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巴布亚新几内亚经济动态
《巴布亚新几内亚欧盟报告》由宏观经济、贸易和投资全球实践部在 Stephen N. Ndegwa（国家主任）、Lars Christian Moller（实践经理）和 Stefano Mocci（国家经理）的指导下编写。核心经济团队由 Ruslan Piontkivsky、John Grinyer 和 Rashad Hasanov 组成。特别关注部分是最近编写的《公共财政评论》的摘要，由 Ilyas Sarsenov、John Grinyer、Rashad Hasanov、Irina Capita、Viet Anh Nguyen、Waewnet Sukkasem、Frederic Tremblay、Colin John Clavey、Aneesa Arur、Rochelle Eng、Alan Cairns、Virginia Horscroft、David Whitehead、Andrew Ragatz、Rythia Afkar 和 Kenglin Lai 编写。团队感谢 David Gould、Ekaterine Vashakmadze、Allan Tobalbal Oliver、Iain Steel 和 Wilfred Lus 的贡献。Michelle Lee 和 Rachel Leka 提供了行政支持。Bronwen Brown 编辑了文本。传播由 Tom Perry 和 Ruth Moiam 组织。
经济动态及展望
2025 财年 7 月至 11 月期间，农业信贷支出达到 9,257 亿卢比，较去年同期的 8,530 亿卢比增长 8.5%。预计这一积极趋势将持续，与 2025 财年 2,5,723 亿卢比的雄心勃勃的农业信贷目标保持一致。农业机械进口也大幅增长 42.3%，达到 4,530 万美元，凸显出对机械化和效率改进的日益重视。2024-25 年拉比季（2024 年 10 月至 11 月），尿素总销量为 1,012 千吨，与 2023 年 10 月至 11 月相比下降 5.4%。相比之下，DAP 销量大幅增长 27.4%，达到 559 千吨。 DAP 销量的增加可能归因于旁遮普邦政府通过 Kissan Card 计划向小农户提供无息贷款，用于购买农业投入品（种子和化肥）的举措。
毛里求斯经济动态
关于我们：CareEdge 是一家知识型分析集团，提供信用评级、分析、咨询和可持续性服务。母公司 CARE Ratings Ltd (CareEdge Ratings) 成立于 1993 年，是印度第二大评级机构，在对不同行业的公司进行评级方面拥有可靠的业绩记录，并在 BFSI 和 Infra 等高增长行业中占据领导地位。CareEdge Ratings 的全资子公司包括 (I) CARE Analytics & Advisory Private Ltd（以前称为 CARE Risk Solutions Pvt Ltd）、(II) CARE ESG Ratings Ltd（以前称为 CARE Advisory Research and Training Ltd）和 (III) CareEdge Global IFSC Ltd。CareEdge Ratings 的其他国际子公司包括毛里求斯的 CARE Ratings (Africa) Private Ltd、CARE Ratings South Africa (Pty) Ltd 和 CARE Ratings Nepal Ltd。
hsbc选择动态（a）
共同基金的目的是在五年的最低投资期内为股票和固定收益市场提供灵活的管理。尽管在较大的分配限制范围内运行，但可以将共同基金的概况与由65％的股票和35％的公共债券和私人债券组成的分配进行比较，该股票平均在发达市场中曝光，并在发达市场和新兴市场中。共同基金将被积极管理，而无需提及基准指数。投资策略是可行的，是基于在三个支柱周围组织的投资组合管理过程：•根据经理的定罪水平（资产类别，地理领域，部门），在中等/长期的战略资产分配的不同，•由经理的短期管理机构而造成的投资，以征服市场机会，以征服市场的投资，以征收•选择的投资机会，••选择范围的选择。根据我们的说法，随着时间的推移会产生性能。
通过动态扩展内存集群
人类的大脑可以通过动态变化的环境不断地获取和学习新技能和知识，而不会忘记以前学习的信息。这样的能力可以选择性地将一些重要且最近看到的信息转移到大脑的持续知识区域。受到这种直觉的启发，我们提出了一种基于内存的新方法，用于持续学习中的图像重建和重构，由临时和不断发展的记忆组成，并具有两种不同的存储策略，涉及临时和永久记忆。临时内存旨在保留最新信息，而不断发展的内存可以动态增加其功能，以保留永久的知识信息。这是通过提出的内存扩展机械性来实现的，该机构有选择地将这些数据样本从临时存储器转移到根据信息新颖性标准在进化存储器中罚款的新群集。这种机制促进了进化记忆中群集之间的知识多样性，从而通过使用紧凑的mem-ory容量来捕获更多多样化的信息。此外，我们提出了一种两步优化策略，用于训练变分自动编码器（VAE）以实现生成和表示学习任务，该策略使用两个优化路径分别更新了生成器和推理模型。这种方法导致了一代和重建性能之间的取舍。源代码和补充材料（SM）可在https://github.com/dtuzi123/demc上找到。我们从经验和理论上表明，所提出的方法可以学习有意义的潜在表示，同时从不同领域产生各种图像。