XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System哈萨克
比特币采矿对哈萨克斯坦共和国碳足迹的影响
摘要：背景：比特币采矿是一种能源密集型过程，需要大量的电力，这导致采矿作业的碳足迹特别高。在哈萨克斯坦共和国，那里是由燃煤电厂产生的大部分电力，采矿作业的碳足迹特别高。本文通过采矿农场来研究能源消耗的规模，评估其在该国的总电费中的份额，并分析与比特币采矿相关的碳足迹。与其他经济领域的比较分析，包括运输和行业，以及减少采矿业务的环境影响的可能措施。材料和方法：使用哈萨克斯坦国家统计局（Bureau of Hazakhstan）提供的材料和方法：用于评估哈萨克斯坦碳足迹的影响，从2016年到2023年，使用了哈萨克斯坦共和国国家统计局。还分析了各种发电厂的电力生产数据。生命周期评估（LCA）方法用于分析能量系统的环境性能。CO 2排放。结果：哈萨克斯坦的总电量从2016年的74,502 gwh增加到2023年的115,067.6 gwh。在此期间，工业部门的电力消耗保持相对稳定。矿业农场的消费量在2021年为10,346 gwh。对CO 2排放的比较分析表明，与可再生能源的发电以及炼油和炼油和汽车制造相比，比特币采矿具有更高的碳足迹。结论：由于大量消耗和导致的二氧化碳排放，比特币采矿对哈萨克斯坦共和国的环境产生了重大负面影响。需要采取措施来过渡到可持续的能源并提高能源效率，以减少加密货币采矿活动的环境足迹。
中国的欧洲桥头？中国经济... 《欧盟关键原材料法》 IMF及其性别战略：全球南方女性的好消息？ 女性是加沙重生的核心。 ... 哈萨克斯坦的石油依赖经济陷入了两个危机 农村非农业经济的兴衰
本文是沿着匈牙利日益增长的中国参与的多重挑战组织的。一个关键问题涉及经济依赖性（增加中国公司的存在，债务）以及关系不平衡（贸易赤字，外国直接投资和基础设施项目，主要是在中国的现实中）。5然而，在最近的政策解决方案研究中国，在国家名单中的第4个职位，匈牙利人认为这最有利于维持紧密的部分，在欧洲和经合组织的比较中，匈牙利是对中国有最不利/中性观点的国家之一。进一步的维度是与社会/劳动有关的，因为中国公司涌入的劳动力需求超过了国内劳动力供应，而业务和工作文化的差异也可以带来挑战。7另一个问题涉及中国在电池生产上的最新投资，这是一个制造过程，在绿色过渡，带来技术，创造就业机会和增加本地增值的同时，同时可能对能源和水的需求过于需求，并对当地人的环境和健康造成破坏。最后，还必须考虑到中国经济阶段的国家和欧洲安全方面
探索哈萨克斯坦的微生物增强石油回收的使用：评论
微生物增强的石油回收（MEOR）是一种有前途的方法，可改善从哈萨克斯坦（Hazakhstan）等挑战性储层中的石油回收方法。Meor依靠微生物的活性来修改储层的性质，例如降低油粘度，增加储层渗透率，并产生动员油的副产品。在哈萨克斯坦实施MEOR可以通过增加化石燃料出口的石油产量和特许权使用费来为该国带来巨大的经济利益。哈萨克斯坦的石油生产近年来发生了波动，2018年的生产水平为1814亿桶。在地区，阿特劳地区用2340万吨的石油为石油生产做出了最大的贡献。在Atyrau之后，Mangystau地区生产了820万吨，Aktobe生产了240万吨。总体而言，在哈萨克斯坦的油田中使用Meor可以提供有前途的解决方案，以增强石油回收率，同时最大程度地减少环境影响和成本。虽然有关当前在哈萨克斯坦现场条件下使用MEOR的特定数据可能是有限的，但研究正在进行的事实表明，对将该技术应用于该国的油田越来越兴趣。一旦在现场运营中实施了他们的发现，这些研究可能会带来哈萨克斯坦石油行业带来的潜在好处，这是令人兴奋的。这些研究对哈萨克斯坦的石油生产具有重大影响。
哈萨克斯坦先天性心脏病流行病学
摘要 本研究旨在利用 2014 年至 2021 年期间统一国家电子医疗系统 (UNEHS) 的数据，调查哈萨克斯坦先天性心脏病 (CHD) 的流行病学。这项回顾性队列研究包括 2014 年 1 月至 2021 年 12 月期间在哈萨克斯坦被诊断为 CHD 并在 UNEHS 登记的所有患者。CHD 是根据 ICD-10 代码 Q20-Q26 定义的。每 100,000 人口的发病率、患病率和全因死亡率计算得出的。使用 Cox 比例风险回归模型和 Kaplan-Meier 方法进行生存分析。该队列由 68,371 名 CHD 患者组成，其中 61,285 名（89.6%）患者患有单一 CHD 类型，40,767 名（59.6%）患者在 1 岁前被诊断出来，5,225 名（7.6%）患者在研究期间死亡。 2014年至2020年间，男性CHD发病率从每10万人口64.6例下降到每10万人口47.3例，女性发病率从每10万人口68.7例下降到每10万人口42.5例。2014年至2020年间，男性每10万人口全因死亡率从3.3例增加到4.7例，女性每10万人口全因死亡率从2.7例增加到3.7例。生存分析显示，在1岁前确诊为CHD的患者中，死亡风险与男性（风险比[HR] 1.17）、多种CHD类型（HR 1.70）和未进行手术（HR 0.57）显着相关。对于1岁后确诊为CHD的患者，危险因素包括男性（HR 1.65）、多种CHD类型（HR 1.55）和未进行手术（HR 1.82）。关键词：大数据、流行病学、心脏缺陷、先天性、哈萨克斯坦。
哈萨克斯坦的现场和灭活骆驼疫苗的文章现场试验
1研究所生物安全问题研究所，Gvardeiysky 080409，哈萨克斯坦； m.mambetalyev@biosafety.kz（M.M. ）; sanat.kilibaev@mail.ru（S.K. ）; m.kenjebaeva@biosafety.kz（M.K。 ）; N.Sarsenkulova@biosafety.kz（N.S. ）; sh.tabys@biosafety.kz（S.T。 ）; a.dulatbekovna@biosafety.kz（A.V. ）; d.muzarap@biosafety.kz（D.M. ）; m.serzhankyzy@biosafety.kz（M.T。 ）; b.myrzakhmetova@biosafety.kz（B.M. ）; a.kerimbayev@biosafety.kz（又称） 2 Ionosphere研究所，阿拉米式050020，哈萨克斯坦； nurkuisa.rametov@gmail.com 3哈萨克斯坦萨特帕耶耶夫哈萨克州国家研究技术大学地理空间工程系，哈萨克斯坦450013，4 44.50013 aizhamalsarbassova@gmail.com 5 Skryabin Kyrgyz州农业大学感染动物疾病系，吉尔吉斯斯坦Bishkek 720000； rysbekn@mail.ru 6加拿大粮食检验局国家外国动物疾病中心，温尼伯，MB R3E 3M4，加拿大； shawn.babiuk@inspection.gc.ca 7免疫学系，曼尼托巴大学，温尼伯，MB R3T 2N2，加拿大 *通信：k.zhugunisov@biosafety.kz或kuandyk_83@mail.ru或zhugunissov oru或zhugunissov@gmail.com >1研究所生物安全问题研究所，Gvardeiysky 080409，哈萨克斯坦； m.mambetalyev@biosafety.kz（M.M.）; sanat.kilibaev@mail.ru（S.K.）; m.kenjebaeva@biosafety.kz（M.K。）; N.Sarsenkulova@biosafety.kz（N.S.）; sh.tabys@biosafety.kz（S.T。）; a.dulatbekovna@biosafety.kz（A.V.）; d.muzarap@biosafety.kz（D.M.）; m.serzhankyzy@biosafety.kz（M.T。）; b.myrzakhmetova@biosafety.kz（B.M.）; a.kerimbayev@biosafety.kz（又称）2 Ionosphere研究所，阿拉米式050020，哈萨克斯坦； nurkuisa.rametov@gmail.com 3哈萨克斯坦萨特帕耶耶夫哈萨克州国家研究技术大学地理空间工程系，哈萨克斯坦450013，4 44.50013 aizhamalsarbassova@gmail.com 5 Skryabin Kyrgyz州农业大学感染动物疾病系，吉尔吉斯斯坦Bishkek 720000； rysbekn@mail.ru 6加拿大粮食检验局国家外国动物疾病中心，温尼伯，MB R3E 3M4，加拿大； shawn.babiuk@inspection.gc.ca 7免疫学系，曼尼托巴大学，温尼伯，MB R3T 2N2，加拿大 *通信：k.zhugunisov@biosafety.kz或kuandyk_83@mail.ru或zhugunissov oru或zhugunissov@gmail.com
Begaim Zhiyentayeva 5 1* 卡拉干达布克托夫大学小学教育学和方法系，哈萨克斯坦共和国卡拉干达 2
Begaim Zhiyentayeva 5 1* 卡拉干达布克托夫大学小学教育学和方法系，卡拉干达，哈萨克斯坦共和国 2 古米廖夫欧亚国立大学心理学系，阿斯塔纳，哈萨克斯坦共和国 3 哈萨克斯坦共和国阿拉木图国际教育公司教育学和心理学系 4 哈萨克斯坦共和国塔尔迪库尔干 Zhetysu 大学教学方法和教育系 5 哈萨克斯坦共和国阿斯塔纳图兰大学心理学和教育学系 *通讯作者：Karakat M. Nagymzhanova，电子邮件：nagymka@outlook.com *古米廖夫欧亚国立大学心理学系，010000，Satpayev 街 2 号，哈萨克斯坦共和国阿斯塔纳 引用：Aigul M. Beisenbayeva 等人 (2024)，利用数字教育技术培养研究技能，教育管理：理论与实践，29(1)，295-303，Doi：10.53555/kuey.v29i1.1125
哈萨克斯坦2023 div>
•通过加强私营部门发展环境，促进农业领域的转型来促进包含增长加强这些重点领域的基础机构和服务交付是更有效的治理，加强市场和社会机构的跨裁切主题。关键参与自2003年以来，世界银行已大大扩展了其咨询服务和分析（ASA）（ASA）（JERP）提供的。多年来，该计划已被证明是一种创新的解决方案，具有以客户为导向的知识议程和世界银行选择的工作，带来并建立了国际经验。JERP是围绕政府的战略重点构建的，并专注于增长，治理和公共服务提供议程的发展差距。该计划旨在确保政府拥有强大的所有权，同时以超越资金的方式增强世界银行对该国发展的贡献。经济最近在2023年的经济发展，实际GDP增长了5.1％，主要是由于石油生产，财政刺激和强劲的消费量增长。石油生产的6％增加显着促进了这种增长。资本投资也增加，主要是非资源部门（80％）。消费者的信心仍然很高，零售业（7％，真实条款），汽车销售（8％）和新的业务注册（10％）证明。失业率略微降低到4.7％，最低工资的大幅度增加有助于将贫困降低到8.8％（以6.85美元/天）。通货膨胀率达到21.3％的峰值，到2024年2月的速度下降至9.3％，导致中央银行降低。经常账户从盈余转移到了赤字，出口下降和进口涌入，尽管外国直接投资流入有助于资助这一赤字。但是，随着石油部门的主要投资项目的临近，通过FDI资助，动量削弱了。由于社会支出较高和石油税收收入降低（GDP的1.2％），预算赤字扩大到GDP的1.6％。银行业仍然很强大，不良贷款低（3％），但家庭债务和利率上升值得关注。经济前景
使用机器学习预测哈萨克斯坦的食品价格
摘要使用机器学习来预测哈萨克斯坦食品的消费价格的相关性是由于需要有效管理价格并确保为人口提供食品的可用性。机器学习可以分析多种因素，例如通货膨胀，季节性波动以及供求的变化，并创建准确的预测，这在经济不确定性和食品价格波动的时期至关重要。在这项工作中，我们使用了一种机器学习方法来预测哈萨克斯坦的食品价格。主要重点是在这种情况下的机器学习方法的应用。我们使用2005年至2020年的每月农村，城市和混合价格数据来开发和测试模型。该研究研究了使用从世界食品计划价格数据库获得的数据集诸如决策树，随机森林和梯度提升之类的机器学习模型的使用。这有助于准确预测未来的食品价格。我们还使用各种指标评估了这些模型的准确性，例如均方根误差（RMSE），均方根误差（MSE），作为平均绝对误差（MAE）和确定系数（R 2）。在我们的工作中，我们得出的结论是，随机森林模型在所有测量指标中表现最佳。实验结果证实，随机森林模型产生的高精度在预测未来的食品价格价值方面具有（0.99）。关键字1机器学习，预测，消费者价格指数，随机森林，决策树，梯度提升。
