摘要:本研究旨在对 1870 年至 1913 年奥斯曼帝国的 GDP 和人均 GDP 水平进行新的估计。由于早期的估计采用了不同的方法,本研究使用可靠的二手资料重新组合数据系列,同时尝试纳入分配边际,包括工业普查中排除的工业生产,并纠正某些农业生产中缺失的信息。从生产者价格调整到市场价格的“分配边际”(DM)反映了价格差异,这涉及不同的 GDP 和人均 GDP 水平。DM 至关重要,尤其是要纳入在中心和边缘之间分配工业和农业产品的成本。本研究得出的结论是,GDP 和人均 GDP 水平高于早期估计的水平。本研究的方法和结果为最近关于奥斯曼帝国经济表现的讨论做出了贡献,特别是第一次世界大战之前时期。本研究还提出了新的研究领域,以进一步完善未来对奥斯曼帝国的 GDP 和人均 GDP 水平的研究。
• 9 月份,美国对越南的贸易逆差增加 25 亿美元,至 122 亿美元。出口增加 1 亿美元,至 11 亿美元,进口增加 26 亿美元,至 133 亿美元。 • 9 月份,美国对英国的贸易顺差增加 11 亿美元,至 14 亿美元。出口增加 6 亿美元,至 71 亿美元,进口减少 5 亿美元,至 57 亿美元。所有引用的统计数据均经过季节性调整;除非另有说明,否则统计数据均以国际收支为基础。其他统计数据(包括未经季节性调整的统计数据和基于普查的商品详细信息)可在本新闻稿的附件 1-20b 中找到。有关数据来源、定义和修订程序的信息,请参阅本新闻稿中的解释性说明。完整新闻稿可在 www.census.gov/foreign-trade/Press-Release/current_press_release/index.html 或 www.bea.gov/data/intl-trade-investment/international-trade-goods-and-services 上找到。完整时间表可在人口普查局经济简报室 www.census.gov/economic-indicators/ 或经济分析局网站 www.bea.gov/news/schedule 上找到。
这些数据的主要来源是美国人口普查局,该局发布各种最新出版物。该局编制的建筑统计数据出现在其每月的《当前建筑报告》系列中,并附有各种季度或年度补充资料;《新屋开工》和《新屋完工》按结构类型和四个主要人口普查区域提供数据;《新建单户住宅销售和待售》也每年提供四个主要人口普查区域所有新建住房的物理和财务特征统计数据;《新建单户住宅销售价格指数》提供季度数据和年度区域数据;《获得建筑许可证的住房单元》涵盖美国约 19,000 个许可证发放管辖区(1995 年之前为 17,000 个地方)。住宅物业所有者的支出统计数据在《住宅维护和改善支出》中按季度和年度发布。《新建建筑价值》提供了所有类型建筑的数据,并包括每月的综合成本指数。建筑行业普查报告(见下文)也针对各种主题发布。
致谢《人口和住房普查中使用电子数据收集技术的指南》由联合国经济和社会事务部(DESA)统计司(UNSD)编写,由联合国统计司司长 Stefan Schweinfest 先生管理。该出版物是多方共同努力的成果。该指南的编写由人口和社会统计处处长(前任)Keiko Osaki-Tomita 发起。人口统计科科长 Srdjan Mrkic 提供了总体实质性指导。联合国统计司对为指导起草指南而成立的工作队成员所做的贡献表示感谢。工作队由以下国家统计局和国际及地区组织组成:约旦统计局;巴西地理和统计研究所(IBGE);加拿大统计局;爱沙尼亚统计局;波兰统计局;南非统计局;美国人口普查局;环境系统研究所(ESRI);联合国非洲经济委员会(ECA);联合国欧洲经济委员会(ECE);联合国拉丁美洲和加勒比经济委员会(ECLAC);联合国亚洲及太平洋经济社会委员会(ESCAP);联合国西亚经济社会委员会(ESCWA);联合国人口基金(UNFPA)
摘要 — 旁道攻击利用非主要通道泄露的信息(例如功耗、电磁辐射或时间)从加密设备中提取敏感数据。在过去的三十年中,旁道分析已经发展成为一个成熟的研究领域,拥有成熟的方法来分析高级加密标准 (AES) 等标准加密算法。然而,旁道分析与形式化方法的结合仍然相对未被探索。在本文中,我们提出了一种将旁道分析与 SAT 相结合的 AES 混合攻击。我们将 AES 建模为 SAT 问题,并利用通过基于深度学习的功率分析提取的 S 盒输入和输出值的提示来解决它。在 ATXmega128D4 MCU 实现的 AES-128 上的实验结果表明,SAT 辅助方法可以在一小时内从与用于分析的设备不同的设备捕获的单个跟踪中一致地恢复完整的加密密钥。相比之下,如果没有 SAT 的协助,经过 26 小时的关键普查后,成功率仍然低于 80%。
来源:JobsEQ® 数据截至 2023 年第三季度,除非另有说明 注:由于四舍五入,数字可能不相加。 1. 除非另有说明,数据基于四个季度的移动平均线。 2. 工资数据代表所有涵盖就业的平均值 3. 数据代表所选地区过去三十天内活跃的在线广告。 由于其他县分配算法,此分析中的广告数量可能与 RTI(或弹出窗口广告列表中)中显示的广告数量不匹配。 基于 ZCTA 的区域的广告数量是估计值。 职业就业数据是通过行业就业数据和估计的行业/职业组合估算的。 行业就业数据来自劳工统计局提供的《就业和工资季度普查》,目前已更新至 2023 年第二季度,并在必要时进行估算,初步估计已更新至 2023 年第三季度。按职业划分的工资截至 2023 年,由劳工统计局提供,并在必要时进行估算。预测就业增长使用了劳工统计局根据区域增长模式做出的国家预测。
毕业典礼 9 月 1 日 劳动节假期 - 不上课/办公室关闭 9 月 5 日 每月课程周末 1 8 月 27-28 日 秋季学期开始 9 月 6 日 加课最后一天 9 月 12 日 退课最后一天 9 月 16 日 秋季学生普查 9 月 21 日 每月课程周末 2 9 月 24-25 日 退课不受处罚最后一天 10 月 7 日 提交 2022 年 12 月毕业意向表最后一天 10 月 7 日 哥伦布日假期 - 不上课/办公室关闭 10 月 10 日 每月课程周末 3 10 月 15-16 日 2023 年春季申请截止日期(仅限 EAC 和 SAC)11 月 1 日 学生调查开放 11 月 4-14 日 每月课程周末 4 11 月 5-6 日 提交 2022 年 12 月毕业论文最后一天 11 月 10 日 秋季学期最后一天委员会
1. 背景 21 世纪的到来带来了一个变革时代,新技术,尤其是卫星图像、机器学习和人工智能 (AI) 的进步,正在重塑全球格局。这一演变影响着所有地区,包括西非、中非、东非和拉丁美洲,这些技术有可能彻底改变各个行业。卫星图像提供了前所未有的实时地理和环境变化洞察,这对于管理自然资源或监测气候影响至关重要。与此同时,机器学习和人工智能正在开辟数据分析的新领域,使处理和解释大量数据的速度和准确性达到前所未有的水平。在人口和住房普查 (PHC) 领域,这些技术尤其具有变革性。它们提供了在创纪录的时间内收集、分析和利用人口统计数据的新方法,为政府、非政府组织和企业提供关键信息,以做出明智的决策,量身定制服务,设计和实施更能满足其人口需求的政策。这种模式转变不仅提高了传统人口普查方法的效率和效果,还为城市规划、医疗保健、教育、经济发展、移民以及人道主义响应等领域的创新应用铺平了道路。将这些技术融入西非、中非和东非的人口普查活动不仅代表着数据收集方法的进步,而且代表着迈向知情治理和授权决策的新时代。这场数据革命正值国际人口与发展会议(ICPD)30周年之际,标志着理解和应对全球人口趋势和挑战的重要里程碑。此次庆祝活动的核心是人口普查数据和技术之间的关键相互作用。在过去三十年中,技术进步彻底改变了人口普查数据的收集、分析和利用方式。这使得人们能够更准确、及时和全面地了解人口动态,这对于有效的政策制定和发展规划至关重要。技术使各国能够更好地应对人口需求、跟踪人口变化并规划未来发展。在西非,布基纳法索、科特迪瓦、加纳和多哥四国与尼泊尔联手深入研究并分享新技术为数据普查应用带来的挑战和机遇。这四个国家最近进行了人口普查,以过渡到在有限时间内完成地理参考和统计数据生成的新时代。布基纳法索、科特迪瓦、因此,加纳和多哥是西非和中非地区在 2020 年人口普查中达到这一重要里程碑的 10 个国家之一,这些国家目前正在分析和支持使用这些丰富的数据。科特迪瓦国家统计局 (INS) 于 2021 年进行了科特迪瓦第五次人口普查:这次全数字化的人口普查生成了一个覆盖边界的大型地理参考数据库
随着第四次数字革命的开始以及数字化在当今社会日益明显,人工智能(AI)的概念正在蓬勃发展,并不断改变着各种各样的行业。先前的研究发现人工智能的使用与经济效益之间存在多种联系,例如提高效率和降低成本。此外,这些好处与资产回报率(ROA)和股票回报率等财务绩效指标有关。此外,北欧国家以其蓬勃发展的技术环境和知名技术型公司的参与而闻名。这些潜在因素形成了探索人工智能使用与财务绩效之间关系的兴趣,以 ROA、股票回报率和股票回报率波动性来衡量。包括这三个绩效指标的想法是从投资者的角度获得内部视角和市场视角,同时纳入风险。这项普查研究通过对纳斯达克 OMX Nordic 上的公司进行三个多元回归模型进行,最终得出 152 家公司的样本量。通过收集 2015 年至 2019 年之间的观测数据,ROA 模型的观测总数为 721 个,股票收益模型的观测总数为 720 个,风险模型的观测总数为 714 个。
本文分析了 1990 年代至 2010 年代韩国经济向知识经济转型期间的就业创造情况。在此期间,服务业与制造业就业岗位的比例增加,知识密集型产业增长,就业创造在地理上集中在首尔周围。2010 年代,这种变化放缓,整体就业增长减弱。为了分析这一时期以知识密集型可贸易服务业为主的就业创造驱动行业对当地服务业就业创造的影响,我使用了 Moretti (2010) 当地劳动力市场的修改版本。我分析了机构普查数据集中 237 个西郡区 1995-2005 年和 2006-2016 年的就业变化。我发现,一个制造业岗位创造了 0.5 个本地服务业岗位,一个可贸易服务业岗位在大都市的区内创造了 1.1 个岗位,在西郡地区创造了 2.3 个岗位。这一时期贸易类服务业与本地服务业的就业创造关系没有发生变化,随着向知识经济转型,贸易类服务业创造了更多的就业机会,总体而言就业创造仍然活跃,反之亦然。