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《清洁工业协议》必须采取大胆战略，巩固欧洲在清洁技术领域的全球领导地位，并打造具有竞争力的净零经济
15 年来，欧洲已成为气候创新领域的全球领导者，投资数十亿欧元开发建立净零经济所需的突破性技术。然而，正如上周发布的欧盟竞争力指南所强调的那样，欧洲“从发现和申请专利到上市的道路上障碍重重”。指南采纳了马里奥·德拉吉的评估，即脱碳是欧洲繁荣的机遇，并将降低能源价格和提高我们在清洁技术领域的领先地位视为增强竞争力的“转型要务”。然而，这两份文件都警告说，欧洲清洁工业的供应不足以实现其脱碳目标，过度依赖进口国外制造的清洁技术可能会导致欧洲无法抓住这些机会。雄心壮志与随后的行动一样重要。这就是为什么我们，一个由 16 个智库、民间社会组织、研究和行业协会组成的团体，要求新的清洁工业协议为指南中概述的“联合脱碳和竞争力路线图”提供行动计划。
衡量新加坡的服务经济
6 非传统活动占比最大的行业，即金融和商业服务业，也是过去十年中其占GDP比重增幅最大的行业（从1988年的23%增至1997年的29%）。金融服务子行业对GDP的贡献从1988年的9%增至1997年的13%（表1）。该子行业的增长以前以传统银行和金融活动为基础，包括通过亚洲货币单位（ACU）开展的离岸银行业务、股票经纪、外汇交易和保险服务。然而，近年来，基金管理、衍生品交易（期货、期权、掉期）、债券和证券交易等新兴和非传统活动的重要性迅速增加。金融服务子行业的持续改革加上快速的金融创新步伐将确保金融服务在新加坡未来经济中的重要性。
印尼可以以经济的方式取代自备燃煤电厂
印度尼西亚立志成为绿色技术的主要出口国，而一个关键挑战是解决日益增多的自备燃煤电厂使用问题，这些电厂为金属加工行业提供服务。然而，可再生能源成本的近期下降为全国范围内的零碳发电开辟了新的机会。我们在本文中评估了快速发展的加里曼丹地区的太阳能资源潜力，发现该地区拥有优质的太阳能资源，年平均容量系数在 16% 到 20% 之间。我们展示了如何在有针对性的支持政策下，将太阳能光伏发电与电池储能共置，目前可以实现 5-7 美分/千瓦时的平准化能源成本 (LCOE)，与传统的自备煤电相媲美。随着现有煤炭补贴的减少和优惠融资，太阳能+储能可以提供 GW 级的部署潜力，以最小的占地面积取代自备煤电。
解锁循环经济：克服循环医疗供应链中的障碍
由 Emerald 出版。这是已获作者认可的手稿，发行方式为：知识共享署名许可 (CC:BY 4.0)。最终出版版本（记录版本）可在线获取，网址为 DOI:10.1108/jamr-10-2024-0366。请参阅任何适用的出版商使用条款。
以妇女经济赋权为中心
本文的研究和撰写由经济正义与权利行动联盟专题负责人 Isatou Badjie 领导，并得到联合国妇女署项目分析员 Marie Berg 的支持。本文借鉴了专家背景文件、联合国秘书长报告、妇女地位委员会商定结论和平等一代经济正义与权利行动联盟蓝图的广泛见解。它受益于联合国妇女署经济赋权科和治理与参与科的意见。本出版物中表达的观点为作者的观点，并不一定代表联合国促进性别平等和增强妇女权能署（联合国妇女署）、联合国或其任何附属组织的观点。
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
德国战间经济案例研究（1919-1935）
摘要 本文全面考察了经济政策不确定性在塑造两次世界大战之间德国历史轨迹中所扮演的角色。中心论点认为，经济政策不确定性是这一动荡时期的一股重要不稳定力量，这一命题通过定性和定量证据的结合得到了证实。基于历史报纸记录的定性调查揭示了由于对财政、货币和赔偿政策的不确定性，企业和家庭都犹豫不决。在不确定的时期，企业由于不可逆转的成本高而推迟投资，而家庭则采取“观望”的态度，推迟消费决策。这种不确定性源于对国家方向的不明确，削弱了创造的乐趣和商业热情，导致经济动力减弱。在定量方面，本研究结合向量自回归分析构建了一种新颖的基于报纸的不确定性指数，建立了经济政策不确定性与一系列不利宏观经济后果之间的弹性联系。值得注意的是，高达三分之一的整体宏观经济波动可归因于 1925 年至 1935 年间围绕经济政策的普遍不确定性。因此，本研究表明，不确定性的面纱笼罩着德国战间经济，阻碍了第一次世界大战后的可持续复苏。
数据在当今数字经济中的作用
Linda Folia：她是所罗门群岛中央银行国家金融包容部门的经理。她于 2015 年获得伍伦贡大学应用金融硕士和商业硕士 (MAppl Fin, MCom)。她在所罗门群岛中央银行的职业生涯始于 2000 年，担任金融系统监管部 (FSRD) 的分析师。在 2017 年 1 月被任命为金融包容经理之前，她曾在 FSRD 担任过多个职位，包括监督经理和代理总经理。在 FSRD 任职期间，她是反洗钱技术专家组 (AMLTEG) 的成员。在被任命为金融包容经理期间，她协助实施了所罗门群岛国家金融包容战略 2 (2016-2020)，并为所罗门群岛 NFIS3 (2021-2025) 的制定和国家妇女金融包容政策 (2022-2026) 的制定做出了贡献。金融包容性作用是迈向包容性金融部门实现可持续发展目标（SDG）的旅程。