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哈纳菲与中国大使讨论双边关系
与上年相比，阿富汗对巴基斯坦和中国的出口有所减少，而对土耳其和印度的出口有所增加，对伊朗、哈萨克斯坦、乌兹别克斯坦和阿联酋等邻国的出口也增加了一倍。声明总结说，大多数海关办公室的活动已实现 24 小时不间断，腐败现象已消除，电子秤已启用，货物处理及时透明。此前，伊斯兰酋长国官员强调，阿富汗对邻国和地区国家采取了平衡的、以经济为中心的政策，从而扩大了与邻国和地区国家在各个领域的双边和多边合作。
建议引用：Engberg，Erik 等人（2024 年）：AI Unboxed 和 Jobs：来自三个国家的新衡量标准和公司层面证据，IZA 讨论文件，第 16717 号，劳动经济研究所 (IZA)，波恩
本文表达的任何观点均为作者观点，而非 IZA 观点。本系列中发表的研究可能包括对政策的看法，但 IZA 不代表任何机构政策立场。IZA 研究网络致力于遵守 IZA 研究诚信指导原则。IZA 劳动经济研究所是一家独立的经济研究机构，开展劳动经济学研究，并针对劳动力市场问题提供基于证据的政策建议。在德国邮政基金会的支持下，IZA 运营着世界上最大的经济学家网络，其研究旨在为我们这个时代的全球劳动力市场挑战提供答案。我们的主要目标是在学术研究、政策制定者和社会之间架起桥梁。IZA 讨论文件通常代表初步工作，并被分发以鼓励讨论。引用此类论文时应说明其临时性。修订版本可直接从作者处获得。
建议引用：Damioli, Giacomo；Van Roy, Vincent；Vertesy, Daniel；Vivarelli, Marco (2021)：人工智能革命是否有利于劳动力？供应方的一些微观证据，IZA 讨论文件，第 14309 号，波恩劳动经济研究所 (IZA)
本文表达的任何观点均为作者观点，而非 IZA 观点。本系列中发表的研究可能包括对政策的看法，但 IZA 不代表任何机构政策立场。IZA 研究网络致力于遵守 IZA 研究诚信指导原则。IZA 劳动经济研究所是一家独立的经济研究机构，开展劳动经济学研究，并针对劳动力市场问题提供基于证据的政策建议。在德国邮政基金会的支持下，IZA 运营着世界上最大的经济学家网络，其研究旨在为我们这个时代的全球劳动力市场挑战提供答案。我们的主要目标是在学术研究、政策制定者和社会之间架起桥梁。IZA 讨论文件通常代表初步工作，并被分发以鼓励讨论。引用此类论文时应说明其临时性。修订版本可直接从作者处获得。
建议引用：Carbonero, Francesco；Scicchitano, Sergio (2021)：新冠疫情时期的劳工和技术。人工智能能否缓解对亲近感的需求？，GLO 讨论文件，第 765 号，全球劳工组织 (GLO)，埃森
目前，新冠疫情引发的紧急状态已蔓延至全球，并已对许多国家的劳动力市场产生了重大影响，其中一些影响预计将持续存在（Adams-Prassl 等，2020 年；Baert 等，2020 年；Cho 等，2020 年；Bennedsen 等，2020 年）。为限制病毒传播，许多国家不得不采取严厉的封锁措施暂停生产活动，这对 GDP 产生了明显的负面影响（Brodeur 等，2020 年；Qiu 等，2020 年）。与此同时，大多数国家已大幅增加了可以在家办公的工人比例，以使企业能够继续经营，同时限制公共健康风险和隐性后果，但很明显，这一比例受到现有技术和工人自身任务的限制：并非所有工人都可以远程工作（有关远程办公能力和封锁相关贫困风险的跨国比较，请参阅 Palomino 等人，2020 年）。因此，“社交距离”已成为全球在 Sars-Cov-2 期间实施的关键公共政策，而减少工人之间近距离接触的风险是一个重要方面（Toxvaerd，2020 年；Toxvaerd 和 Makris，2020 年）。
建议引用：Drydakis, Nick (2022)：人工智能和降低中小企业的经营风险。COVID-19 大流行期间的动态能力分析，GLO 讨论文件，第 1045 号，全球劳工组织 (GLO)，埃森
摘要 本研究利用国际劳工组织的中小企业 COVID-19 大流行商业风险量表来确定人工智能 (AI) 应用是否与中小企业的商业风险降低有关。开发了一个包含 10 项的新量表来捕捉人工智能应用在营销和销售、定价和现金流等核心服务中的使用情况。数据收集于 2020 年 4 月至 6 月期间，来自 317 家中小企业，后续数据于 2020 年 10 月至 12 月在英国伦敦收集。用于在线定位消费者、提供现金流预测和促进人力资源活动的人工智能应用与 COVID-19 大流行对中小企业造成的商业风险降低有关。研究表明，人工智能使中小企业能够利用技术来满足新型需求，快速调整业务运营，提高效率，从而降低业务风险，从而提高动态能力。 关键词：中小企业、商业风险、COVID-19 大流行、人工智能、动态能力
与市场基础设施和巴黎的参与者进行讨论
本文档是法国巴克·德·德法国（Banque de France）深入反思的结果，此前与市场基础设施和2024年第三和第四季度举行的巴黎的参与者进行了讨论，这反映了广泛的观点以及与他们的活动有关的关注点。它是由法国巴克·德（Banque de France）起草的，并不一定反映了所咨询的公司的个人观点。本报告的目的是确定改进的领域，以优化市场基础设施并探索未来的愿景。它旨在加强储蓄和投资联盟的效率和整合，同时保留目前特征金融体系的强大弹性。这种方法是在迅速发展的国际和技术环境中采用的，在这种情况下，探索和预测解决方案至关重要，这些解决方案将满足明天的挑战，同时保持市场基础设施的稳定性和竞争力。
SWP、“激进”运动讨论世界政治变化......
坎迪斯·瓦格纳报道，纽约州布法罗 — — JM Smucker 的 Milk-Bone 工厂的面包、糖果、烟草工人和谷物磨坊当地工会 36G 的 165 名成员计划在罢工七周后于 1 月 2 日返回工作岗位。工人们以多数票接受了一份为期三年的合同，其中包括增加工资并推迟了公司要求工会成员支付更多医疗保险费用的部分要求。该工厂的首席工会干事史蒂夫·帕伦博告诉《激进分子》，他认为该厂自 1968 年以来就没有发生过罢工。“他们认为可以欺负我们，”他说，并称公司最初的提议是“打脸”。第二个提议甚至更糟糕，以压倒性多数被否决。罢工于 10 月 28 日开始。第一年工资每小时增加 2.25 美元，随后两年每年每小时增加 1.75 美元。据罢工者称，20% 的工资增长是
与本身对机器人的讨论：内部语音的语言模型
cameron.buckner@ufl.edu摘要：在本文中，我探索了使用大型语言模型（LLMS）本身的完整模型本身的完整模型，而是作为可以帮助引导性认知架构的组成部分，这些组件可以在更大程度上由其他组件组成。尤其是我探讨了LLM可以在人类认知发展和成人解决问题中扮演内在语音所扮演的一些角色的想法。研究人员目前正在探索许多形式的问题：LLM（例如Openai的Chatgpt或Anthropicai's Claude）可以具有认知/心理特性X（其中X =…代表世界模型，理性，有意识，展示思想，交流等）。如果不是将语言模型本身评估为X的唯一承载者，我们试图使用LLM在获得内部语音播放的X播放的发展过程中发挥作用（作为内部，语言上的协调员和脚手架的内在，脚手架，以多样化的其他过程，而是对LLMS的研究的重要性，而不是哲学上的哲学研究，并且是Aly Qualtion Qualtion and sandive sandivy revery的研究，并在某种程度上进行了不同的研究。基于深度学习的AI开始焦点。
环境，森林和气候变化部关于讨论与有关危险a
此事最后一次在2024年11月29日举行的第139届EC会议上讨论，委员会发现，Birla Carbon已经在欧洲引入了Continua Continua品牌，用于欧洲的可持续碳质材料，并宣布了与Finster合作进行同样的计划。他们正在考虑升级Finster的设施和实验室，这将需要大量投资。还指出，轮胎公司的耗材通常涉及中长期合同，保证原材料的供应将有助于捆绑此类合同。委员会还希望知道申请人将采取哪些步骤来在国内采购材料，以及他们将如何确保所有进口材料仅用于制造RCB。委员会在听取申请人的意见后建议申请人在会议上提供的详细信息，以便在TRC会议上的此事中进行进一步审议/决定。
原创文章 人工智能增强篮球罚球的运动学分析 BEKIR KARLIK 1、MUSA HAWAMDAH 2 1 埃波卡大学计算机工程系，地拉那，阿尔巴尼亚 2 塞尔丘克大学计算机工程系，科尼亚，土耳其 在线发表：2024 年 12 月 30 日 接受发表：2024 年 12 月 15 日 DOI：10.7752/jpes.2024.12321 摘要：问题陈述和方法：在篮球比赛中，罚球的成功与否取决于球的出手角度、在空中的正确位置以及最佳速度运动特征。本研究利用人工智能（AI）研究了篮球运动员在疲劳前后执行罚球的运动学特征。材料和方法：我们使用了各种监督机器学习算法，包括：k-最近邻 (k-NN)、朴素贝叶斯、支持向量机 (SVM)、人工神经网络 (ANN)、线性判别分析 (LDA) 和决策树。这些算法用于对从球员收集的运动数据得出的特征进行分类，以揭示他们在不同疲劳程度下的投篮机制的模式和变化。当球员在疲劳前后成功和不成功投篮时，在球释放点测量肘部、躯干、膝盖和踝关节角度。有两种方法可用于对这些特征进行分类：第一种方法是直接使用行数据；另一种是使用主成分分析 (PCA) 减少数据。对于这两种方法，数据在应用于分类器之前都在 0-1 之间归一化。结果：我们通过使用朴素贝叶斯分类器对行数据获得了 98.44% 的最佳分类准确率。此外，使用 PCA 对减少数据进行 ANN 的结果显示最佳分类准确率 95.31%。研究结果揭示了疲劳引起的投篮力学的不同模式和变化，并强调了机器学习模型在分析生物力学数据方面的有效性。讨论和结论：这些结果有助于制定训练计划，以提高疲劳状态下的表现和一致性。这项研究强调了人工智能和数据驱动方法在运动生物力学中的潜力，可以为运动员表现和疲劳管理提供有价值的见解。关键词：智能算法、运动生物力学、运动数据、疲劳引起的变化简介在对各种运动进行的研究中已经观察到功能技能和基于技能的运动模式之间的差异。评估功能技能比评估基于技能的运动模式更具挑战性（Goktepe 等人，2009 年；Abdelkerim 等人，2007 年；Chappell 等人，2005 年）。例如，Goktepe 等人（2009 年）利用统计分析来证明踝关节、肩膀和肘部角度对网球发球的影响。Abdelkerim 等人（2007）展示了篮球运动员的计算机化时间运动分析，而 Chappell 等人（2005）则研究了在进行疲劳前和疲劳后练习的三个停跳任务中落地和跳跃动作中改变的运动控制策略。评估基于技能的收缩、适当的肌肉发力时间和关节定位等因素相对容易。值得注意的是，个人之间的动作执行和技能习得存在差异。在篮球罚球中，关节角度是足以将投篮分为不同类别的基本特征（Schmidt 等人，2012；Ge，2024；Zhang & Chen，2024）。疲劳是人类活动的自然结果，会影响运动员在训练和比赛期间的认知和学习能力。虽然大多数研究认为疲劳是影响表现的一个关键因素（Forestier & Nougier，1998；Apriantono 等人，2006），但一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010；Rusdiana 等人，2019；Li，2021；Bourdas 等人，2024）。例如，Uygur 等人（2010）基于统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中尚未发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。这项研究是首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析
原创文章 人工智能增强篮球罚球的运动学分析 BEKIR KARLIK 1、MUSA HAWAMDAH 2 1 埃波卡大学计算机工程系，地拉那，阿尔巴尼亚 2 塞尔丘克大学计算机工程系，科尼亚，土耳其 在线发表：2024 年 12 月 30 日 接受发表：2024 年 12 月 15 日 DOI：10.7752/jpes.2024.12321 摘要：问题陈述和方法：在篮球比赛中，罚球的成功与否取决于球的出手角度、在空中的正确位置以及最佳速度运动特征。本研究利用人工智能（AI）研究了篮球运动员在疲劳前后执行罚球的运动学特征。材料和方法：我们使用了各种监督机器学习算法，包括：k-最近邻 (k-NN)、朴素贝叶斯、支持向量机 (SVM)、人工神经网络 (ANN)、线性判别分析 (LDA) 和决策树。这些算法用于对从球员收集的运动数据得出的特征进行分类，以揭示他们在不同疲劳程度下的投篮机制的模式和变化。当球员在疲劳前后成功和不成功投篮时，在球释放点测量肘部、躯干、膝盖和踝关节角度。有两种方法可用于对这些特征进行分类：第一种方法是直接使用行数据；另一种是使用主成分分析 (PCA) 减少数据。对于这两种方法，数据在应用于分类器之前都在 0-1 之间归一化。结果：我们通过使用朴素贝叶斯分类器对行数据获得了 98.44% 的最佳分类准确率。此外，使用 PCA 对减少数据进行 ANN 的结果显示最佳分类准确率 95.31%。研究结果揭示了疲劳引起的投篮力学的不同模式和变化，并强调了机器学习模型在分析生物力学数据方面的有效性。讨论和结论：这些结果有助于制定训练计划，以提高疲劳状态下的表现和一致性。这项研究强调了人工智能和数据驱动方法在运动生物力学中的潜力，可以为运动员表现和疲劳管理提供有价值的见解。关键词：智能算法、运动生物力学、运动数据、疲劳引起的变化简介在对各种运动进行的研究中已经观察到功能技能和基于技能的运动模式之间的差异。评估功能技能比评估基于技能的运动模式更具挑战性（Goktepe 等人，2009 年；Abdelkerim 等人，2007 年；Chappell 等人，2005 年）。例如，Goktepe 等人（2009 年）利用统计分析来证明踝关节、肩膀和肘部角度对网球发球的影响。Abdelkerim 等人（2007）展示了篮球运动员的计算机化时间运动分析，而 Chappell 等人（2005）则研究了在进行疲劳前和疲劳后练习的三个停跳任务中落地和跳跃动作中改变的运动控制策略。评估基于技能的收缩、适当的肌肉发力时间和关节定位等因素相对容易。值得注意的是，个人之间的动作执行和技能习得存在差异。在篮球罚球中，关节角度是足以将投篮分为不同类别的基本特征（Schmidt 等人，2012；Ge，2024；Zhang & Chen，2024）。疲劳是人类活动的自然结果，会影响运动员在训练和比赛期间的认知和学习能力。虽然大多数研究认为疲劳是影响表现的一个关键因素（Forestier & Nougier，1998；Apriantono 等人，2006），但一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010；Rusdiana 等人，2019；Li，2021；Bourdas 等人，2024）。例如，Uygur 等人（2010）基于统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中尚未发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。这项研究是首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析