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阿联酋、意大利、阿尔巴尼亚签署三方战略伙伴关系......
阿联酋阿布扎比——2025 年 1 月 15 日：在阿联酋总统谢赫·穆罕默德·本·扎耶德·阿勒纳哈扬殿下、意大利总理乔治娅·梅洛尼阁下和阿尔巴尼亚总理埃迪·拉马阁下的见证下，阿联酋、意大利和阿尔巴尼亚签署了具有里程碑意义的三方战略伙伴关系框架，以加强可再生能源和能源基础设施方面的合作。该框架由阿联酋工业和先进技术部长兼马斯达尔主席苏丹·贾比尔博士阁下、意大利环境和能源安全部长吉尔伯托·皮切托·弗拉廷阁下和阿尔巴尼亚副总理兼基础设施和能源部长贝琳达·巴鲁库阁下签署。该三方战略伙伴关系框架是在阿布扎比可持续发展周电网互联互通高层对话会期间宣布的，标志着三方朝着加强能源安全、促进可持续发展和加速地中海地区向清洁能源转型迈出了重要一步。框架概述了阿联酋、意大利和阿尔巴尼亚之间的关键合作领域，包括在阿尔巴尼亚部署千兆瓦级可再生能源项目，重点是太阳能光伏、风能和具有潜在电池存储的混合解决方案。这些可再生能源的很大一部分将输送到意大利。此外，该伙伴关系还将监督连接阿尔巴尼亚和意大利的跨境电力传输互联的实施。阿联酋工业和先进技术部部长、COP28 主席兼 Masdar 主席 Sultan Al Jaber 博士阁下表示：“全球互联互通的新时代对于实现可再生能源三倍增长、推动脱碳、增加能源使用和促进经济增长的承诺至关重要。通过利用阿联酋在可再生能源方面的世界级专业知识、阿尔巴尼亚丰富的自然资源和意大利成熟的能源市场，我们正在将各国联系起来，进行有远见的合作，以开发和共享地中海地区的可再生能源产能。阿联酋再次自豪地站在全球能源系统转型的前沿。”意大利环境和能源安全部长 Gilberto Pichetto Fratin 阁下评论道：“我们非常高兴成为三方战略伙伴关系框架的一部分，该框架旨在加强与具有巨大潜力开发成本效益可再生能源的国家的合作，这将进一步加强意大利作为地中海能源和可再生能源中心的作用。该伙伴关系还提升了我们与巴尔干国家在能源领域的合作，这对意大利和欧洲都具有重要意义。”
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
阿尔巴尼亚能源效率和可再生能源
♦ 国家自然资源局 (AKBN) 受 MIE 监管，负责根据政府政策开发和监督自然资源的合理利用。该机构负责监督矿山、碳氢化合物和可再生能源领域的自然资源的可持续利用和恢复。此外，AKBN 还对研究和项目进行分析和技术审查；监督水电特许合同等项目的实施和运营；并根据欧盟统计局和国际能源机构的格式，在国家和地区层面编制和发布年度能源平衡表。AKBN 向国家统计局 (INSTAT) 提供能源数据。
阿尔巴尼亚医生移民
自 1990 年以来，许多中欧和东欧国家熟练专业人员的移民已成为专业人才流失的严重问题。这篇关于阿尔巴尼亚医生的论文是首次深入研究中东欧地区这种广泛人才流失现象的案例。全球对医生的需求超过供应，导致国际竞争，其中较富裕的国家以更高的工资和更好的工作条件吸引来自较贫穷国家的医学毕业生和受过培训的医生。阿尔巴尼亚医生的移民是在这个全球化和等级化的医疗专业知识市场中发生的。一方面，医生向较富裕国家的流动有助于弥补这些国家人才供应的不足，并使相关个人能够改善收入和生活条件。另一方面，医疗专业人员的流失严重损害了输出国的医疗服务结构和质量。本文探讨了三个主要问题。首先，阿尔巴尼亚医疗人才流失在规模、社会人口统计和目的地国方面有何特点？第二，阿尔巴尼亚医生流失的原因和后果是什么？第三，移民医生返回阿尔巴尼亚或贡献其在国外的专业知识的前景如何？答案是通过对目前在国外工作的阿尔巴尼亚医生（N=301）进行在线调查和对其中 25 名医生进行后续访谈的双重方法得出的。超过一半的调查受访者不打算返回阿尔巴尼亚，另外三分之一的受访者尚未决定。访谈数据表明，医生在国外很好地融入了社会，认为自己和家人在阿尔巴尼亚“没有未来”。然而，他们更愿意通过合作和短期访问与祖国分享专业知识。回国的障碍部分与收入有关，但更大程度上反映了阿尔巴尼亚糟糕的工作条件和职业前景，包括地方腐败——这些因素最初导致了移民。我们的研究结果对政策的影响具有挑战性；一个解决方案是要求新获得资格的医生在出国之前必须在阿尔巴尼亚工作一段时间。关键词：阿尔巴尼亚、医生移民、人才流失、潜在回归、侨民合作
气候变化对阿尔巴尼亚农业部门的影响
摘要。在阿尔巴尼亚，农业被评为生产农业和牲畜产品，就业的优先部门之一，并在2022年对该国GDP贡献了18.6％。这项工作的目的是确定水资源和储量变化的影响，农业实践的违规行为，降低农业生产和土地生产力，以及需要适应策略即时和长期解决方案。与阿尔巴尼亚的长期平均值相比，过去三年中平均最低和最高温度和最高降雨量的数据分析显示出重大变化。因此，在2020年，在全国10个气象站中，降水量减少了约16％，而平均最高温度则升高 +2.5°C，而1961- 1990年的平均周期平均值。绝对最低和最高温度预计会升高，预计在所有情况下，年度降水都会下降，从而影响农业部门。因此，有必要增加改善灌溉技术的投资。
绘制阿尔巴尼亚可再生能源地图
阿尔巴尼亚电力系统以水电为主，总装机容量为 2,493 兆瓦，占全国装机容量的 95%。水电装机容量主要包括大型水电站（即规模超过 10 兆瓦），共计 2,168 兆瓦，小型水电站共计 325 兆瓦 1 。该国拥有一座 98 兆瓦的化石燃料火力发电厂，占总装机容量的 4%，自 2011 年建成以来因冷却系统故障而未投入使用。其余 1%（23 兆瓦）的装机容量包括小型（即每个不到 2 兆瓦）太阳能光伏 (PV) 电站。近年来，由于电力部门过度依赖水电和年降水量，阿尔巴尼亚的国内电力生产一直波动。
2024 年 9 月 20 日，安东尼·阿尔巴尼斯 (Anthony Albanese) 议员阁下，总理......
澳大利亚人应该得到答案。我们强烈建议立即停止在澳大利亚使用所有 COVID-19 疫苗，同时进行紧急独立调查，以了解过去广泛使用这些产品对澳大利亚人的更广泛影响。如果政府当局请求我们的帮助并提供必要的数据，我们愿意无偿为这项调查贡献我们的时间和专业知识。
项目蓝色1太阳能发电厂的关键栖息地评估，阿尔巴尼亚
2.2 Analysis ..............................................................................................................................................................15