表2.17 集成政策平台和区域合作的示例
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表5.1 2025年全球GPU/算力芯片主流部署列表
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表 4.1 中美 AI产业链结构对比
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表1：适用于商业、航空航天与国防、汽车及航天市场的常见EMC标准
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表A1.1 本研究覆盖的34个发展中成员国分类
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表18：建筑与土木工程工地从事 manual worker 的人数（2020–2025年）
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表17：治理与财政政策方面的特定国家关键实践
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表14 从监督与问责到国家诚信体系（通用集）
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表A3.1（续）：亚洲开发银行资助项目中国家治理系统的使用程度
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表9：格鲁吉亚公共采购交易分析结果（2013-2016）
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表2：按支出项目分列的国内生产总值（实际值）年增长率（%）
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表12：房地产市场（2016–2022年）
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表16：劳动力市场特征（2021–2025年）
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表5.1 部门和与数据相关的政策影响摘要
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表6.8：按主要经济部门划分的职位空缺（2024–2025年）
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表11：按国籍/地区划分的入境游客数量（单位：千人）
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图1：发展中成员国税务管理系统改进机会与挑战
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表A3.1. 国家系统要素及使用程度的决策指标汇总
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图A2.1 用于定位国家系统使用的分析框架
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表17.关于治理和财政政策方面的特定国家的关键实践
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图12.亚行和发展中成员国考虑的行动框架
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亚太组织成员经济体覆盖的区域非常广泛，从太平洋岛国斐济到土耳其。亚太组织成员经济 注于开发定制的控制算法和低成本的智慧农业解决方案，以适应当地气候条件和作物特性, 从而系统性地缩小技术差距。智慧农业领域通过农业光伏提供碳中和的巨大潜力，并在IT和 联合研发中心建立的示例。 机器人技术与柬埔寨的稻米生产数据相结合，共 算法，专门针对湄公河三角洲气候，最大化能源 型的节能、气候适应解决方案（如太阳能滴灌结 7.2.5.农业数据治理与标准化合作 促进农业数据治理与标准化的合作同样至关重要。农业技术合作的成功最终依赖于准确且可 互操作的农业数据。然而，APO成员经济体之间的数据收集方法和标准的差异常常削弱技术 因此，建立一个覆盖APO的农业数据标准化和互操作性框架值得认真考虑。例如，借助在韩 国和日本开发的精准农业数据标准化技术，成员经济体可以进行合作 62|APO 生产力前景2026|能源效率、生产力影响和复合指标开发
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