تركيا تحقق نموًّا بنسبة 3.8٪
تاريخ النشر: 31st, August 2023 GMT
أنقرة (زمان التركية) – كشفت بيانات رسمية أن تركيا حققت نموًّا بنسبة 3.8 بالمئة في الربع الثاني من العام 2023، الذي يغطي الفترة من أبريل/نيسان إلى يونيو/حزيران، مقارنة بالفترة نفسها من العام السابق.
وفق إعلان معهد الإحصاء التركي عن بيانات النمو للربع الثاني من العام، انخفضت الصناعة بنسبة 2.6 في المائة، وانخفضت الأنشطة المهنية والإدارية وأنشطة الخدمات المساندة بنسبة 1.
وبعد تعديله ليتناسب مع التأثيرات الموسمية والتقويمية، ارتفع مؤشر حجم الناتج المحلي الإجمالي بنسبة 3.5% مقارنة بالربع السابق.
وارتفع مؤشر حجم الناتج المحلي الإجمالي المعدل حسب التقويم بنسبة 5.0 في المائة في الربع الثاني من عام 2023 مقارنة بالربع نفسه من العام السابق.
وزادت تقديرات الناتج المحلي الإجمالي حسب طريقة الإنتاج بنسبة 60.7 بالمئة بالأسعار الجارية في الربع الثاني من عام 2023 مقارنة بالربع نفسه من العام السابق، لتصل إلى 5 تريليونات و502 مليار و192 مليون ليرة تركية.
وبلغت قيمة الناتج المحلي الإجمالي في الربع الثاني 271 مليار 468 مليون دولار أمريكي بالأسعار الجارية.
كما ارتفعت النفقات الاستهلاكية النهائية للأسر المقيمة بنسبة 15.6% كمؤشر حجمي متسلسل في الربع الثاني من عام 2023 مقارنة بالربع المماثل من العام السابق. وارتفعت نفقات الاستهلاك النهائي للدولة بنسبة 5.3 في المائة، كما زاد إجمالي تكوين رأس المال الثابت بنسبة 5.1 في المائة.
وارتفعت أجور العمالة بنسبة 116.3 بالمئة في الربع الثاني من عام 2023 مقارنة بالربع المماثل من العام السابق. وارتفع صافي فائض التشغيل/الدخل المختلط بنسبة 31.0 في المائة.
وبينما بلغت حصة مدفوعات العمالة من إجمالي القيمة المضافة بالأسعار الجارية 25.3% في الربع الثاني من العام الماضي، فإن هذا المعدل أصبح 34.3% في عام 2023. وانخفضت حصة صافي فائض التشغيل/الدخل المختلط من 53,3% إلى 43,8%.
Tags: الاقتصاد التركيالنمو في تركياتركياالمصدر: جريدة زمان التركية
كلمات دلالية: الاقتصاد التركي تركيا الناتج المحلی الإجمالی من العام السابق فی المائة بنسبة 3
إقرأ أيضاً:
OpenAI تطرح طراز o3 من الجيل التالي أوائل العام المقبل
بعد ما يقرب من أسبوعين من الإعلانات، اختتمت OpenAI سلسلة البث المباشر التي استمرت 12 يومًا من OpenAI بمعاينة لطرازها الرائد من الجيل التالي. قال الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI سام ألتمان لأولئك الذين شاهدوا الإعلان على YouTube: "احترامًا للأصدقاء في Telefónica (مالك شبكة O2 الخلوية في أوروبا)، ووفقًا للتقاليد العظيمة التي تتسم بها OpenAI بأنها سيئة حقًا في الأسماء، فقد أطلقنا عليها اسم o3".
الطراز الجديد ليس جاهزًا للاستخدام العام حتى الآن. بدلاً من ذلك، تجعل OpenAI أولاً o3 متاحًا للباحثين الذين يريدون المساعدة في اختبارات السلامة. كما أعلنت OpenAI عن وجود o3-mini. قال ألتمان إن الشركة تخطط لإطلاق هذا الطراز "في نهاية شهر يناير"، مع إطلاق o3 "بعد ذلك بفترة وجيزة".
كما قد تتوقع، يقدم o3 أداءً محسنًا مقارنة بسابقه، ولكن ما مدى تفوقه على o1 هو السمة الرئيسية هنا. على سبيل المثال، عندما تم اجتياز امتحان الرياضيات الأمريكي لهذا العام، حققت o3 درجة دقة بلغت 96.7 في المائة. وعلى النقيض من ذلك، حصلت o1 على تصنيف أكثر تواضعًا بنسبة 83.3 في المائة. قال مارك تشين، نائب الرئيس الأول للأبحاث في OpenAI: "ما يدل على ذلك هو أن o3 غالبًا ما تفوت سؤالاً واحدًا فقط". في الواقع، حققت o3 أداءً جيدًا للغاية في مجموعة المعايير المعتادة التي تضعها OpenAI لنماذجها لدرجة أن الشركة اضطرت إلى إيجاد اختبارات أكثر تحديًا لمقارنتها بها.
أحد هذه الاختبارات هو ARC-AGI، وهو معيار يختبر قدرة خوارزمية الذكاء الاصطناعي على الحدس والتعلم على الفور. وفقًا لمبتكر الاختبار، مؤسسة ARC Prize غير الربحية، فإن نظام الذكاء الاصطناعي الذي يمكنه التغلب بنجاح على ARC-AGI من شأنه أن يمثل "معلمًا مهمًا نحو الذكاء الاصطناعي العام". منذ ظهوره لأول مرة في عام 2019، لم يتفوق أي نموذج للذكاء الاصطناعي على ARC-AGI. يتكون الاختبار من أسئلة الإدخال والإخراج التي يمكن لمعظم الناس فهمها بشكل حدسي. على سبيل المثال، في المثال أعلاه، ستكون الإجابة الصحيحة هي إنشاء مربعات من البوليومينو الأربعة باستخدام كتل زرقاء داكنة.
في إعداد الحوسبة المنخفضة، سجل o3 نسبة 75.7 في المائة في الاختبار. مع قوة المعالجة الإضافية، حقق النموذج تصنيفًا بنسبة 87.5 في المائة. وفقًا لـ Greg Kamradt، رئيس مؤسسة ARC Prize Foundation، "الأداء البشري قابل للمقارنة عند عتبة 85 في المائة، لذا فإن تجاوز هذا يعد إنجازًا رئيسيًا".
استعرضت OpenAI أيضًا o3-mini. يستخدم النموذج الجديد واجهة برمجة تطبيقات Adaptive Thinking Time التي أعلنت عنها OpenAI مؤخرًا لتقديم ثلاثة أوضاع استدلال مختلفة: منخفضة ومتوسطة وعالية. في الممارسة العملية، يسمح هذا للمستخدمين بتعديل المدة التي "يفكر" فيها البرنامج في مشكلة قبل تقديم إجابة. كما ترى من الرسم البياني أعلاه، يمكن لـ o3-mini تحقيق نتائج مماثلة لنموذج الاستدلال الحالي o1 من OpenAI، ولكن بجزء بسيط من تكلفة الحوسبة. كما ذكرنا، سيصل o3-mini للاستخدام العام قبل o3.
عبد الواسع المطري.. قائد المنتخب الوطني يطارد فوزا تاريخيا في خليجي 26