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由农民主导的自然恢复计划 - （Chew Valley
“由农民主导的自然恢复计划”旨在通过在池塘和萨默塞特郡东北部的咀嚼谷，坎姆和沃洛集水区中建立农民领导的集群团体来解决当前保护工作的关键差距。这些团体由布里斯托尔·雅芳河信托基金（BART）和相关合作伙伴协调，将作为一种正式的机制，可以在集水范围内与农民和土地所有者进行互动和合作，这是解决自然恢复的关键障碍，并在优先景观中鼓励可持续的农业。主要目标之一是提供自然恢复资本赠款基金，可供农民集群团体的成员获得。该基金旨在支持快速胜利的干预措施，以增强和恢复自然，促进可持续农业，改善水质以及增强英格兰西部西部地区的生态弹性。该基金将由英格兰西部联合当局持有和管理。该计划的期望成果是众多和深远的。长期，一个成功的农场集群将导致一个蓬勃发展的农场网络实践可持续和再生农业，从而改善了环境健康，生物多样性的提高，并增强了对气候变化的韧性。通过采用自然友好的农业实践，例如农业生态学，土壤保护和栖息地恢复，集群中的农民将有助于改善土壤的生育能力，减少水污染，增加碳固执，并为自然和连接栖息地提供空间。收益范围超出了生态收益，因为可持续实践可以提高农场生产率，降低投入成本以及可持续生产的农产品的潜在市场机会。此外，该农场集群将成为知识交流，创新和社区参与的枢纽，从而增强了农民和居民之间的管理和协作感。此外，建立农场集群团体将简化利益相关者的参与并吸引投资，包括政府资助的计划和私人融资。这种增强的协调和初始投资将有助于建立一个平台，以帮助整个景观中的自然恢复提供，从而在该地区留下持久的环境保护和可持续农业的遗产。“自然恢复资本赠款基金”的规定将使农民在短期内为自然的恢复提供快速胜利。资本项目将包括一个由当地合作伙伴关系管理的申请程序，以提供各种“蓝色”措施，例如池塘，湿地，河流修复，河岸和洪泛区改善。也将资助其他基于自然的解决方案，这些解决方案无法通过替代资金来源获得。资本融资锅将与Chew Valley Fish Recovery Action计划保持一致，以允许将其确定为优先行动的项目，如果土地所有者支持这一点。
引文：Mangi, GZ 和 Kandiri, J. (2024)。肯尼亚内罗毕市县的科技和情报主导警务。《社会科学评论杂志》
摘要 本研究评估了肯尼亚内罗毕市郡情报警务中使用技术的决定因素。本研究依赖技术接受与使用统一理论和拉特克利夫模型。所采用的研究设计是描述性的，研究对象是内罗毕市郡的 DCI 部门，由来自 13 个分部门的 175 名员工组成。样本是通过分层抽样从目标人群中抽取的 91 名受访者。数据来源于问卷。此外，还对问卷进行了测试以确定其有效性和可靠性。可靠性是根据 Cronbach's alpha 进行的，其阈值为 0.70，从结果来看所有变量都是可靠的。使用 SPSS 24 版进行分析。根据回归输出，绩效期望对内罗毕市郡的情报警务和犯罪调查有积极而显著的影响。回归系数为 0.807，而 p 值为 .003，表示显着性。根据回归结果，感知可信度对内罗毕市县的情报警务和犯罪调查具有积极而显著的影响。回归系数为 1.025，而 p 值为 .000，表明显著。根据回归结果，努力预期对内罗毕市县的情报警务和犯罪调查具有积极而显著的影响。回归系数为 0.318，而 p 值为 .043，表明显著。根据回归结果，便利条件对内罗毕市县的情报警务和犯罪调查具有积极而显著的影响。回归系数为 0.616，而 p 值为 .020，表明显著。研究得出结论，技术对肯尼亚的情报主导警务具有显著影响，特别是在犯罪调查方面。具体而言，研究得出结论，绩效预期、感知可信度、努力预期和技术便利条件对情报主导警务和犯罪调查过程具有显著积极的影响。根据调查结果，该研究建议情报警务和犯罪调查中使用的技术应具有足够的安全功能。其次，该研究建议 DCIO 应加大对调查系统和技术升级的投资，以简化调查流程。该研究还建议改进计算机犯罪地图系统，以帮助情报警务。最后，该研究建议调查机构应招募更多机密线人，因为他们在情报警务中非常重要
JWST观测马头光子主导区域-I。首先是由多波段近红外成像
上下文。詹姆斯·韦伯（James Webb）太空望远镜（JWST）捕获了有史以来最清晰的红外图像，这是一个原型中等辐照的光子主导区域（PDR），它完全代表了大多数UV-rumumination-the Milecular Soleculin ass the Milecular速度和星星形成的星座。目标。我们研究了一个巨大的恒星在分子云边缘发出的远 - 硫酸酯（FUV）辐射的影响，就光蒸发，电离，解离，H 2激发和粉尘加热而言。我们还旨在限制PDR边缘的结构及其照明条件。方法。我们使用Nircam和Miri获得了17个宽带和6个窄带地图，在宽光谱范围为0.7至28 µm。我们绘制了灰尘发射，包括芳香和脂肪族红外（IR）带，散射光和几个气相线（例如，Paα，Brα，H 2 1-0 S（1）在2.12 µm时）。为了进行分析，我们还将1.1和1.6 µm的两个HST-WFC3图与HS-Stis光谱观测到Hα线相关联。结果。我们以0.1至1''的角度分辨率探测了马头边缘的结构，并解决了其空间复杂性（相当于2×10-4至2×10 - 3 PC或40至400 au，在400 pc的距离处）。我们检测到一个微弱的横纹特征网络，该网络垂直于PDR前面延伸至Nircam的H II区域，Miri和Miri对纳米谷物发射敏感的过滤器以及1.1 µm的HST滤波器中的敏感，从而散布于较大的晶粒散布的光线。这确实可能是第一次检测到蒸发流中灰尘颗粒的夹带。在PDR的照明边缘，H 2的1-0 s（1）线的丝状结构在尺度上呈现出众多尖锐的子结构。与尘埃发射相比，沿边缘沿狭窄的层（宽度约为1''，对应于2×10 - 3 pc或400 au），与灰尘发射相比，H 2发射过量。电离正面和解离前在PDR的外边缘后面出现在距离1-2''，并且似乎在空间上重合，表明中性原子层的厚度很小（低于100 au）。所有宽带图都呈现出照明边缘和内部区域之间的颜色变化。在与天空平面相比，照亮的星σ-orionis略有倾斜的情况下，这可以通过灰尘衰减来解释，从而使马头以倾斜的角度从后面照亮。与Hα，PAα和BRα线中测得的排放的预测偏差也表明灰尘衰减。使用非常简单的模型，我们使用数据来得出灭绝曲线的主要光谱特征。在3 µm处的灭绝少量可能归因于在密集区域形成的晶粒上冰冷的H 2 O层。我们还将衰减曲线从PDR衍生为0.7至25 µm。在跨越马头内部区域的所有视线中，尤其是在IR峰位置周围，在JWST的整个光谱范围内，灰尘衰减似乎不可忽略。
人工智能在工业 4.0 中的主导地位：事实还是虚构？
什么是工业 4.0？- https://www.ibm.com/ 什么是人工智能 (AI)？- https://www.ibm.com/ 人工智能 (AI) 在营销中的应用：基于文献的研究 - https://www.sciencedirect.com/ 从工业 2.0 转向工业 4.0：案例研究 - https://www.sciencedirect.com/ 工业 4.0、数字化和可持续发展机会 - https://www.sciencedirect.com/ 图片 - https://www.freepik.com/ {机会、网络安全、变革管理、劳动力技能差距、成本和资源限制、互操作性、传统 IT 系统、
家庭对财政主导地位的信念
随着世界面临的温度升高，极端天气事件和环境破坏，减轻气候变化的必要性从未如此紧迫。然而，由于相关政策的可能巨大的财政成本，对有效缓解的追求可能威胁到公共债务的可持续性。本文采用了动态的一般平衡方法，该方法考虑了绿色过渡的宏观经济含义及其对公共财政的后果。它表明，当政府过于依赖基于支出的措施时，它通过增加主权违约的可能性来威胁公共债务的可持续性，从而导致政府债券的利率更高。这种更高的公共违约风险对私营部门的投资融资条件有可能产生重大影响，并增加了向零净经济的过渡成本。另一方面，碳定价政策使过渡对公共财政的可行性更加可行，费用类似于高昂的经济成本，同时在减少温室气体排放方面保持有效。福利最大化的最佳政策组合产生了一种平衡的方法，在2030年至2050年之间，公共部门所做的缓解努力的份额从25％到40％不等。
行业战略雇主主导的合作倡议
行业战略雇主主导合作 (ELC) 创建一个框架，在这个框架中，同一行业内的许多雇主共同参与劳动力系统，以确定他们的人才需求和挑战。通过这种方法，可以通过多公司、以行业为重点的就业和培训计划更有效地处理人才问题。劳工和经济机会部、劳动力发展部 (LEO-WD) 专注于关键行业领域：农业、建筑、能源、医疗保健、酒店和户外娱乐、信息技术、制造业和移动性。
移动机器人自主导航的研究...
I.引言自主机器人在提高现代工业环境中的效率和生产率方面起着至关重要的作用。通过利用尖端的技术和人工智能，这些机器人可以精确和一致性执行任务，从而减少错误并最大程度地减少停机时间。他们自主驾驶复杂环境的能力使它们在优化工作流程和确保无缝操作方面的宝贵资产。随着数字化和行业4.0的兴起，自主机器人的整合将彻底改变我们对制造和物流的方式，为更敏捷和竞争性的工业景观铺平道路[1，3]。移动机器人技术是机器人技术和信息工程研究领域[4]。移动机器人可以由人类控制，也可以完全自动化自动导航其环境[5]。它们被广泛用于行业，商业，军事和安全等各个部门[6]。构建工作环境的地图并理解它对移动机器人确定其位置并确定障碍至关重要。映射是移动机器人对其环境建模的过程。使用创建的地图，他们可以自动导航，从而在搜索和救援和智能运输等领域启用应用程序。移动机器人同时执行映射和定位任务的性能称为SLAM（同时定位和映射）[7]。地图表示平均直方图值，每个节点指示机器人路径及其关联的传感器数据上的特定位置。Karto SLAM算法使用幽灵优化网络，增强Cholesky分解过程，并消除对解决稀疏系统的迭代方法的需求。添加新节点后，在考虑节点的空间约束时，地图重新计算和更新。Karto Slam在现实世界中表现出最小的不准确性（1.03厘米），使其成为移动机器人的首选选择[8，10]。它的效率在于其对不断变化的环境的无缝适应，将其确立为需要精确映射和本地化的任务的可靠解决方案。该算法在处理传感器噪声和不确定性方面的鲁棒性进一步巩固了其作为同时定位和映射的顶级选择的位置[11，14]。
供应链的气候破坏和以业务为主导的改编的情况
More recently, the PESETA III study conducted by the EU's Joint Research Centre forecasted the EU economy to lose between €10.32bnddd and €27.38bn annually (depending on emission scenario) by the end of the century from cascading cross-border climate risks originating outside the EU, with greatest threats stemming from climate impacts in the Americas and south Asia on
为学生主导的公益诊所制定综合商业计划和可持续发展模式，丰富学生和社区福祉
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