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World File Search System亿人
通过……改善数十亿人的日常生活。
本报告包含美国 1995 年私人证券诉讼改革法案中定义的有关我们财务状况、经营业绩和业务的前瞻性陈述。这些前瞻性陈述受多种风险和不确定因素的影响，其中许多风险和不确定因素是我们无法控制的，并且所有这些风险和不确定因素均基于我们当前对未来事件的信念和期望。前瞻性陈述通常通过使用前瞻性术语来识别，例如“相信”、“预期”、“可能”、“将”、“可能”、“应该”、“打算”、“估计”、“计划”、“假设”或“预期”，或相关否定或其他变体或类似术语，或通过涉及风险和不确定性的战略讨论来识别。这些前瞻性陈述以及本报告中关于非历史事实事项的其他陈述涉及预测。
世界上最大的“帐篷城市”，可容纳4亿人Mahakumbh 2025
https：//www.business- startsebview/worldo-chop-pi-pi-pi-ma-ma-ma-ma-ma-ma-ma-ma-ma-ma-ma-ma27,2407004700/2/2/3 3 3 3 3 3 <3 <3
欧盟空间支持全球 80 亿人口
特别感谢联合国外层空间事务办公室 (UNOOSA) 在促进和平利用和探索太空以及利用空间科学技术促进可持续发展方面的国际合作方面所做的宝贵工作。我们尤其要感谢 ICG 执行秘书处的 Sharafat Gadimova 和委员会、政策和法律事务科的 Jorge Del Rio Vera 的辛勤工作和支持。
抽象超过十亿人无法使用电力，因此找到能够在他们居住的地方产生电力的方法很重要。 HYB
抽象超过十亿人无法使用电力，因此找到能够在他们居住的地方产生电力的方法很重要。混合能源系统可以制造并用于为与国家或区域电网无关的房屋和企业发电。混合能源系统比独立的地热，太阳能，风或巨型系统产生更大的环境和经济回报。本文的目的是模拟伊斯兰堡的Comsats大学的混合动力系统，该系统在技术和经济上都是可行的，并在支持清洁能源生产并保护环境中发挥了重要作用。本文提供了Comsats University Islamabad的案例研究。结果表明，具有网格和产生1 MWH/YR的风力涡轮机的混合动力系统是最佳选择。这项研究还提供了PV面板，电池，柴油发电机，资本价值，更换，操作和维护（OM），燃油成本和抢救价值的成本摘要。在这项研究中，设计了一个混合动力系统，可以为我们提供案例研究的发电和消费的详细分析。关键字：混合功率； comsats大学；荷马专业人士；电源系统doi：http：//dx.doi.org/10.4314/ijest.v15i2.2列举了本文，例如：Rashid A.，Ehsan M.，Rashid J.2023。使用Homer Pro软件为Comsats University伊斯兰堡的混合动力系统设计。国际工程，科学技术杂志，第1卷。15，编号2，pp。（Muljadi和McKenna，2001年）。14-22。 doi：10.4314/ijest.v15i2.2收到：2022年8月15日；接受：2022年11月23日；以修订形式的最终认可：2023年5月20日1。 在技术和行业迅速发展和变化的时候，介绍仍然很难为每个既干净又负担得起的所有人提供电力。 超过十亿人无法获得电力，因此，找到靠近人们居住地的电力的方法很重要。 对于那些无法连接到一段时间的国家或区域电网的人来说，这尤其重要。 但是，经过多年的努力，无法使用电力的人数已经下降了一点，现在不到十亿美元（Kabuye，2021年）。 可再生能源，例如地热，大小水电，生物量，太阳能光伏，太阳能热和风，无论他们居住在哪里，都可以为所有人提供持久和成本效益的能量。 由于可以共享这些能源，因此可以制造和使用连接到网格的单源和混合动力系统。 混合能源系统通常由两个或多个可再生能源组成，它们共同起作用，以使系统更有效，并保持供求平衡。 我们大多数人已经熟悉生物量，风能或太阳能发电系统的运作方式。 可以通过使用镜子和玻璃镜头来降低太阳能电池板的成本14-22。 doi：10.4314/ijest.v15i2.2收到：2022年8月15日；接受：2022年11月23日；以修订形式的最终认可：2023年5月20日1。在技术和行业迅速发展和变化的时候，介绍仍然很难为每个既干净又负担得起的所有人提供电力。超过十亿人无法获得电力，因此，找到靠近人们居住地的电力的方法很重要。对于那些无法连接到一段时间的国家或区域电网的人来说，这尤其重要。但是，经过多年的努力，无法使用电力的人数已经下降了一点，现在不到十亿美元（Kabuye，2021年）。可再生能源，例如地热，大小水电，生物量，太阳能光伏，太阳能热和风，无论他们居住在哪里，都可以为所有人提供持久和成本效益的能量。由于可以共享这些能源，因此可以制造和使用连接到网格的单源和混合动力系统。混合能源系统通常由两个或多个可再生能源组成，它们共同起作用，以使系统更有效，并保持供求平衡。我们大多数人已经熟悉生物量，风能或太阳能发电系统的运作方式。可以通过使用镜子和玻璃镜头在北半球，通常观察到，在雨季，生物质植物以完全的容量和大风日运行，太阳能有限，反之亦然，在夏季，太阳能增加，使发电量可以在上述条件下保持发电。
微生物生物强化：养活 100 亿人口的可持续解决方案
本论文由 DigitalCommons@CSB/SJU 免费提供给您，供您开放访问。它已被 DigitalCommons@CSB/SJU 的授权管理员接受，并被纳入庆祝奖学金和创造力日 (2018-)。有关更多信息，请联系 digitalcommons@csbsju.edu。
第 20 届美洲疫苗接种周旨在为近 1.4 亿人接种疫苗，泛美卫生组织的倡议是加速疫苗接种的机会
华盛顿特区，2022 年 4 月 22 日（泛美卫生组织/世卫组织）——为加快接种 COVID-19 疫苗并缩小其他疫苗可预防疾病的覆盖率差距，美洲国家和地区计划在美洲疫苗接种周期间为约 1.4 亿人接种疫苗。美洲疫苗接种周是泛美卫生组织 (PAHO) 发起的一项倡议，今年是其成立 20 周年。美洲疫苗接种周的主题为“您受到保护了吗？接种所有疫苗”，呼吁全民重新审视自己的疫苗接种计划并接种疫苗，以获得全面保护。泛美卫生组织主任卡丽莎·F·艾蒂安 (Carissa F. Etienne) 表示：“疫苗接种周是提高过去十年来脊髓灰质炎、麻疹、风疹、白喉和其他可预防疾病疫苗接种率的机会。”她说：“疫苗是有效的，在过去 20 年里，它使数百万人免于患病、住院甚至死亡。这就是为什么每个人都能获得疫苗至关重要。”在疫情爆发的两年里，对控制 COVID-19 的关注使卫生系统和卫生保健专业人员不堪重负，并使该地区近三十年来在抗击脊髓灰质炎和麻疹方面取得的进展倒退。2020 年，美洲有 270 多万儿童未接种疫苗或未完全接种疫苗，使他们容易感染麻疹、脊髓灰质炎和白喉等疾病，而前两种疾病已在该地区消除。虽然 2020 年三剂脊髓灰质炎疫苗的接种率为 82%，为 1994 年以来的最低水平，但该地区针对麻疹、腮腺炎和风疹（使用 MMR1 MMR 疫苗）的接种率为 87%，比 2016 年的 93% 低了 6 个百分点。与此同时，该地区针对白喉、破伤风和百日咳（使用 DTP3 疫苗）的接种率也从 2016 年的 91% 下降到 2020 年的 85%。所有这些接种率都低于泛美卫生组织为防止疫情爆发而建议的 95% 。“疫苗仍然是我们最好的保护。我们不能放松警惕，”艾蒂安强调道。我们必须加大努力扭转这种局面，我们知道如何做到这一点，我们消除疫苗可预防疾病的历史证明了这一点。”该地区在短短 16 个月内接种了近 18 亿剂新冠疫苗，这是历史上规模最大的免疫计划。14 个国家已经实现了世卫组织的目标，即在 2022 年 6 月 30 日之前为 70% 的人口接种疫苗，26 个国家的覆盖率达到 40% 至 69%，11 个国家的覆盖率仍低于 40%。泛美卫生组织表示：“只要我们共同努力接种疫苗，就有可能取得成功。”
非人类人道主义：当人工智能的善举变成坏事时 Mirca Madianou 伦敦大学金史密斯学院 2018 年，有超过 1.68 亿人需要人道主义援助，同时有超过 6900 万人成为难民，人道主义部门面临着重大挑战。人工智能 (AI) 应用可以成为人道主义危机的潜在解决方案的提议受到了热烈欢迎。这是“人工智能用于社会公益”大趋势的一部分，也是“数字人道主义”更广泛发展的一部分，“数字人道主义”指的是公共和私营部门为应对人道主义紧急情况而使用数字创新和数据。聊天机器人、声称可以预测未来流行病或人口流动的预测分析和建模以及依赖于采用机器学习算法的先进神经网络的生物识别技术，都是在援助行动中越来越受欢迎的例子。本文建立了一个跨学科框架，将殖民和非殖民理论、人道主义和发展的批判性探究、批判性算法研究以及对人工智能的社会技术理解结合在一起。人道主义在这里被理解为一种复杂的现象：不仅仅是通常定义的“减少痛苦的必要性”（Calhoun，2008），而且是一种行业、一种话语和一种源于 19 世纪和 20 世纪殖民主义的历史现象（Fassin，2012；Lester & Dussart，2014）。人工智能同样是一个多面现象：不仅仅是基于先进计算和机器学习算法的技术创新，而且是一个行业以及关于技术的特定话语。人工智能只能与数据和算法一起理解——这三者是不可分割的，因为人工智能依赖于机器学习算法，而机器学习算法是特定数据集的产物。鉴于“大数据”本质上是不完整的，且具有本体论和认识论的局限性（Crawford & Finn，2014），人工智能应用会重现并可能放大大型数据集中发现的现有偏见（Benjamin，2019；Eubanks，2018；Noble，2018 等）。
非人类人道主义：当人工智能的善举变成坏事时 Mirca Madianou 伦敦大学金史密斯学院 2018 年，有超过 1.68 亿人需要人道主义援助，同时有超过 6900 万人成为难民，人道主义部门面临着重大挑战。人工智能 (AI) 应用可以成为人道主义危机的潜在解决方案的提议受到了热烈欢迎。这是“人工智能用于社会公益”大趋势的一部分，也是“数字人道主义”更广泛发展的一部分，“数字人道主义”指的是公共和私营部门为应对人道主义紧急情况而使用数字创新和数据。聊天机器人、声称可以预测未来流行病或人口流动的预测分析和建模以及依赖于采用机器学习算法的先进神经网络的生物识别技术，都是在援助行动中越来越受欢迎的例子。本文建立了一个跨学科框架，将殖民和非殖民理论、人道主义和发展的批判性探究、批判性算法研究以及对人工智能的社会技术理解结合在一起。人道主义在这里被理解为一种复杂的现象：不仅仅是通常定义的“减少痛苦的必要性”（Calhoun，2008），而且是一种行业、一种话语和一种源于 19 世纪和 20 世纪殖民主义的历史现象（Fassin，2012；Lester & Dussart，2014）。人工智能同样是一个多面现象：不仅仅是基于先进计算和机器学习算法的技术创新，而且是一个行业以及关于技术的特定话语。人工智能只能与数据和算法一起理解——这三者是不可分割的，因为人工智能依赖于机器学习算法，而机器学习算法是特定数据集的产物。鉴于“大数据”本质上是不完整的，且具有本体论和认识论的局限性（Crawford & Finn，2014），人工智能应用会重现并可能放大大型数据集中发现的现有偏见（Benjamin，2019；Eubanks，2018；Noble，2018 等）。