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公正的过渡基金将用于资金？
在第三步中，我们以表格形式对最重要的经济，社会和环境政策进行了分类。经济政策被定义为直接针对私营部门或改善就业条件的政策。雇佣政策还根据经济政策对私营公司或个人的主要收益进行了分组。经济政策包括对中小型企业（中小企业）的投资，劳动力再培训或高技能的投资以及对大型企业的投资。环境政策被定义为旨在增强环境的，包括增加可再生能源生产和棕场去污。 社会政策被定义为旨在改善地区和公共条件的社会政策，并特别受益于大部分人口。 这些政策涵盖了社会和医疗保健，教育（不包括再生或技能）和公共研究组织的投资。，包括增加可再生能源生产和棕场去污。社会政策被定义为旨在改善地区和公共条件的社会政策，并特别受益于大部分人口。这些政策涵盖了社会和医疗保健，教育（不包括再生或技能）和公共研究组织的投资。
利用技术增加获得司法公正的机会最佳...
等待判决的案件数量庞大。大量积压案件、繁琐的法庭程序、频繁的人员流动、基础设施不足以及由于罢工、骚乱或暴力事件而频繁中断，这些都减慢了司法工作的速度。在大多数机构中，案件管理系统仍然主要是纸质的，这往往会妨碍及时共享信息。例如，法院可能不会提前将听证日期发送给惩教机构，以组织 PTD 的运输。此外，警方可能不会与法院分享最新的犯罪记录，惩教机构可能不会在被拘留者需要法律代表时通知法律援助委员会 (LACON)。数字化可以帮助刑事司法参与者协调他们的行动，追踪犯罪历史，分配法律援助，并追踪大量案件的进展情况。
信任软件供应链：启用区块链的SBOM ...公正游戏：加强学习的挑战
虽然在各种棋盘游戏中，alphazero风格的增强学习（RL）算法出色，但在本文中，我们表明它们在玩家共享作品的公正游戏中面临挑战。我们提出了一个游戏的具体例子 - 即儿童游戏的NIM游戏以及其他公正的游戏，这些游戏似乎是Alphazero风格和类似的自我播放增强学习算法的绊脚石。我们的工作建立在数据分布对神经网络学习奇偶校验功能的能力上的复杂性所带来的挑战，这对嘈杂的标签问题加剧了。我们的发现与最近的研究一致，表明α风格的算法容易受到广泛的攻击和对抗性扰动的影响，这表明学习在所有法律国家中掌握游戏掌握游戏的困难。我们表明，NIM可以在小型董事会上学习，但是当板尺寸增加时，Alphazero-Style算法的学习进度会大大减慢。在直觉上，可以通过以下事实来解释，例如NIM和党派游戏等公正游戏之间的差异，如果董事会在公正游戏中涵盖了董事会的一小部分，通常不可能预测该位置是否会赢得还是丢失，因为通常在部分空白的位置和正确评估的部分之间存在零相关性。这种情况与党派游戏形成了鲜明的对比，其中部分空白的董事会位置通常提供有关完全未透明的位置的价值的丰富或至少非trife信息。
公正的能源转变：贾坎德邦的经济影响
印度大约85％的固体化石燃料生产集中在少数矿物质富裕州 - 恰蒂斯加尔邦五个矿物质州，贾坎德邦，贾坎德邦，中央邦，奥里萨邦和西孟加拉邦。这些州在很大程度上依赖于固体化石燃料开采及其下游行业（主要是发电）来获得产出，就业，国家收入和社会福利资金。与基于化石燃料的能源产生相比，可再生能源产生的成本下降可能会加速低碳过渡。化石燃料稳态的国家可能会面临可再生能源富裕国家的竞争，并且许多经济活动的生存能力围绕着固体化石燃料开采和消费的竞争。在上面提到的矿物质富含状态中，贾坎德邦（Jharkhand）最有可能面临低碳过渡的短期影响。这也是第一个建立一个工作队以实现公正能源过渡的国家，以便将能源过渡的经济和社会影响最小化。
clustermole：公正的单细胞转录组数据单元格类型识别
描述单元类型标签到单细胞RNA测序（SCRNA-SEQ）簇的分配是一个耗时的过程，该过程涉及手动检查群集标记基因与详细文献搜索相结合的群集标记基因。存在未经证实或描述不足的人群时，这尤其具有挑战性。clustermole r软件包为查询数千个来自数据库的人类和小鼠细胞身份标记提供了甲基化。
生物多样性监测公正的未来
Cologists和保护科学家长期以来都承认，生物学数据反映了社会不平等的遗产（请参见图）。当应用大规模生物多样性数据的应用仅限于学术生物地理学和理论保护优先级时，这些差异的后果很容易忽略，但赌注已经改变。生物多样性数据比以往任何时候都更有影响力，指导实施巨大的多边承诺和全球投资，这些承诺将在未来几十年中影响自然和人民，从而使优先级以使全球无限保护管理的优先级增加一倍以创建国际生物多样性偏移市场。我们研究了两个有争议的问题，因为我们考虑了生物多样性数据的差异及其在当代生物多样性政策之后的后果：最佳可用数据真的是合适的标准吗？可以确保更多的数据和下注统计方法确保在实施数据驱动解决方案时不会牢固地根深蒂固吗？
生物多样性监测公正的未来
Cologists和保护科学家长期以来都承认，生物学数据反映了社会不平等的遗产（请参见图）。当应用大规模生物多样性数据的应用仅限于学术生物地理学和理论保护优先级时，这些差异的后果很容易忽略，但赌注已经改变。生物多样性数据比以往任何时候都更有影响力，指导实施巨大的多边承诺和全球投资，这些承诺将在未来几十年中影响自然和人民，从而使优先级以使全球无限保护管理的优先级增加一倍以创建国际生物多样性偏移市场。我们研究了两个有争议的问题，因为我们考虑了生物多样性数据的差异及其在当代生物多样性政策之后的后果：最佳可用数据真的是合适的标准吗？可以确保更多的数据和下注统计方法确保在实施数据驱动解决方案时不会牢固地根深蒂固吗？
人工智能与司法公正
* 亚利桑那大学詹姆斯·罗杰斯法学院研究、数据与教学主管。* 亚利桑那大学詹姆斯·罗杰斯法学院教授兼实证与政策研究主任。*** 亚利桑那州上诉法院第一分庭法官，亚利桑那州凤凰城；亚利桑那州司法获取委员会主席和亚利桑那州最高法院 COVID-19 公共卫生紧急事件期间法院运作连续性工作组（又名 B 计划工作组）联合主席。所表达的观点不代表亚利桑那州法院或亚利桑那州上诉法院的观点。1 什么是生成式人工智能？，麦肯锡公司（2023 年 1 月 19 日），https://www.mckinsey.com/featured-insights/mckinsey-explainers/what-is-generative-ai（最后访问时间为 2023 年 10 月 9 日）。2 人工智能，什么是生成式人工智能？人工智能解释，世界经济论坛（2023 年 2 月 6 日），https://www.weforum.org/agenda/2023/02/generative-ai-explain-algorithms-work/（最后访问时间为 2023 年 10 月 9 日）。
开发公正和包容性绿色运输走廊的框架
工作直接由零和接近零发货创造的工作将取决于从国内劳动力到独特的地方经济和劳动力市场结构以及走廊的规模，范围和燃料选择的各种因素。8试图量化这些内容将为时过早，但是有一些替代燃料项目的例子，这些燃料项目为创造就业机会提供了灵感。一个例子是南非的一个新的绿色氨植物项目，预计将在纳尔逊·曼德拉湾地区产生20,000个工作岗位，遭受了近50％的失业率。9在西班牙，私人演员与西班牙政府之间的大规模绿色燃料生产伙伴关系预计将产生约85,000个工作岗位，包括建筑和临时职位。智利，11，欧盟，加拿大12号，13和非洲的另外10项研究表现出对与