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World File Search System挑战
实现可持续发展目标 7 的挑战和解决方案
联合国制定了“ 2030 年议程”，其中提出了 17 个不同的“可持续发展目标”（SDG），以从根本上改变目前的发展现状。其目的是到 2030 年转向真正可持续的实践，以应对与人为气候变化相关的风险。5 这 17 个可持续发展目标涵盖各个方面，包括性别不平等、饥饿、减贫、负责任的消费和生产等。其中，三大挑战是整个 2030 年议程的基础：（a）社会不平等；（b）环境污染和破坏；（c）化石燃料能源危机。必须针对当前经济框架中生产手段和方法的批评来解决挑战（a）和（b）。应该通过改变能源的生产和分配方式来应对挑战（c）。当前的能源危机持续不断，不仅是因为化石燃料污染了大气，还因为全球每年的能源需求都在急剧增长。6,7 根据 2030 年议程，必须将能源模式转变为可再生、无污染的能源，并大幅提高发电装置的效率和生产能力。考虑到这一点，作为可持续发展目标 7（可负担的清洁能源）重点关注的化石燃料挑战包含了能源转型范式的概念，即从目前以化石为基础的能源生产状态转变为新的能源生产状态，以寻求更健康的自然和生态未来为基础。全球南方是指位于亚洲、非洲、拉丁美洲和加勒比地区的中低收入国家，与全球北方的高收入国家形成对比。3 全球南方一词的使用是指殖民主义和新帝国主义造成的巨大不平等。与全球北方的差异，以及全球南方国家之间的差异；例如能源分布、人口、依赖负担、农业生产和能源转型方式，需要在每个国家的文化、政治和经济背景下进行细微的、特别的关注。这对于认识到转型的驱动因素很重要：收入、能源价格、能源获取、当地燃料供应以及针对当前基础设施提出的解决方案的可行性。从巴西、俄罗斯、印度和中国等全球南方国家交通、基础设施和工业前所未有的增长来看，人口增长和随之而来的能源需求上升似乎明显要求能源系统在发电和分配策略方面进行突然改变。全球南方的能源部门必须更加高效、一体化和具有成本效益，这为确保可持续和清洁的系统创造了机会。此外，全球南方国家对全球温室气体排放的贡献也将增加，使实现可持续发展目标 7 成为一项主要优先事项。8
多连接太阳能电池技术的状态和挑战
正在进行的能源过渡到遏制二氧化碳排放并满足不断增长的能源需求，这增强了将可再生能源整合到现有电力系统中的需求。太阳能一直在增加市场份额。多开关太阳能电池（MJSC）可以使阳光向能量的有效转化，而不会像商业化的单连接硅太阳能电池一样受到33％的限制。iii-V半导体已有效地用于空间应用和浓缩光伏（CPV）。本综述讨论了细胞级别的MJSC的工作和组成部分，以及用于空间应用和CPV的模块级别。制造程序，MJSC的材料获取，然后在引入目前的挑战，以防止MJSC实现广泛的商业化以及将来可以解决这些挑战的研究方向。
自动威胁检测，反应和道德挑战
1。Introduction................................................................................................. 1
将地理空间信息应用于气候挑战
文本中的文本为每个部分的开头用于提供各节的指导。这是“将地理空间信息应用于气候挑战”的高级未经编辑的副本。任务团队将在接下来的几个月内详细阐述并基于该草案，直到联合国全球地理空间信息管理（UN-GGIM）的第七级高级论坛（UN-GGIM）将于2024年10月8日至10日在墨西哥墨西哥城召集，设计为“ do-geospatience”的更新版本，是什么？首先在第十三届会议上介绍了委员会要求成员国分享其国家，地区和全球经验，证明了地理空间信息在气候和弹性方面的作用，建立了证据体。预计将通过交互式故事图（或类似平台）发布国家体验并提供，并在第七级高级论坛的领导中得到增强]
![文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控](/simg/8/8dd469c55249d1165cc0c55c494f5b27bda7b11b.png)
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
捕获标志（CTF）挑战2024
（a）意图犯罪； （b）有一种不诚实的意图欺骗； （c）为自己或另一个不诚实的收获；或（d）不诚实的意图是造成另一个人的损失，无论是在他获得此类访问还是将来的任何场合都犯下罪行，并有责任被起诉被判入狱5年。（2）就第（1）款的收益（获益）和损失（损失）款而言，不仅要延长货币或其他财产的收益或损失，还应扩展到任何此类收益或损失，无论是临时还是永久性；和 -
迈向自动动力电池检测：新挑战基准数据集和基线
我们对一项名为动力电池检测（PBD）的新任务进行了全面的研究，该任务旨在从 X 射线图像中定位密集的阴极和阳极板端点，以评估动力电池的质量。现有制造商通常依靠人眼观察来完成 PBD，这使得很难平衡检测的准确性和效率。为了解决这个问题并让更多人关注这个有意义的任务，我们首先精心收集了一个称为 X 射线 PBD 的数据集，该数据集包含从 5 家制造商的数千个动力电池中选择的 1,500 张不同的 X 射线图像，具有 7 种不同的视觉干扰。然后，我们提出了一种基于分割的新型 PBD 解决方案，称为多维协作网络（MDCNet）。借助线和计数预测器，可以在语义和细节方面改进点分割分支的表示。此外，我们设计了一种有效的距离自适应掩模生成策略，可以缓解由板分布密度不一致引起的视觉挑战，从而为 MDCNet 提供稳定的监督。无需任何花哨的修饰，我们基于分割的 MDCNet 始终优于其他各种角点检测、人群计数和基于一般/微小物体检测的解决方案，使其成为有助于促进 PBD 未来研究的强大基础。最后，我们分享了一些潜在的困难和未来研究的工作。源代码和数据集将在 X-ray PBD 上公开提供。
澳大利亚中小企业创新融资——挑战与机遇
第一点（也是最广为人知的）是它们在我们社区的日常生活中发挥着核心作用。澳大利亚统计局将澳大利亚 260 万家企业中的 97% 归类为“小型”企业（员工人数少于 20 人），另有 2% 的企业被归类为“中型”企业（员工人数在 20 到 200 人之间）。[1] 中小企业广泛分布于澳大利亚经济的各个领域。它们对劳动力市场的贡献尤为显著，中小企业占私营部门就业人数的三分之二。它们还占公司利润的近 60%。除此之外，中小企业还是我们社区社会结构不可或缺的一部分——无论是赞助当地儿童运动队、社区剧院制作还是慈善活动。在澳大利亚偏远地区，这一点尤为明显，许多中小企业都是家族企业，在大型企业不太活跃的地区提供商品和服务。[2] 谁没有一个最喜欢的周末“本地”活动呢？
作物遗传转化的当前进展与挑战
植物转化仍然是功能基因组学和作物遗传改良最受追捧的技术，尤其是用于引入特定的新特性以及修改或重组已有特性。自 25 年前首次推出以来，转基因作物与许多其他农业技术一样，全球产量稳步增长。自首次使用农杆菌将 DNA 转移到植物细胞以来，不同的转化方法推动了分子育种方法的快速发展，将具有新特性的作物品种推向市场，而这些特性是传统育种方法难以实现或不可能实现的。如今，转化生产转基因作物是农业领域最快和最广泛采用的技术。植物基因组测序数量迅速增加，功能基因组学数据中的信息有助于了解基因功能，再加上新型基因克隆和组织培养方法，进一步加速了作物改良和特性发展。这些进步是值得欢迎的，也是使作物更能适应气候变化并确保产量以养活不断增长的人口所必需的。尽管取得了成功，但转化仍然是一个瓶颈，因为许多植物物种和作物基因型难以适应既定的组织培养和再生条件，或者转化能力较差。使用形态发生转录调控因子可以进行改进，但它们的广泛适用性仍有待检验。基因组编辑技术的进步和直接、非组织培养的转化方法为增强其他难转化作物品种的开发提供了替代方法。在这里，我们回顾了植物转化和再生的最新进展，并讨论了农业中新育种技术的机会。