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碳边框调整机制何时有助于？
抽象的碳泄漏可能会破坏国内气候政策的有效性，如果被视为重要的风险，甚至可以阻止其实施。这种关注也扩展到农业部门，现有研究表明碳泄漏风险很高。与其他部门一样，政府可以使用碳边框调整机制（CBAM）来降低这种风险。从理论上讲，CBAM可以提供有效的解决方案，以避免国内生产者的竞争力损失，从而减少碳泄漏。但是，实施这种机制的可行性仍然是一个悬而未决的问题。尽管文献提出了许多CBAM设计选择，但我们不知道CBAM的农业设计建议。为了填补这一文献差距，本文使用了混合方法来概述农业CBAM（AG-CBAM）的特征，并开发了一种可以增强其行政，技术和法律可行性的设计。我们建议AG-CBAM仅应涵盖碳定价政策，承认外国缓解措施，并使用碳价格和排放强度基准。此外，我们建议它仅涵盖导致大部分碳泄漏的产品的进口，并仅限于沿着某些生命周期阶段的排放，这些阶段沿着食物供应链和特定温室气体发射发射。最后，我们的文章讨论了该CBAM在进一步的标准下的潜在性能，包括其在降低碳泄漏，公平性和与巴黎协议一致性方面的效果。
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）。
已发表版本的引用（APA）：Mohagheghi, E., Alramlawi, M., Gabash, A., Blaabjerg, F., & Li, P. (2020)。实时有功无功最优功率
摘要：本文开发了一种多相多时间尺度实时动态有功无功最优潮流 (RT-DAR-OPF) 框架，以最优方式处理带有电池存储系统 (BSS) 的配电网 (DN) 中风力发电的自发变化。这里最具挑战性的问题是必须实时解决大规模“动态”（即具有微分/差分方程而不是仅代数方程）混合整数非线性规划 (MINLP) 问题。此外，考虑具有灵活运行策略的 BSS 的有功无功功率能力以及最小化 BSS 的使用寿命成本进一步增加了问题的复杂性。为了解决这个问题，在第一阶段，我们同时优化了大量混合整数决策变量，以计算 BSS 的日常最佳运行。在第二阶段，基于短期预测范围内的风电功率预测值，生成风电功率场景来描述具有非高斯分布的不确定风电功率。然后，在每个预测范围之前，解决并协调与场景相对应的 MINLP AR-OPF 问题。在第三阶段，基于测量的风电功率实际值，选择其中一个解决方案，对其进行修改，并在很短的时间间隔内实现到网络。使用中压 DN 证明了所提出的 RT-DAR-OPF 的适用性。
第五章：及时有效的治疗
5.2 由于癌症发病率和患病率不断上升，以及癌症护理服务的复杂性，医院管理局（下称“医管局”）面临日益增长的服务需求的挑战。为应对挑战并为癌症患者取得更好的治疗效果，医管局已开始制定癌症服务策略服务框架（下称“癌症服务策略框架”）。癌症服务策略框架旨在为医管局癌症服务在未来五至十年制定方向，并指导服务模式及其相应的系统基础设施的发展。服务模式将涵盖医管局癌症患者的服务，包括从症状出现、诊断、治疗到幸存者护理的护理路径。特别是，癌症服务策略框架将侧重于跨专业和跨学科的合作以及联网层面的癌症服务组织。
设计业务连续性培训计划以最大化价值并最小化成本 Susan Yardis 简介 员工通常不知道组织内存在业务连续性管理计划，即使知道，也可能不知道自己在业务连续性工作中的具体作用。 如果员工不了解他们的响应和恢复策略，管理层能依赖业务连续性计划吗？ 不能 — 因此，在规划工作中投入的时间和资源往往被浪费。 那么，为什么组织继续将业务连续性培训和提高认识放在一长串优先事项的最后呢？ 管理人员通常认为，与培训开发和交付相关的成本超过了收益。 最常见的两个反对意见包括： 1. 我们没有资源来开发和提供定制的培训和认识内容，因为：a) 业务连续性人员有相互冲突的责任和要求，以及 b) 外包培训开发和交付的费用超出了预算限制。 2. 业务领域有“业务要经营”。参加培训活动太耗时，因此优先级较低。尽管这些反对意见很常见，但通过提前规划和引入创造性解决方案可以证明它们是错误的。一般来说，业务决策用一个简单的等式来评估——价值减去成本等于收益。当您创建和传达强有力的价值声明、高效地提供引人注目的内容并通过标准化课程开发方法控制成本时，组织将获得显著的收益——具体来说，通过更高水平的可恢复性增强风险管理信心。本白皮书探讨了业务连续性培训和意识计划的价值，提供了控制开发和交付成本的解决方案，并介绍了向关键业务连续性利益相关者提供内容的解决方案。价值在哪里业务连续性培训和意识计划有可能为整个组织带来重大价值。有效的培训和意识计划与及时有效恢复的能力直接相关。但组织如何才能实现这一重大价值？
设计业务连续性培训计划以最大化价值并最小化成本 Susan Yardis 简介 员工通常不知道组织内存在业务连续性管理计划，即使知道，也可能不知道自己在业务连续性工作中的具体作用。 如果员工不了解他们的响应和恢复策略，管理层能依赖业务连续性计划吗？ 不能 — 因此，在规划工作中投入的时间和资源往往被浪费。 那么，为什么组织继续将业务连续性培训和提高认识放在一长串优先事项的最后呢？ 管理人员通常认为，与培训开发和交付相关的成本超过了收益。 最常见的两个反对意见包括： 1. 我们没有资源来开发和提供定制的培训和认识内容，因为：a) 业务连续性人员有相互冲突的责任和要求，以及 b) 外包培训开发和交付的费用超出了预算限制。 2. 业务领域有“业务要经营”。参加培训活动太耗时，因此优先级较低。尽管这些反对意见很常见，但通过提前规划和引入创造性解决方案可以证明它们是错误的。一般来说，业务决策用一个简单的等式来评估——价值减去成本等于收益。当您创建和传达强有力的价值声明、高效地提供引人注目的内容并通过标准化课程开发方法控制成本时，组织将获得显著的收益——具体来说，通过更高水平的可恢复性增强风险管理信心。本白皮书探讨了业务连续性培训和意识计划的价值，提供了控制开发和交付成本的解决方案，并介绍了向关键业务连续性利益相关者提供内容的解决方案。价值在哪里业务连续性培训和意识计划有可能为整个组织带来重大价值。有效的培训和意识计划与及时有效恢复的能力直接相关。但组织如何才能实现这一重大价值？