摘要 - 现代系统的快速发展引起了人们对隐私和控制的关注。本文探讨了集中式城市操作系统的假设情况CTO,该CTO管理基础架构(如交通信号灯)并收集了大量的个人数据。我们探讨了与此类系统相关的潜在风险,包括私人公司的权力集中以及操纵用户行为的能力。个人(目前每个美国人超过2.3 GB)铸造的数字阴影不断增长,提出了有关数据安全性和滥用潜力的问题。ctos,如果实施,可以创建一个网络,在该网络中,个人信息直接链接到物理系统,并用于目标广告以外的目的。从在线服务到紧急系统的现代技术的相互联系性质增加了带有广泛后果的网络攻击的潜力。本文研究了这些问题,并探讨了确保负责任的数据管理的潜在解决方案,并减轻与超连接的城市基础设施相关的风险。
● Development and deployment of Earth observation satellites and other space-based platforms, such as the International Space Station, to gather data and imagery of the Earth from space.● Use of remote sensing technologies, including radar and optical sensors, to capture high-resolution images and data on various aspects of the Earth, such as weather patterns, land use, and natural resources.● Data analysis and interpretation using advanced algorithms and machine learning techniques to extract meaningful insights and patterns from the vast amounts of data collected from space.● Provision of data products and services to a range of industries, including agriculture, forestry, energy, and environmental management, to support decision-making and improve operational efficiency.● Collaboration with government agencies and research institutions to develop and implement space-based observation and monitoring programs to address global challenges, such as climate change, natural disasters, and ecosystem management.● Development of new technologies and solutions to improve the accuracy and precision of Earth observation and remote sensing data, such as new sensors and platforms, and advanced signal processing and data analysis techniques.● Promotion of public awareness and education on the value of space-based observation and monitoring, and the potential for these technologies to address critical global challenges and support sustainable development.
1索邦大学,CNRS,Villefranche海洋学(LOV),Villefranche-Sur-Mer,法国2 AIX Marseille Univ。 (Lemar)UMR 6539 CNRS UBO IRD IFREMER,欧洲大学海洋研究所,西布列塔尼大学,普卢赞奈大学,法国普鲁赞奈5个系统研究所,进化论,生物多样性(ISYEB),国家自然历史学博物馆,苏联大学,萨尔伯纳大学,埃弗斯,帕里斯,帕里斯,帕里斯,法兰斯,科学杂志。 Trondhjem Biologication,Trondheim,挪威7 Quebec-Ocean和International Mixed International Munder Takuvik ulaval-CNRS,生物学系,Laval University,Quebec City,Quebec,QUEBEC,加拿大QUEBEC 8 Sorbonne University,CNR,CNRS,CNRS,ROSCOFF,ROSCOFF,FRANCE,FRANCE,FRANCE SCICENCE,QUEBECEFRESS,QUEBECH SACICENT,ROSTARITY和多样性法国法国大学法国大学11地球与环境科学科,系,F.-A。瑞士日内瓦大学环境科学的环境和水生科学研究所12里奇,苏黎世,苏黎世,苏黎世瑞士瑞士日内瓦大学环境科学的环境和水生科学研究所12里奇,苏黎世,苏黎世,苏黎世瑞士
二氧化碳(CO 2)捕获,运输和存储(CCT)系统的关键作用将在缓解气候变化方面发挥作用,要么通过将CO 2从大气中删除并永久性地存储并避免通过点源产生的CO 2排放,尤其是从难以实现的septors(例如,从难以实现的阶层)运输(例如,驱动器)(例如,浪费)(例如,浪费)(例如,浪费)。尽管CCT准备从技术角度实施,但可以进一步改善其实施和法规所需的法律和监管框架。在本文中,我们总结并批判性地讨论了《东北大西洋海洋环境公约》的规定(“ OSPAR公约”),伦敦协议以及欧洲CCS和ETS指令的规定。侧重于欧洲经济区,我们重点介绍了CCT的大规模部署,应应对现有的差距和障碍。此外,随着CO 2运输和地质存储的法律格局正在迅速发展,我们概述了近期澄清现有立法方面的澄清以及欧洲委员会在该领域提出的新建议的摘要。
本文提出了ENACTION的认知科学范式,作为共同创造性艺术智能(AI)的理论框架。eNACTION描述了通过在感知过程中与环境的相互作用与环境的相互作用出现的含义。eNACTION与信息处理(IP)认知理论不同,因为它不采用计划,而是精通和定位的含义构建过程。本文认为,可以用作设计,评估和描述共同创造的AI系统的理论基础。描述了五个支柱:自治,感知,实施,出现和经验。每个类别都应用于共同创造的AI,以创建一个描述性框架,以分类和系统地描述共同创造的AI系统。通过文献进行了20个共同创造的AI系统,包括Chatgpt,稳定扩散和Google的双子座。为每个颁发类别提供了设计建议。
7多模式系统不仅包含LLM。例如,诸如Midjourney,稳定扩散和DALL-E之类的文本到图像模型是多模式的,但缺乏语言模型组件。术语“多模式”可以参考各种场景,包括用于输入和输出的不同模态(文本到图像,图像到文本),多模式输入(文本和图像)的处理或多模式输出的生成。因此,FMS的细粒分类法可能是有用的,以及相应的技术堆栈和缓解措施的变化。
我们使用两种互补视觉方式探索视觉增强学习(RL):基于框架的RGB凸轮和基于事件的动态视觉传感器(DVS)。iSTING多模式视觉RL方法在有效提取与任务相关的信息时经常遇到挑战。为了解决这个问题,我们提出了用于视觉RL的分解多模式表示(DMR)框架。它将输入分为三个不同的组成部分:与任务相关的效果(共同功能),RGB特异性噪声和DVS特异性噪声。共同创作表示与RL任务相关的两种模式中的完整信息;这两个噪声组件都受到数据重构损失以避免信息泄漏的约束,与共同创作形成对比,以最大程度地差异。广泛的经验表明,通过明确分开不同信息的类型,我们的方法可实现与最先进的方法相比,实质性改善的政策绩效。
摘要开发用于实时监控和预测环境健康影响的创新工具对于有效的公共卫生干预措施和资源分配策略至关重要。尽管对此类通用工具的需求先前是由负责发出预期警报的公共卫生计划者和地区当局的回应,但尚未开发出一种全面,稳健和可扩展的实时系统,用于预测与温度有关的当地尺度中与温度相关的多余死亡。填补了这一空白,我们提出了一个灵活的操作框架,用于将公开可用的天气预报与特有基于小普查区域的温度变性风险功能耦合,后者是使用最先进的环境流行病学模型得出的。利用欧洲领先的气象中心的高分辨率温度数据预测,我们展示了一种实时应用,以预测2022年7月在英格兰和威尔士的热浪期间的过量死亡率。在不同的交货时间内由小地理区域的预期温度相关的多余死亡组成的输出可以自动化以在各种时空尺度上生成地图,从而促进预防措施和提前对公共卫生资源的分配。此处讨论的实际案例示例证明了预测(预期的)与热量相关的过量死亡的应用,但该框架也可以适应其他与天气相关的健康风险和不同的地理位置区域,但提供了有关气象暴露的数据,以及潜在的健康状况均可用于校准相关风险功能。拟议的框架迫切需要预测全球公共卫生系统的短期环境健康负担,尤其是在低收入和中等收入地区,在这种情况下,对减轻不良暴露的迅速反应和对极端温度的影响通常受到可用资源的限制。
4) 联合国气候变化框架公约,《巴黎协定》,2015 年。 5) 生物多样性公约,《昆明-蒙特利尔全球生物多样性框架》,2022 年。 6) 政府间气候变化专门委员会,《IPCC 第六次评估报告(AR 6)综合报告》,2023 年。 联合国环境规划署,《太少太慢——适应差距报告》,2022 年。 IPBES,《生物多样性和生态系统服务政府间科学政策平台全球生物多样性和生态系统服务评估报告》,2019 年。 7) 国际劳工组织,《关于公正转型的常见问题》,2023 年 8) 联合国气候变化框架公约,《奔向零排放运动》,2022 年 9) GFANZ,《2022 年进展报告》,2022 年
