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World File Search System目标的
可持续发展目标的定性元素
14 14.6 By 2020, prohibit certain forms of fisheries subsidies which contribute to overcapacity and overfishing, eliminate subsidies that contribute to illegal, unreported and unregulated fishing and refrain from introducing new such subsidies, recognizing that appropriate and effective special and differential treatment for developing and least developed countries should be an integral part of the World Trade Organization fisheries subsidies negotiation4
净零路线图：保持1.5°C目标的全球途径-2023 Update
在本报告中包含的大量见解中，我想特别强调一个信息：在国际紧张局势的时代，政府需要将气候与地缘政治分开。实现防止全球变暖超出关键阈值的共同目标，需要更强大的合作而不是分裂。气候变化对地缘政治竞争和民族边界无动于衷 - 其原因及其影响。重要的是排放，无论哪个国家生产它们，都呼吁在协作努力以应对它们的情况下领导。正如该路线图明确指出的那样，我们拥有了经过验证的技术和政策，可以迅速减少这些十年的排放，以保持1.5°C的范围。所有国家都需要共同努力以实现这一目标，否则我们最终都输了。
净零路线图：实现 1.5 °C 目标的全球路径 - 2023 年更新
在本报告所包含的众多见解中，我想特别强调一条信息：在国际局势紧张的时代，各国政府需要将气候问题与地缘政治问题区分开来。要实现防止全球变暖超过临界阈值的共同目标，需要加强合作，而不是分裂。气候变化与地缘政治竞争和国家边界无关——无论是其原因还是影响。重要的是排放，无论哪个国家产生排放，都要求领导层共同努力解决排放问题。正如本路线图所表明的那样，我们拥有经过验证的技术和政策，可以在本十年内迅速减少这些排放，使全球气温升幅保持在 1.5°C 左右。所有国家都需要共同努力实现这一目标，否则我们最终都会失败。
净零路线图：实现 1.5 °C 目标的全球路径 - 2023 年更新
在本报告所包含的众多见解中，我想特别强调一条信息：在国际局势紧张的时代，各国政府需要将气候问题与地缘政治问题区分开来。要实现防止全球变暖超过临界阈值的共同目标，需要加强合作，而不是分裂。气候变化与地缘政治竞争和国家边界无关——无论是其原因还是影响。重要的是排放，无论哪个国家产生排放，都要求领导层共同努力解决排放问题。正如本路线图所表明的那样，我们拥有经过验证的技术和政策，可以在本十年内迅速减少这些排放，使全球气温升幅保持在 1.5°C 左右。所有国家都需要共同努力实现这一目标，否则我们最终都会失败。
对可持续发展目标的贡献
EIB的映射方法定义了其项目级别指标与可持续发展目标之间的关系。所有指标均独立于项目上下文映射到适当的可持续发展目标，并且每个指标最多可映射到两个不同的可持续发展目标。因此，每个项目都为其数据所映射的所有可持续发展目标做出了贡献。这种方法考虑了可持续发展目标之间的整个交互和互联范围，并最大程度地减少了映射过程中所需的任意决策数量。
属：一种用于多物镜目标的de从头设计
摘要：这项研究引入了一种名为Genera的新型DE Nok Design算法，该算法将深度学习算法的能力结合在一起，用于自动化药物般的模拟设计，称为Dela-Drug，以及用于生成分子与所需目标靶向特性的遗传算法。具体而言，将属应用于血管紧张素转换酶2（ACE2）靶标，该靶标与包括Covid-19在内的许多病理条件中有关。使用两个对接程序，植物和滑行评估了属属从头设计有希望的特定目标候选者的能力。基于计算机植物和GLIDE评分产生的帕累托优势的适应性函数，以证明该算法有效地执行多目标优化的能力。属可以快速生成重点的库，这些库产生更好的分数。这项研究是第一个利用基于DL的算法，该算法专为模拟生成为GA框架中的突变操作员，代表了针对目标的创新方法。■简介
环境可持续性：人工智能可以成为可持续发展目标的推动者吗？
环境问题不断引发讨论、辩论、公众愤怒和宣传活动，激发了人们对人工智能等新兴技术的兴趣。人工智能的应用范围广泛，包括野生动物保护、自然资源保护、清洁能源、农业、能源管理、污染控制和废物管理。2017 年，在日内瓦举行的联合国人工智能峰会上，联合国承认人工智能可以推动可持续发展进程，实现人类和平、繁荣和有尊严的生活，并提议重新关注人工智能在协助全球可持续发展努力方面的应用，以消除贫困和饥饿，保护环境以及节约自然资源。解决环境可持续性问题至关重要；然而，随着人工智能的出现，大多数常见的环境问题现在都可以通过优先考虑人类利益来解决。可持续性涵盖环境、社会和经济等相互关联的领域。根据联合国的《我们共同的未来》（又称《布伦特兰报告》），人工智能被定义为“既满足当前需求，又不损害子孙后代满足自身需求的能力的发展”。不幸的是，地球目前正面临全球变暖和气候变化带来的严重后果，需要立即采取行动，鼓励使用环保和可持续产品来解决这些问题。环境恶化和气候变化是众多环境问题，需要新颖和智能的人工智能解决方案。关于人工智能和环境可持续性的文献涵盖了各个领域。值得注意的是，人工智能正被用于解决大部分区域和全球环境问题，包括能源、水、生物多样性和交通运输，尽管这些领域中的许多领域已经渗透和发展。然而，需要结合目前关于人工智能应用的文献，特别是在能源、水、生物多样性和交通运输等领域的环境可持续性方面。关于人工智能如何促进环境可持续性的研究严重不足。本研究旨在探索如何应用人工智能解决各个领域的环境问题，以实现可持续发展目标 (SDG)。
减少排放并证明实现净零目标的透明度。
，许多组织的目标是在2050年之前将经济脱碳，这是联合国“与地方政府，企业和投资者最大的联盟零8竞选活动”的一部分。其他人的目标是在更雄心勃勃的时间范围内（例如2030，甚至净负排放量目标）进行零排放。旨在进行全碳化的公司必须从消除或减少整个价值链中的温室气体排放开始。这意味着他们必须考虑拥有或受控来源的直接温室气体（温室气体）排放，包括现场燃料燃烧，例如在车队车辆中，以及间接的温室气体排放，例如该组织购买和使用的电力或蒸汽的产生或使用（也称为“示波器1”和“ Scepe 1”和“ Specope 2 Ensives”）。重要的是，它们还必须包括其价值链中发生的所有其他间接温室气体排放（称为范围3排放），例如由供应商生产的原材料（上游排放）产生的GHG排放，是由原材料和产品的运输以及产品和服务的最终产品和最终产品和服务造成的。在传达“净零”目标时，对整个价值链的全面评估有助于公司的信誉。此外，对于公司而言，必须根据国家或国际标准进行并进行外部审核的数据，评估，方法和管理系统，以确保它们遵守国家和国际指南和立法。这是证明利益相关者和更广泛党派策略的有效性和准确性的基础。
可再生能源目标的下一步
2021年6月，澳大利亚摘要的澳大利亚气候变化政策及其与澳大利亚电力市场的整合至少二十年。唯一持久的政策是英联邦可再生能源目标（RET）。尽管RET在驱动投资和减少排放方面取得了相对成功，但州政府现在已经朝着合同差异（CFD）枢纽。在本文中，我们概述了与政策不连续性和大规模RET相关的问题，并审查了其作为减少排放工具的有效性和消耗部门减少的驱动力。我们发现，在成本和排放减少的关键标准中，RET比越来越多地采用的合同差异的政策工具相对成功，这是一种更好的政策工具。在Nelson等人（2020年）的工作中建立了建立，我们提出了一种新方法，该方法将允许继续使用CFD，但利用RET的政策体系结构。
活动分析对培训目标的挑战
本文通过职业培训领域的研究实例，展示了“行动过程”研究计划如何丰富了活动分析。首先回顾了该计划的主要假设，然后我们提出了任何培训目标的核心悖论，即从“外部”改变个人的活动，同时赋予他们基本的自主权。我们介绍了活动分析在培训环境中的四个主要用途，以及它们对分析本身的影响。接下来，本文展示了为什么关注活动的转变会导致倾向性视角，并描述了理解构成这些倾向的条件的重要性（特别是关于情况如何发挥作用）。然后回顾了具有培训目标的活动分析目前面临的一些挑战：在包括培训师作为组成部分之一的情况下研究受训者的活动，这表明也应该分析这一组成部分；扩大分析的时间范围和表达不同的时间尺度；在将活动概念化为多层次系统时表达较低和较高层次；以及开发一种人类技术方法来设计大型和复杂的技术、组织、文化和历史系统，其中培训是一个方面。活动分析领域的研究人员可能会对理论和方法上的进步和问题感兴趣，因为它提出了当前研究的空间-组织-文化-时间拓宽这一发人深省的问题。关键词：行动过程、活动转型、个体化/挪用、多层次活动分析、人类技术。