报告简介和目的 执行摘要和总体调查结果 第 1 部分 - 背景 – 总体住房供应、科尔切斯特人口与增长以及土地使用权的历史变迁 1.1 总体住房供应 1.2. 科尔切斯特人口与增长 1.3.土地保有权的历史变迁 第 2 节 – 住房所有权和私人租赁部门的压力 2.1 住房所有权下降:负担能力和障碍 2.2 私人租赁部门 第 3 节:负担能力、生活成本和当前的经济压力 3.1 负担能力 3.2 经济和生活成本危机 第 4 节:经济适用住房需求 – 住房登记册 第 5 节:无家可归者和临时住所 第 6 节:难民和寻求庇护者 第 7 节:住房质量 第 8 节:环境问题、气候变化和可持续性 第 9 节:总住房交付和经济适用住房交付 9.1 总住房交付 9.2 经济适用住房交付 第 10 节:资源:融资和交付 10.1 财务压力 10.2 进一步的压力 10.3 系统压力
为了补充考虑可负担住房和住房负担能力,理事会可能希望考虑可负担生活的概念。可负担生活承认,除了租金或抵押贷款支付外,家庭在住房选择方面还需承担额外费用。住房的位置和类型会影响持续的家庭成本,包括与交通和能源消耗相关的成本。在某些情况下,这些成本可能会抵消较低的抵押贷款或租金支付带来的好处。虽然可负担住房和住房负担能力是通过住房成本与收入之比来衡量的,但可负担生活将住房成本与获得就业、服务和公用事业的成本结合起来考虑。
住房市场分析使用 Airbnb 提供的数据以及安永英国从 ONS 等公开来源收集的有关租金、房价和收入的信息。为了评估负担能力,建立了一个计量经济模型——一种统计分析,用于估计变量(在本例中为 Airbnb 上的活跃房源、可在 Airbnb 上查看且至少在 Airbnb 上预订过一次的房源)与经济结果(租金和房价负担能力)之间关系的敏感性和统计显著性。该建模建立在原始数据简单散点图的模式之上并对其进行形式化,引入人口统计和经济背景变化的控制以得出统计上稳健的关系。有关详细信息,请参阅第 6.1 节和附录 9.2。
未来的机器人被认为是执行各种家庭任务的多功能系统。最大的问题仍然存在,我们如何弥合实施方案差距,同时最大程度地减少物理机器人学习,而物理机器人的学习却很有趣。我们认为,从野外人类视频中学习为机器人操纵任务提供了有希望的解决方案,因为互联网上已经存在大量相关数据。在这项工作中,我们提出了Vidbot,这是一个框架,可以使用仅在野外单核RGB的人类视频中获得的3D负担能力,从而实现了零射击机器人的操作。vidbot利用管道从视频中提取显式表示,即从视频中提取3D手轨迹,将深度基础模型与结构上移动技术结合在一起,以在时间上重新构建时间一致,度量标准的3D 3D负担能力表达表示对实现的体现。我们引入了一种粗到精细的负担能力学习模型,该模型首先识别从像素空间中的粗糙动作,然后通过扩散模型进行了良好的互动轨迹,以粗糙的动作为条件,并由测试时间限制,用于上下文感知到的互动计划,对新的场景和EM- em-
过去的三项计划围绕住房和负担能力问题提出了目标:重建村庄、伍德朗 2025 伍德朗网络和领先于绅士化;其中一些目标还反映在其他计划和研究中。主要目标包括支持低收入和固定收入家庭免于流离失所、扩大住房选择和负担得起的住房选择以容纳各种人和家庭、投资维护现有住房单元以提供优质住房、修复和翻新现有空置住房单元,以及支持经济发展和当地财富建设机会。图 2.1 显示了这些过去的计划和研究在住房和负担能力问题上的一致之处。
2029会做出回应,鉴于其幅度和紧迫性。全世界估计有28亿人受到不同形式的住房不足的影响。预计该数字将由于人口增长,城市化,强迫流离失所和经济压力而增长,以及其他驾驶员5。大流行和通货膨胀导致了十年来最严重的住房负担能力危机。国际货币基金的住房负担能力指数表明,最近十年来,发达国家的负担能力在发达国家恶化。可承受能力往往会更糟,更波动,部分反映了其发达的监管和财务框架和市场6。这增加了许多社会的不平等。居住在非正式定居点和贫民窟中的11亿人的困境,以及超过3亿无家可归的人,呼吁采取紧急有效的集体行动。
在应对这些挑战时,国防部必须努力解决负担能力问题。空军和海军陆战队最近确定需要分别将每架飞机每年的维持成本降低 43% 和 24%。国防部在 F-35 备件上花费了数十亿美元,但没有记录其购买的所有零件、它们在哪里或它们的价格。例如,国防部没有维护一个包含美国拥有的 F-35 零件信息的数据库,并且缺乏这样做所需的数据。如果没有明确规定如何跟踪购买的 F-35 零件的政策,国防部将继续在对其拥有的 F-35 备件及其管理方式的了解有限的情况下开展工作。如果不加以解决,这些问责问题将阻碍国防部在负担能力限制内获得充分的准备。