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加强城市应对气候行动的韧性和财政能力：技术援助报告
一、引言 1. 技术援助将支持印度尼西亚政府和雅加达省政府加强低碳发展和城市复原力，同时探索新的收入来源，重点是碳定价机制，以提高其实施气候适应和减缓行动的财政能力。技术援助活动将包括两个主要部分：(i) 支持雅加达都市区 (JMA) 的碳定价准备，包括制定路线图；(ii) 为准备气候适应项目提供能力建设支持。 2. 该技术援助与印度尼西亚 2020-2024 年国家伙伴关系战略相一致，特别是加强复原力的战略路径，通过促进综合气候变化减缓和适应行动。 1 技术援助还旨在满足政府在实施碳定价方面的支持请求。 2
特朗普总统第一周的行政行动影响医疗保健
患有既往疾病的人，并能获得 Medicaid、平价医疗法案交易所或个人、小团体或大团体市场的保障（EO 14009） • 指示联邦卫生机构寻找方法继续扩大平价医疗保险的覆盖范围，提高保险质量，加强福利，并帮助更多美国人获得优质医疗保险，例如减轻医疗债务负担和促进医疗保险注册的政策（EO 14070） • 指示卫生与公众服务部部长保护 LGBTQI+ 个人获得必要医疗护理的机会，建立一项倡议减少青少年接触所谓的转化疗法，并扩大联邦计划中家庭咨询和支持计划的覆盖范围（EO 14075） • 指示医疗保险和医疗补助创新中心考虑是否测试新的支付和交付模式，以降低医疗保险受益人的药品成本（EO 14087）公共卫生与气候变化
食品安全美国农业部应采取额外措施......
FSIS 在减少食品病原体方面面临两个持续的挑战：(1) 如上所述，制定和更新标准，以及 (2) 对其监管的屠宰和加工厂以外的控制有限。美国农业部动植物卫生检验局 (APHIS) 对农场拥有管辖权，而农场里的动物在被送去屠宰和加工之前可能会被病原体污染。FSIS 和 APHIS 于 2014 年签署了关于协调应对食源性疾病爆发的谅解备忘录 (MOU)，但并未明确或详细说明各机构在处理和应对农场中出现并随后进入工厂的特定病原体方面的责任。更新谅解备忘录或制定新协议将使 FSIS 和 APHIS 能够更好地减少肉类和家禽产品中的病原体。
中国的杂质和诉讼涉及ClimateChange ...
to climate change.............................................................................. 3
神经类固醇的多方面动作
Alfaxalone Covey Lab（Tesic等，2020）Ganaxolone Covevey Lab（Hogenkamp等，1997）3α5βPCCovevee Lab（Mennerick等，2001）CDNC24 COVEN COVEY LAB（TESIC等，2020）ECN COVEY LAB（TODOROV LAB） B372 Covey Lab（Han等，1996）MQ34 Covey Lab（Qian等，2014）MQ35 Covey Lab（Qian等，2014）MQ2221 Covey Lab（Ziolkowski et al。，2020） https://www.rdkit.org/ chemdraw 22.2.0 GraphPad Prism 10.4.0数据库药物重新利用中心
您的见解，我们的行动25第2季度
这个里程碑是我们雄心勃勃的雄心勃勃的雄心，我们目前在澳大利亚和新西兰向电动机供电的75％，这是我们脱碳化计划的一部分，旨在支持我们在2030年到2030年降低Scope 1和2发射的总体目标。总体而言，这将为我们节省2,257吨的二氧化碳排放。
高风险系列需要紧急采取关键行动......
美国政府问责署已向管理和预算办公室 (OMB) 和联邦机构提出了 1,800 多项建议，旨在改善其 IT 管理。然而，其中许多建议尚未实施，许多机构在有效采购 IT 和管理 IT 项目方面仍然面临挑战。自 2010 年以来，在与这一高风险领域相关的 1,881 项建议中，截至 2025 年 1 月，有 463 项尚未实施。美国政府问责署还将 69 项指定为优先建议，截至 2025 年 1 月，有 32 项尚未实施。需要采取紧急行动来应对政府在有效和高效的 IT 采购和管理方面面临的持续挑战。在 OMB 和联邦机构采取确定的关键行动之前，他们将继续努力应对 IT 采购无法及时提供能力、导致成本超支和/或进度延误以及对任务相关结果贡献甚微的问题。
气候行动计划 2025 优先行动
• 支持佛蒙特州现有工人加入行业。继续支持培训计划和招聘多元化工人。通过为准备和保留提供资源以及提供全方位服务，支持有其他需求的工人在这些职业中取得成功。 • 为企业创造获取设备的新途径，并进行其他投资以提高其产能。 • 支持人们在行业中创办和建立自己的企业的项目（例如小型企业发展中心和佛蒙特州可持续就业基金提供的项目）。 • 增加该州职业和技术教育系统可支持的学生数量，例如电工、管道、建筑行业项目、农业和土地工作部门 • 增加佛蒙特州立大学和劳工部可在该州支持的注册学徒数量，特别是在管道/暖通空调、电气和防寒保暖方面。
主流城市气候行动的途径
CapaCITIES Capacity Building Project on Low Carbon and Climate Resilient City Development in India CCAP City Climate Action Plan C-Cube Climate Centre for Cities CDMP Comprehensive Disaster Management Plan CDRI Coalition of Disaster Resilient Infrastructure CHED Centre for Heritage, Environment and Development CITIIS City Investments to Innovate, Integrate and Sustain Program COP Conference of Parties CRCAP Climate Resilient City Action Plan CSCAF Climate Smart Cities Assessment Framework DIFU German Institute of Urban Affairs DM Disaster Management EKF Energy and Climate Fund EU European Union FAME Faster Adoption and Manufacturing of Hybrid and Electric Vehicles GDCR Gujarat Development Control Rules GEF Global Environment Fund GHG Greenhouse gases GIZ German Agency for International Cooperation GOI Government of India HRIDAY Heritage City Development and Augmentation Yojana IGBC Indian Green Building Council IPCC Intergovernmental Panel on Climate Change KMC Kochi Municipal Corporation KP Kyoto Protocol LCCM Leaders in Climate Change Management LIFE Lifestyle for Environment MBBL Model Building Bye Law MML Model Municipal Law MoEFCC Ministry of Environment Forests and Climate Change MoHUA Ministry of Housing and Urban Affairs NAPCC National Action Plan on Climate Change NCAP National Clean Air Programme NCI National Climate Initiative NDC Nationally Determined Contributions NDMA National Disaster Management Authority NIDM国家灾难管理研究所Niti Aayog国家转型印度NIUA国家城市事务研究所NMSH国家可持续栖息地诺德姆国家城市城市数字任务
Clearinspect AI 检查可通过自动警报和行动防止乱扔垃圾。
人工智能驱动的检查利用人工智能来改善机构（包括学校、医院、工厂和政府机构）监督合规性、监控流程和维持质量标准的方式。通过应用人工智能技术，可以更快地进行检查，并且更加准确和一致。人工智能系统从各种来源（例如摄像头和传感器）收集数据，然后使用机器学习算法来分析这些信息、识别模式并检测潜在问题。这些系统可以自动生成综合报告，强调关键发现并建议改进领域，从而简化流程并确保一致性。人工智能的一个主要优势是它能够在潜在问题（例如设备故障或安全隐患）发生之前对其进行预测。这种预测能力使机构能够实施预防措施并就政策和资源分配做出基于数据的决策。此外，人工智能支持实时监控，使机构能够迅速应对任何新出现的问题。总之，人工智能驱动的检查提高了效率、准确性和可扩展性，同时通过及早发现问题来帮助降低成本。这些系统在许多行业中都有广泛的应用，但也带来了挑战，例如数据隐私问题和集成的复杂性。随着人工智能技术的进步，这些检查系统预计将变得越来越普遍，从而大大改善机构监督和管理。