在东非,学校广泛使用木柴做饭已成为一个严重的环境和经济问题。仅肯尼亚的教育部门每年就消耗了惊人的1000万棵树,突显了其对当地森林和生物多样性的严重影响。在整个地区,大约90%的公立学校依赖木柴,这是森林砍伐的重要原因。据《自然肯尼亚》报道,一所学校每年可以砍伐多达56英亩的森林来满足其做饭需求。学校使用木柴是森林砍伐的重要原因,高需求导致每年森林覆盖率大幅下降。根据Energy4Impact的数据,乌干达的森林正以每年2.6%的惊人速度减少,是全球最高的速度之一,对该国未来几十年的森林覆盖构成严重威胁。在坦桑尼亚,近 83% 的能源来自木柴和木炭等生物质来源,这种依赖在学校尤为突出。例如,曼雅拉小学以前每月消耗约 10 拖拉机的木柴,成本约为 640 美元。努力引入更有效的能源,
资料来源:Somik Venay Lall,J。VernonHenderson和Anthony J. Venables,“非洲城市:向世界开放大门”(华盛顿特区:世界银行,2017年),Damian Hattingh,Acha Leke,Acha Leke和Bill Russo,Bill Russo,“ lions(Still),“狮子(Still)的兴趣:非洲的消费者的货物,零售店的消费者,零售者,零售店,零售店,零售店,零售家,零售店的观点,和2010年(零售),零售店和消费者的观点( 公司。
● 评估非洲司法独立的现状,特别关注最初的优先国家:安哥拉、刚果民主共和国、埃塞俄比亚、肯尼亚、马里、尼日利亚、塞内加尔、南非、乌干达和津巴布韦。 ● 评估区域和大陆促进和保护司法独立的规范、标准和法律框架的现状,包括其实施和有效性。 ● 确定影响目标国家司法决策过程的内部和外部因素,并分析其对司法独立的影响。 ● 确定和描述关键参与者——政策制定者、公民团体等——以及旨在推进这些国家和整个非洲大陆司法独立的现有/正在进行的干预措施。 ● 分析各个参与者的成就和有效性以及他们实施的干预措施的影响,并举例说明成功案例和不太成功的例子。 ● 确定这些参与者面临的主要挑战以及他们实施的干预措施。 ● 确定公民行动的机会,以保护国家、区域和大陆层面的司法独立。
•尽管非洲经济体具有增长的韧性,但在全球冲击的局面中,必须确保成功实施AFCFTA,设计增长增长的政策,增强机构,创造业务友好的环境,并进行适当的法律和法规改革,以实现适当的法律和法规改革,以便加快陆续的增长和增强其重大和增强的重量。下行风险包括增加主权债务水平以及可持续性的相关风险;过度暴露于不利的贸易冲击;爬行,在某些情况下增加地缘政治紧张局势;某些非洲国家的国内政治环境波动;高商品价格和巨大的压力;以及潜在的粮食不安全。
在南非背景下,中小型企业还面临着其他挑战,例如犯罪,腐败,对市场进入的挑战以及缺乏管理技能(Mhlongo&Daya 2023; Viviers&Venter 2008)。税收立法也不总是提供必要的支持和鼓励,以帮助小型企业采用较低的税收优惠和倡议(Painter-Morland&Spence 2009)。与大型组织类似,中小型企业还面临官僚主义挑战,导致业务和管理技能,决策和实践差(2016年经济研究局; Gopaul 2019; Mhlongo&Daya 2023)。除了所有这些挑战外,是否缺乏或不足的战略决策(SDM)技能也可以刺激中小企业的表现不佳和失败(Gopaul&Rampersad 2020; Hang&Wang 2012)。
解决方案和合作伙伴Harambee青年就业加速器(一家非营利性社会企业,参与Google的数据解决方案的变更计划,与南非的年轻人与入门级工作机会相匹配,利用技术帮助年轻人克服他们在寻找工作时面临的障碍。为了提高整个南非就业市场的可见性,Harambee使用机器学习来从外部合作伙伴来源中确定相关机会,并将其汇总为年轻人浏览。通过在SA青年中担任主持人合作伙伴的角色,这是一个在线平台,该平台汇集了许多合作伙伴,以创建一个单一的国家网络,以允许年轻人获得各种工作和熟练的机会 - 并让雇主免费获得年轻敬业的求职者 - 免费。
摘要这项研究调查了Ubuntu哲学与撒哈拉亚州非洲的AI驱动新闻实践的融合。特别关注其挑战,机遇和对提高包容性的影响,该研究描述了实际的询问行为,包括优先考虑多样化的数据源,建立道德准则,促进AI素养,确保透明度和问责制,并分配公平的资源。借鉴了刚果DRC,肯尼亚,坦桑尼亚,乌干达和赞比亚的记者的观点,发现非洲记者在与人工智能工具的互动中遇到了各种经验,从热情的拥抱到对他们的重视能力和代表性和代表性。在背景下,该研究提出了一种受Ubuntu哲学启发的规范视角,强调了关系,社会进步,社会和谐和人类尊严,是负责在新闻业中使用AI的指导框架。通过在Ubuntu哲学中重新构想AI新闻业,该研究强调了创造一种技术性景观的潜力,在该景观中,所有个人和社区都得到公平地对待,与相互联系的NESS,社区责任和集体福祉的原则保持一致。
农业中的数据科学随着对农民的数据可访问性的增加而发展,这使他们可以分析和做出决策。今天,诸如物联网(IoT)之类的新技术可以在专用数据库和/或数据仓库中收集和存储农场和环境数据(例如土壤数据和水数据)。这些农业数据可以与其他数据源(例如,遥感,气象站和社交媒体)结合使用,高度照亮了应对新挑战的需求,例如使用异质数据。农业中的数据科学旨在通过不同的技术探索和挖掘农业数据,例如机器学习,深度学习,计算机视觉,文本挖掘和大语言模型(LLMS)。例如,数据科学可通过使用多种数据源(例如,传感器数据,文本,卫星图像和植物图像)来预测不同变体的作物产量,动植物和动物疾病,包括降雨,温度波动和土壤条件。因此,农业专业人员和决策者可以使用数据科学来获取有关非洲农业活动的信息和知识。在Daafrica'2024召开的研讨会上,带来了约50名与会者,提交了九个摘要,并终于在该会议记录卷中发表了7篇简短论文。
表1:撒哈拉以南非洲医疗保健领域中使用的常见技术表2:远程医疗和远程患者监测计划的非避免列表表3:非详尽的医疗保健操作和管理计划列表
