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egm概念注释-sdg8-2025.pdf-联合国
在“改变我们的世界：2030年的可持续发展议程”（大会决议A/Res/70/1）中，联合国成员国表示自己的决心“……以确保所有人类都能享受繁荣和充实的生活，并确保经济，社会和技术进步与自然和谐相处。”他们决心为可持续，包容和持续的经济增长创造条件，共同繁荣和体面的工作，考虑到不同水平的国家发展和能力（第3段）。成员国强调，可持续发展的发展表明，消除其各种形式和维度的贫困，在国家内部和国家之间打击不平等，保存地球，创造持续，包容和可持续的经济增长并促进社会包容，所有这些都与彼此相关并相互依赖（para 13）。此外，成员国强调，持续，包容和可持续的经济增长对于繁荣至关重要。它需要解决收入不平等，消除童工，强迫劳动和人口贩运的问题；为所有人促进动态，可持续，创新和以人为本的经济体，青年就业，赋予妇女权力和体面的工作；而且，每个人都将从健康且受过良好教育的劳动力中受益，并获得富有成效，充实的工作以及充分参与社会所需的知识和技能（第27段）。
副助理布拉德·维格曼的声明......
早上好，主席 Pfluger、主席 Gimenez、排名成员 Magaziner、排名成员 Thanedar 以及委员会的其他尊敬成员，感谢你们给我这个机会代表司法部 (“司法部”或“DOJ”) 作证。司法部致力于继续保护美国人民免受非法无人机使用的威胁，无论是鲁莽飞越群众集会、将违禁品走私到惩教设施、监视敏感的政府运作还是任何其他非法活动。我们目前根据《2018 年预防新兴威胁法案》所拥有的权力（编纂于 6 USC § 124n（“§ 124n”））至关重要但不足。司法部坚决支持政府的立法提案，以扩大和拓展我们的权力，以防止非法使用无人机系统 (“UAS”)。这项反无人机（“C-UAS”）提案的两大支柱是扩大联邦对最脆弱场所（如机场和关键基础设施）的保护范围，并授权我们的州、地方、部落和领土（“SLTT”）执法伙伴在全国范围内参与 C-UAS 工作，但要受到限制和监督。我们期待与委员会讨论细节，但我们认为这两个支柱对于应对威胁都是必不可少的。一、无人机滥用带来的威胁A.威胁持续增长美国 UAS 技术的使用持续快速增长。巨大的好处伴随着巨大的风险。UAS 的商业用途已经产生了数十亿美元的经济增长。截至 2024 年 10 月 1 日，美国有超过 791,000 架 UAS
PFII/2024/EGM 原文：英文 1 - 社会包容
- 哪些政策和做法可以确保关键矿产开采在经济上使土著人民受益，同时又不损害社会、环境和健康标准？- 关键矿产项目对健康有哪些潜在影响，我们如何评估和减轻这些对土著人民，特别是偏远地区的土著人民的长期健康影响？- 有哪些框架可以公平地与土著人民分享关键矿产项目的经济利益，如何加强这些框架以确保公正过渡？- 国家和公司如何与土著人民合作，防止环境退化，并确保矿产开采期间和之后的可持续土地管理？- 国家和公司如何与土著人民合作，防止环境退化，并确保矿产开采期间和之后的可持续土地管理？- 国家和公司如何确保保护与世隔绝和初次接触的土著人民免受关键矿产项目的环境和健康影响，特别是防止他们可能接触外部人口和疾病？ - 可以采取哪些保障措施和监测系统来尊重受关键矿物开采影响地区的与世隔绝和初次接触的土著人民的自治权和领土？主题 3：在关键矿物背景下，推进对影响土著人民的人权侵犯行为的法律和监管应对措施的途径
有效的生成多模式集成（EGMI）
多模式的大语言模型（MLLM）在利用其丰富知识的挑战中面临挑战，因为跨越不同的模式是不平凡的，并且它们的上下文歧义是由于缺乏配对数据而引起的。在基于MLLM的音频生成的背景下，音频文本配对数据集的注释需要大量的人力资源，这是由于音频数据的复杂性，这使与图像text配对数据集相比，此类数据集越来越难以访问。为了解决这些问题，我们提出了一种称为高效生成多模式集成（EGMI）的新技术，该技术仅利用图像 - 文本数据来实现音频生成任务。基于验证的LLM关于文本理解的强大知识，EGMI成功利用图像文本配对的数据集进行跨模式对齐，从而使音频和图像信息之间的交互作用。我们还引入了一个高效的映射网络，称为EGMI映射器，并在生成音频数据时使用它来参与图像信息。因此，我们已经扩大了现有方法的限制，从可伸缩性和灵活性方面。此外，我们已经证明了EGMI最大程度地提高了交叉模式知识，改善对准和样本质量之间的相互作用。
使用机器学习的图像进行分割
摘要：在计算机视觉领域，图像分割通过将复杂的图像划分为不同的段或区域，从而起着至关重要的作用。此过程可以对各种应用程序进行更深入的分析和对视觉数据的理解。我们的项目着重于通过最先进的机器学习技术来推进图像细分。通过利用深度学习，尤其是U-NET及其变体等卷积神经网络（CNN），我们的方法旨在实现高度精确的细分。除了单纯的像素分类之外，我们的目标是生成复杂的面具，以准确描述每个图像中的边界和结构。这项努力不仅旨在实现技术卓越的目标，而且还努力模仿类似人类的知觉，确保我们的模型可以有效地处理多样化和细微的视觉信息。
TERMA 地面段套件
Terma 地面段套件 (TGSS) 为用户提供一套全面的产品，形成用于卫星测试和操作的端到端解决方案。TGSS 产品已部署在 30 多个高端任务中（即 EO、科学、电信 - 民用和军用），性能强大且不断发展和改进。TGSS 遵守事实上的行业标准，适用于小型卫星、复杂航天器（单独或大型星座）。
cn_egm for SDG13，at 2024 HLPF_AS，27年2月27日
IPCC第六次评估报告指出，由创纪录的温室气体排放驱动的全球温度（目标13.2）已经超过1.1°C。《联合国气候变化框架公约》（UNFCCC）的最新国家确定的贡献（NDC）合成报告发现，根据《巴黎协定》下的气候承诺，与2019年相比，到2019年的水平相比，到2030年，到2030年的排放量仅降低了0.3％，与确保1.5°C的预期相比，这是2.5-2-5-2-5-2-5-2.5-2。由UNEP的最新排放差距报告。上升的海平面构成了严重的威胁，创纪录的高温浓度导致了加速的全球变暖。 沿海地区，大约有9亿人口（全球十分之一的人）面临巨大的风险，并且在脆弱地区已经进行了重新搬迁。上升的海平面构成了严重的威胁，创纪录的高温浓度导致了加速的全球变暖。沿海地区，大约有9亿人口（全球十分之一的人）面临巨大的风险，并且在脆弱地区已经进行了重新搬迁。
使用U-NET ...
医学图像分析和处理是临床应用和科学研究的关键组成部分。深度学习通过从数据中识别形态或纹理模式来彻底改变了医学图像分析。为了增强脑肿瘤图像分析，在本文中提出了一个改进的基于U-NET的模型，称为Arunet。通过整合卷积网络和自我注意力的机制，本论文着重于优化在U-NET网络结构中提取媒体信息的能力，并有助于剩余净值以减少在训练过程中拟合难度的问题。这增加了模型的深度，并增强了U-NET自身提取抽象特征的能力。此外，自我注意机制有助于解码器专注于关键信息，从而提高模型的性能。该模型在BRATS2021数据集上实现了最先进的性能，最高为95.54％。关键词：医学图像分析，脑肿瘤分割，人工智能，深度学习，U-NET，自我注意力。
段通识教育转移课程（IGETC）2023-2024
IGETC是学生可以使用的课程模式，以满足任何加利福尼亚州立大学（CSU）或加利福尼亚大学（UC）校园的下部通识教育（GE）要求。但是，IGETC的完成不是CSU或UC的录取要求，也不是在转移前满足下部较低分区的唯一途径。学生应与辅导员联系以获取详细信息。外国笔录课程不能在IGETC上使用，除非在6区的特殊情况下；请参阅辅导员以获取详细信息。学生必须请愿入学和记录以完成IGETC完成认证。学生应在与认证请愿书的同时请求索取段通通教育转移（IGETC）的成就证书。有关脚注的说明，请参见第28页。已竭尽全力确保此信息准确；但是，学生应定期咨询LAVC辅导员，以确定是否有任何更改或纠正。