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展望……儿童早期发展生态系统
普尔班查尔大学 (PU) 教育学院很荣幸首次在尼泊尔科西省首府比拉德纳加尔举办儿童早期发展 (ECD) 会议。普尔班查尔大学成立于 1994 年，是尼泊尔的一所公立大学。普尔班查尔大学的教育学院 (FoE) 已发展成为该国教学和学习教育的中心，提供最全面的本科/研究生课程。教育学院致力于引领教育研究和实践，通过教育影响公共政策和改善社区生活，培养对职业充满热情的毕业生。任何形式的儿童早期教育项目都应体现适合发展的实践，坚持健康、营养、保护、响应式护理和学习，从受孕到八岁的儿童及其父母和照顾者。为了确保宪法权利，尼泊尔政府制定了 2020-30 年国家儿童早期发展战略。该战略旨在指导联邦、省和地方各级政策、计划和方案的制定和实施。尽管有积极的政策，但大多数儿童仍未享受到他们的发展权利。在此背景下，普尔班查尔大学教育学院设想召开一次国际会议，将政策制定者、学术界和从业者聚集在一起，就如何提高幼儿发展机会的质量和可及性展开讨论。举办这次会议的目的是深入探讨 ECD 研究人员、从业者和愿意改变 ECD 生态系统的政策制定者所面临的结构性、文化性、认识论和制度性挑战和机遇。此外，它还试图探索实践差距和方法转变，并通过研究展望优质 ECD 方法的未来发展轨迹。会议的成果有望在尼泊尔建立一个专门研究 ECD 的中心。
欧盟委员会批准 4800 万欧元法国国家援助措施，支持 Envision AESC France 生产电动汽车电池
根据欧盟国家援助规则，欧盟委员会批准了一项 4800 万欧元的法国措施，以支持 Envision AESC France 在杜埃建立一家生产电动汽车锂离子电池的新工厂。该措施将有助于欧盟实现与创造就业机会、区域发展和区域经济绿色转型有关的战略目标。
农业青年：从 PhotoVoice 视角展望他们参与农业实践
农业是许多发展中经济体的关键部门，但作为一种职业，它面临着严重的认知问题。从历史上看，农业吸收了大量非熟练工人，并在为贫困线以下的家庭提供粮食安全方面发挥了关键作用。研究人员指出，自给性农业是“发展中国家最大的就业来源，在必要的支持下，它可以提供一种可持续的、高效的替代方案，以取代大规模、资本密集型、取代劳动力的企业化农业的扩张”（White，2012 年，第 9 页）。虽然这是事实，但它对下一代农民几乎没有吸引力。事实上，证据似乎表明趋势相反。再加上农村青年之间的技能差距（Gupta & Dharap，2022 年；Behera & Gaur，2022 年；Anbuthambi & Chandrasekaran，2017 年；Srivastava、Iqbal & Aamir，2016 年），农业产量长期不可预测，气候变化引起的不确定性威胁迫在眉睫（Mutengwa et al.，2023 年；Khalfaoui et al.，2024 年；Aragón et al.，2021 年；Malhi et al.，2021 年；Nelson et al.，2013 年），缺乏功能性农村基础设施（Shamdasani，2021 年；Lagakos，2020 年；Asher & Novosad，2020 年），以及农田权利有限（Rana & Bisht，2023 年；Zulu et al.，2021 年；White， 2020 年；Chipato 等人，2020 年），年轻人对规划农业领域的未来越来越谨慎。
Envision 获得 1GW 风电和首个 320 MWh BESS ...
▪ 为各风力资源丰富的州即将上线的项目供应 200 台 EN182|5MW 平台 WTG ▪ 供应由高性能 315Ah 锂离子电池供电的 320 MWh 储能解决方案 班加罗尔/古尔冈，2025 年 1 月 9 日：Envision Energy India 宣布已与 Juniper Green Energy (JGE) 签约，供应 200 台 EN 182|5MW 涡轮机平台和我们的首个 320 MWh BESS（电池储能系统）。JGE 将为在州和中央拍卖中中标的各种项目部署 WTG，并为 SJVN 在其首次 FDRE 拍卖中授予的固定可调度可再生能源 (FDRE) 项目部署 BESS 包。Envision 的 WTG（风力涡轮发电机）基于 182 米转子直径、140 米轮毂高度和适合印度风力和场地条件的理想配置。这款 5MW 风力涡轮机平台在中东和北非地区、东南亚和中国蓬勃发展的市场中表现出色。主要特点包括：
建议引用：“2024 年 NSF 人工智能研究国家资源展望研讨会最终报告”。Yolanda Gil 和 Shantenu Jha。美国国家科学基金会报告，2024 年。
关键需求 参与者在两个主要领域确定了十种典型的人工智能工作流程，这些工作流程迫切需要大规模资源。在机器学习方面，它们包括 (a) 探索算法和架构的新颖性、(b) 关注数据的新颖性和数据质量、(c) 使用非常大的数据集和 (d) 比较不同的方法。在生成人工智能方面，它们包括 (a) 训练或预训练大型模型、(b) 分析预先训练的模型、(c) 微调或压缩模型、(d) 通过推理询问或探测模型、(e) 将模型与结构化知识结合使用，以及 (f) 将代理任务与模型提示相结合。国家资源将支持的人工智能研究的重要领域包括探索人工智能系统的设计空间、生成人工智能的基础、使用大量知识进行推理和学习、人类智能模型、用于科学发现的人工智能以及用于改变人类所有领域的人工智能。
数据集用于使用eeg进行的设想语音识别...
脑部计算机界面是一个重要而热门的研究主题，它彻底改变了人们与世界的互动，尤其是对于神经系统疾病的人。虽然已经在英语字母和单词的脑电图信号中进行了广泛的研究，但仍然存在一个主要限制：缺乏许多非英语语言（例如阿拉伯语）公开可用的脑电图数据集。尽管阿拉伯语是全球口语最多的语言之一，但据我们所知，到目前为止，目前尚无公开可用的脑电图信号。为了解决这一差距，我们介绍了Areeg_chars，这是一个新颖的EEG数据集，该数据集用于30名参与者（21名男性和9名女性）的阿拉伯语31个字符，使用Epoc X 14通道设备收集了这些记录，每次CHAR记录长10秒。记录信号的数量为930个脑电图记录。使EEG信号适合分析，每个记录分别分别为多个信号，分别为250ms。因此，本研究中总共收集了39857个脑电图信号的记录。此外，Areeg_chars将公开用于研究人员。我们确实希望该数据集能够填补对阿拉伯语脑电图的研究，从而使讲阿拉伯语的残疾人受益。
ExploreGen：用于预测人工智能技术用途和风险的大型语言模型
负责任的人工智能设计越来越被人工智能开发人员和人工智能合规专家视为当务之急。其中一项关键任务是设想人工智能技术的用途和风险。最近对模型和数据卡的研究表明，人工智能从业者在完成这项任务时遇到了困难，因为它本身就具有挑战性。在这里，我们证明，利用大型语言模型 (LLM) 可以通过实现反思、头脑风暴和审议来支持人工智能从业者完成这项任务，尤其是在人工智能开发过程的早期设计阶段。我们开发了一个 LLM 框架 ExploreGen，它可以生成人工智能技术的现实和多样化用途，包括那些被研究忽视的用途，并根据欧盟人工智能法案的规定对其风险级别进行分类。我们在九项用户研究中使用面部识别和分析技术的案例对我们的框架进行了评估，其中有 25 名人工智能从业者。我们的研究结果表明，ExploreGen 对开发人员和合规专家都很有帮助。他们认为这些用途是现实的，风险分类是准确的 (94.5%)。此外，尽管他们不熟悉其中的许多用途，但他们认为这些技术具有很高的采用潜力和变革影响力。
1 2024 年 10 月 10 日 中电、巴斯夫与远景能源签署...
中电中国（中电）、巴斯夫及远景能源签署为期十年的购电协议，支持巴斯夫在江苏南京、如东和镇江三地生产基地100%采用可再生能源。该协议将助力巴斯夫实现2050年净零碳排放的企业目标，加速江苏能源低碳转型。三家公司根据江苏省可再生能源交易规则达成协议，采用创新的封闭式长期购电协议（PPA）模式。中电作为本次合作的绿色电力供应商，将通过位于江苏无锡、淮安、扬州的太阳能项目为巴斯夫在江苏的三个生产基地提供可再生能源。中电控股中国区董事总经理陈志雄先生表示：“中电很荣幸能与巴斯夫及远景能源在可再生能源和绿色电力领域合作，支持领先化工公司巴斯夫实现净零碳排放目标。中电作为中国内地能源领域最大的外部投资者之一，致力于发展清洁和可再生能源，为企业客户提供绿色能源解决方案。我们期待与更多企业合作，为江苏低碳能源转型作出更大贡献。”巴斯夫大中华区营运及基地管理高级副总裁Jan Peter Bredehoeft先生表示：“中国可再生能源市场的快速发展为我们增加可再生能源的使用提供了基础。今天，我们在江苏的三个生产基地将完成签署为期十年的可再生能源购电协议，帮助我们减少运营中的碳排放，也让我们能够推出碳足迹更低的产品，支持下游客户的绿色转型。”全球绿色科技领导者远景能源将在这次合作中担任电力零售商，帮助发电厂和用户之间实现绿色电力结算。远景能源电力市场部负责人陈迪鹏博士表示：“作为本次套期保值长期购电协议的负荷管理和平衡服务提供商，远景能源将充分利用公司的资源调整和托管运营能力，帮助发电企业和电力用户降低市场风险。我们很高兴与巴斯夫和中电合作，通过这种创新的商业模式推动可再生能源的发展。”
展望人工智能的未来 - 议程
亚行的《2030战略》将“促进创新技术”（包括人工智能）作为其业务的一项关键原则。该战略强调整合先进技术、建设能力以及支持发展中成员国制定政策和改善数字经济监管框架、扩大互联网连通性以及投资必要的硬件和软件的重要性。亚行内部和外部的相互学习对于驾驭这些技术进步和确保有效实施至关重要。今天，由人工智能驱动的数字化转型势在必行。亚太地区的繁荣、包容性、复原力和可持续性取决于我们如何通过战略政策、投资、创新和伙伴关系来管理这些转型。