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人工智能风险框架
人工智能 (AI) 为多个行业和企业带来了巨大的好处，因为它的能力扩展到不同的活动领域。尽管它带来了好处，但也存在潜在的风险，这引起了用户和受其影响的人的担忧。因此，有效的风险管理对于计划在高风险应用中部署人工智能的组织至关重要。本研究介绍了一个使用知识图谱开发的框架，该框架存储和管理有关风险管理、人工智能生命周期和利益相关者参与的信息，并遵守既定标准。该框架有助于检索和生成支持与风险管理相关的决策的见解，因为它可以比关系数据库或类型更有效地表示实体之间的相互关系。可以生成的见解包括根据人工智能生命周期阶段的风险分布、可以处理最多风险的对策以及对已识别风险的影响和概率产生最大变化的对策。在本研究中，使用 Cypher 语言开发框架，而使用 Python 语言从框架生成见解。未来的研究可能会考虑将该框架整合到增强的企业风险管理框架中，以便组织实时更新相关信息并做出响应。
绿色融资框架
十多年来，Recharge 一直凭借创新开辟新天地，我们的目标是始终走在开发电动汽车驾驶员充电体验的前沿。Recharge 是挪威第一家为各种电动汽车提供高功率充电站的充电站运营商，我们是第一家向其他运营商广泛开放充电网络的运营商，我们是第一家在北欧首都之间建立快速充电走廊的运营商，也是第一家在高功率充电器上实现模块化负载平衡的运营商。我们不断创新业务，并于 2023 年成立了能源解决方案部门。Recharge 现在将成为一家能源公司，而不仅仅是一家充电站运营商。我们将使用电池存储和虚拟发电厂为电网运营商提供服务，以提高电网的稳定性和灵活性。这对社会和我们的客户来说都是双赢的，可以更可持续地利用电网，同时我们可以在电网容量有限的地区建造更多更好的充电站。
维多利亚输电投资框架提案 - REZ 社区福利
维多利亚州已设定目标，即到 2030 年实现 65% 的可再生能源，到 2035 年实现 95% 的可再生能源。这些目标值得称赞，是该州应对能源转型和气候危机的重要组成部分。由于该州大部分最佳风能和太阳能资源与之前占主导地位的电力来源（即拉筹伯谷褐煤发电机）并不重叠，维多利亚州向可再生能源的过渡需要及时建设新的输电线路以连接清洁能源项目。输电延迟意味着清洁能源项目的延迟。维多利亚州的减排目标是到 2035 年实现 75-80% 的减排，其中大部分减排将通过从煤炭向清洁能源转型来实现。然而，清洁能源项目的投资正在放缓，2023 年对大型发电项目的新金融投资承诺水平最低——仅为 1.3 吉瓦——自 2017 年清洁能源委员会开始记录数据以来。维多利亚州作为清洁能源的先行者取得的初步进展值得称赞，但随着向清洁能源的过渡放缓，这一早期进展有可能丧失。任何监管或政策框架都必须充分支持对新可再生能源项目的投资。一般评论 CEC 支持将支持者提供的一部分收益集中起来，用于在有意义的地方提供更多的转型/遗留收益，例如在拥有多个项目的地区和由支持者提供资金的地区。考虑到上述情况，CEC 不支持草案中提出的强制性社区能源基金，因为它不是由支持者提供的，削弱了支持者和社区利益相关者之间的关系，而且接入费用贡献不明确。对项目或输电征收的任何额外资金都必须平衡向消费者提供低成本电力的过渡需求以及实现这一目标的步伐。进一步的考虑是：(1) 可再生能源项目的开发成本越来越高，(2) 大多数支持者已经提供了相当可观的项目级利益分享资金，(3) 代替费率的付款 (PiLoR) 计划导致维多利亚州的开发商向议会提供的资金比该国其他任何地方都多。
负责任的人工智能：理解人工智能伦理、法律和治理的框架
• 报告 https://moritzlaw.osu.edu/faculty-research/program-data-and-governance/raim
技术在减少食物废物中的作用
本文旨在开发一个全面的概念框架，以研究影响科威特金融技术（Fintech）的各种因素。学者和行业专家尚未广泛探讨此主题，因此该论文填补了重要的研究差距。技术接受模型（TAM）用于实现这一目标，将品牌形象，数字素养和数据安全等概念纳入间接变量。本文还提出了信任作为调解人，并将Fintech采用的意图作为其框架的直接变量。本文不仅通过引入新模型来对现有理论做出重大贡献，而且还提供了一个新颖的框架，未来的研究人员可以使用该框架来研究技术接受，尤其是在世界其他地区的金融科技采用的背景下。
欧洲量子技术能力框架 (CFQT)
能力框架采用自下而上的方法编制而成。2020 年夏季至 2021 年春季期间，一项为期三轮的研究提供了初步意见，主要来自欧洲 QT 社区的 150 多名参与者参与其中（参见论文《未来量子劳动力：能力、要求和预测》，Phys. Rev. Phys. Educ. Res.，2023 年，doi：10.1103/PhysRevPhysEducRes.19.010137）。通过对每个领域的专家访谈完善结果，最终形成了 1.0 版（2021 年 5 月）。详细信息记录在方法论和版本历史中（2021 年，doi：10.2759/130432）。对于 2.0 版的更新，我们已纳入 QT（教育）社区的反馈和使用经验（参见论文《迈向量子就绪劳动力：更新的欧洲量子技术能力框架》，Front. Quantum Sci. Technol.，2023 年，doi：10.3389/frqst.2023.1225733）。本文还记录了基于 EQF 和相关学位对熟练程度进行初步描述的方法。 2023 年夏季进行了一项行业需求分析，包括与行业代表进行的 30 多次访谈（每次约 30 至 40 分钟）（预印本可用：推进量子技术劳动力：行业对资格和培训需求的洞察，arXiv：2407.21598。2.5 版的更新，以及因此增加的熟练程度三角和资格概况，都是基于这些访谈和其他分析。有关更新、以前的版本和其他信息，请参阅相关的 Zenodo 存储库：F. Greinert 和 R. Müller，《量子技术的欧洲能力框架》，doi：10.5281/zenodo.6834598。
联合国可持续发展合作框架UNSDCF 2025-2030
塞拉利昂政府和联合国国家团队非常高兴和共同的目标感，在2025-2030举行了联合国可持续发展合作框架（UNSDCF）。作为几十年来，作为政府和塞拉利昂人民的长期和值得信赖的伙伴，联合国感谢塞拉利昂政府的共同合作努力，这导致了与塞拉利昂塞拉利昂政府的发展优先事项相吻合的新的UNSDCF。是联合国发展体系中最重要的文档，寻求支持塞拉利昂政府，这不仅代表着我们在未来六年中我们的协作努力的路线图，而且也代表了我们对塞拉利昂人民坚定不移的承诺以及对更加繁荣，和平，和平，和平，和平，可持续和可持续的未来的坚定承诺。UNSDCF 2025-2030是广泛的协商和联合分析的结果，将塞拉利昂政府，民间社会组织，私营部门，地方议会，发展合作伙伴和联合国系统的专业知识和资源汇集在一起。它与中期国家发展计划中概述的塞拉利昂的国家发展优先事项无缝保持一致，
自动破坏系统和驾驶员安全
1机器人学系1 Ambalika技术研究所，勒克瑙摘要：预测维护（PDM）的目标是一种战略策略，是通过采用数据驱动的策略来预测问题来有效地管理资产维护。此过程涉及随着时间的推移收集数据以监视设备的状况，以确定可以帮助预测和预防问题的模式和相关性。在制造业中，机器通常在没有计划的维护时间表的情况下运行，这会导致由于计划外的不良功能而导致意外的停机时间。为了防止计划外的故障，计划的维护需要以预定的间隔检查机械状态并替换有缺陷的零件。但是，此策略提高了维护费用和机器停机时间。对PDM技术的重点可以降低停机时间的成本并提高工业设备的可用性（利用率），随着行业4.0和智能系统的兴起而增加。此外，通过优化组件有用寿命，PDM具有实现生产可持续实践的潜力。已经对有监督的学习方法进行了分析，例如梯度提升分类器，catboost分类器，轻度梯度提升机和极端的梯度提升。