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利用人工智能改变 LIHTC 社区，作者：Karen Graham，Karen A. Graham Consulting，LLC
1.教育：教育内容的开发成本高昂且耗时。人工智能可以在很短的时间内帮助创建培训材料。从新员工入职到更新程序手册，再到联邦、州和地方监测机构传播政策更新，人工智能可以全面简化教育计划。2.自动化流程：日常任务的自动化不仅节省时间，而且提高了准确性和效率。人工智能系统可以监控工作流程、标记异常并触发警报，所有这些都可以加快操作速度。根据数据分析提供见解和建议的能力可以将曾经需要数小时甚至数天的手动工作转化为即时结果。3.激发新想法：人工智能最重要的好处或许是它能够激励我们考虑我们从未想过的新的创新解决方案。LIHTC 住房传统上依赖于手动、文书工作繁重的流程。通过利用人工智能，我们可以创建透明的工作流程，减轻负担并让团队将精力集中在更具战略性的项目上。
利用英格兰的生物多样性净收益立法来扩大城市洪水风险管理
bng是创建创新解决方案的关键机会，以增强城市生态系统和抵御洪水的韧性，并产生更广泛的共同利益。尽管在城市环境中存在自然恢复的障碍，但可以克服这些障碍。（专栏2.1描述了赫尔市议会如何应对这一挑战。）本报告旨在提示利益相关者考虑可以从此类案例研究中学到的课程，以及如何在自己的环境和环境中应用基础解决方案。实际上也将依靠确定BNG资金可以资助的措施，其可用性与整体FRM项目需求的一致性以及克服与将BNG资金引入FRM项目相关的协调障碍。将需要提高和提高到提供这些新要求的团队，无论他们专注于BNG，绿色基础设施，计划或其他相关角色。
利用机器学习在植物和环境科学中的突破（5天，2个ECT）讲师：专家阵容位置：Eth Zu
冬季学校内容机器学习（ML）是人工智能（AI）的尖端分支，使计算机能够从数据和援助决策中学习。在植物和环境科学中，ML可以分析大型数据集，识别模式并做出预测，以加深我们对生物过程和环境变化的理解。通过利用这些工具，研究人员可以发现新的见解并做出更明智的决定。这位冬季学校提供了一个独特的机会，可以将自己沉浸在最新的ML技术中，了解使用植物和环境科学数据集的独特挑战，并制定有关ML方法和算法如何解决这些问题的策略。该活动分为两部分冬季学校（3月10日至12日，2025年）和研讨会（2025年3月13日至14日）。冬季学校将提供一项密集的为期三天的计划，旨在加深您在机器学习方面的知识并获得实用的，实践的经验。冬季学校使用现实世界数据集的交互式研讨会，并以简短的研讨会进行了补充，该研讨会解决了分析工厂和环境数据的当前技术挑战。参与者将通过对这些领域应用的ML工具和算法的概述来了解ML如何应对此类挑战。要获得2个ECT，还需要参加冬季学校的参与者参加研讨会，该研讨会将基于研讨会的技术学习，因为重点将是ML在植物和环境中的应用。位置仅限于30名参与者。外部参与者可以注册，如果有其他位置。研讨会将集中在ML应用上，为方法论提供基本的见解，以及对ML如何提高我们对环境挑战，气候适应，生物多样性和精确农业的了解和管理的更广泛的看法。资格进行注册注册的资格主要向硕士的学生，博士生和博士后研究人员开放，该研究人员隶属于苏黎世大学，苏黎世Eth Zurich和巴塞尔大学。参与者应在R和Python中对编程有基本的理解。建议完成“植物科学的机器学习入门课程 - 模块1”。尽管冬季学校将从Jan Dirk Wegner教授对ML的简短刷新讲座开始，但该计划的大多数将集中在植物和环境科学中的先进ML方法和挑战上。动机信要求作为注册过程的一部分，申请人必须提交动机信，其中包括：
利用人工智能保护野生动物
摘要：全球生物多样性的迅速下降需要创新的保护策略。本文探讨了人工智能 (AI) 在野生动物保护中的应用，重点介绍了 Conservation AI 平台。Conservation AI 利用机器学习和计算机视觉，使用可见光谱和热红外摄像机检测和分类动物、人类和与偷猎有关的物体。该平台使用卷积神经网络 (CNN) 和变压器架构处理这些数据，以监测物种，包括那些极度濒危的物种。实时检测为时间紧迫的情况（例如偷猎）提供了所需的即时响应，而非实时分析则支持长期野生动物监测和栖息地健康评估。来自欧洲、北美、非洲和东南亚的案例研究突出了该平台在物种识别、生物多样性监测和偷猎预防方面的成功。本文还讨论了与数据质量、模型准确性和后勤约束相关的挑战，同时概述了未来的方向，包括技术进步、扩展到新的地理区域以及与当地社区和政策制定者的更深入合作。保护人工智能代表着在解决野生动物保护的紧迫挑战方面迈出了重要一步，提供了可在全球范围内实施的可扩展、适应性强的解决方案。
引用：PC Behanzin、L. Agbandji、AK Takpé、JE Sainou 和 RM-A Hounza (2024) 利用人工智能实现 Ganvié 的可持续固体废物管理：挑战与机遇，Afr. J. Manag. Engg. Technol.，2(2)，191-201
摘要：本研究考察了贝宁湖畔小镇甘维埃使用人工智能 (AI) 优化固体废物管理的情况，甘维埃没有结构化的废物管理系统。目前，废物要么被焚烧，要么被再利用，要么被扔进湖里，对环境和健康造成严重影响。本研究重点介绍了当前大多是初级做法，并探讨了人工智能如何改变这些做法。人工智能提供了改善废物收集、运输物流和提高当地社区意识的机会。智能传感器、数据建模和实时警告系统等技术可以提高废物管理的效率。然而，在甘维埃，采用这些技术解决方案面临着重大挑战，包括基础设施不足、财政资源有限以及缺乏技术技能。研究得出结论，人工智能可能成为改善该地区废物管理的重要杠杆，但前提是采取包容性和本地相关性的方法。当地社区的参与对于确保人工智能真正支持甘维埃的可持续发展也至关重要。
利用战略指导实现快速优化
提示工程对于充分利用大型语言模型 (LLM) 在不同应用中的功能至关重要。虽然现有的提示优化方法可以提高提示有效性，但它们往往会导致提示漂移，即新生成的提示可能会对以前成功的案例产生不利影响，同时解决失败的问题。此外，这些方法往往严重依赖 LLM 的提示优化任务的内在能力。在本文中，我们介绍了 S TRA GO（战略引导优化），这是一种新颖的方法，旨在通过利用成功和失败案例的见解来确定实现优化目标的关键因素，从而减轻提示漂移。S TRA GO 采用了一种操作方法，整合了情境学习来制定具体的可操作策略，为提示优化提供详细的分步指导。在推理、自然语言理解、领域特定知识和工业应用等一系列任务中进行的大量实验证明了 S TRA GO 的卓越性能。它确立了快速优化领域的新水平，展示了其提供稳定有效的快速改进的能力。
利用圆形：使用CO2驱动气候目标...
材料资源的提取和使用驱动到超过55％的全球温室气体排放量超过55％的循环经济（CE），其资源效率对于缓解气候变化至关重要。循环业务实践和模型，这些循环业务和模型等将重点放在有效的资源使用，减少废物和可重复性上，不仅减少了CO 2排放，而且还支持长期的经济可持续性。在东方合伙企业（EAP）国家（亚美尼亚，阿塞拜疆，佐治亚州，摩尔多瓦共和国和乌克兰），循环经济计划表明，有可能减少大量CO 2排放。通过拥抱这些实践和商业模式，各国正在朝着其气候目标前进，并创造了更具韧性，资源有效的经济。本次活动将探索成功在其制造实践中成功引入了清洁生产和CE策略的企业（来自欧盟的东部合伙地区）的经验，特别是针对水，材料和能源的使用效率，这有助于大幅度降低其碳发射。目的该事件将突出循环业务实践和模型如何推动CO 2减少并有助于实现气候目标，尤其是通过应用循环经济原则，这些经济原则同样是资源效率和低碳。它将展示来自东部合作伙伴国家的实践例子，在这些国家通过这些实践实现了显着的CO 2排放量。该事件的注册打开，网址为：https：//forms.gle/psz9i4pmbkqsa2we7。参与者会议将汇集来自EAP国家的政府和业务代表，这些国家已成功实施了循环经济模式，以及该领域的欧盟机构，国际组织和专家。实用信息该活动将以英语组织，并于2024年11月16日举行，从15:45至16:45在阿塞拜疆巴库的COP29座位的Unido Pavilion举行。关于EU4ENCRINCONTH，“欧洲环境联盟”（EU4ENCRINCHMENT）旨在帮助六个合作伙伴国家通过支持环境相关的行动来维护其自然资本并提高人们的环境福祉，从而证明和解锁绿色增长的机会，并设定机制，以更好地管理环境风险和影响环境风险和影响。该诉讼由欧盟资助，并由五个合作伙伴组织实施：经合组织，UNECE，UNEP，UNIDO和世界银行，其预算约为2000万欧元。行动实施期是2019 - 2024年。有关更多信息，请访问：www.eu4environment.org和/或与T.Chernyavskaya@unido.org联系Tatiana Chernyavskaya女士。
智能微电网与双向直流快速充电的集成：利用车辆到电网技术
电动汽车 (EV) 电池可用作微电网中的潜在储能设备。它们可以在有剩余能量时储存能量（电网到汽车，G2V），并在有需求时将能量回馈给电网（车辆到电网，V2G），从而帮助微电网进行能源管理。本研究侧重于智能微电网与双向直流快速充电的集成，利用车辆到电网 (V2G) 技术来增强能源管理。该项目采用自适应神经模糊推理系统 (ANFIS) 控制器来智能调节微电网和电动汽车之间的双向功率流。V2G 的集成促进了能量交换，使电动汽车可以用作移动储能单元。双向直流快速充电系统通过 ANFIS 控制器进行优化，确保高效的能量传输、电网稳定性和负载平衡。进行了模拟研究以展示 V2G-G2V 功率传输。
利用人工智能预测心血管和疾病并发症：创新支持工具概述
心血管疾病 (CVD) 是全球死亡和残疾的主要原因。通过利用人工智能 (AI) 的力量，我们引入了最先进的风险预测方法，即 i) 普通人群的心血管风险，以及 ii) 2 型糖尿病患者的糖尿病并发症，使用来自常规收集的电子病历 (EMR) 的数据。本综述探讨了 EMR 在开发用于预测 CVD 和并发症的 AI 支持工具方面日益广泛的应用。EMR 的优势在于整合了多种数据源（病史、实验室结果、影像、处方和人口统计数据）。大样本量提供了跨人群的普遍性。纵向数据可以捕捉患者随时间变化的趋势和模式，从而识别疾病进展的风险因素。EMR 有可能通过在护理点直接向医疗保健提供者提供实时风险预测来支持临床决策。这种整合使临床医生能够就预防、早期干预和治疗策略做出明智的决定，从而改善患者预后，实现精准医疗。通过将人工智能融入临床工作流程，电子病历可提供有价值的决策支持。本篇综述论文从多学科背景出发，阐述了实施人工智能驱动的风险预测模型的创新性，这些模型针对患者，克服了传统模型的障碍。