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城市状况气候金融2024
作者要感谢CPI同事Barbara Buchner，Sasha Abraham，John Michael LaSalle，Alastair Mayes，Francisco Macedo，Baysa Naran，Morgan Richmond和Costanza Strinati的贡献。我们还感谢OECD和CDP为报告提供信息框和分析。本报告是在顾问委员会的指导下编写的，我们特别感谢成员的建议和外部审查（按组织按字母顺序列出）：Jorge Gastelumendi（大西洋委员会）； AndreaFernández（C40）;凯蒂·沃尔什（CDP）; EszterMogyorósy1和Maryke van Staden（ICELEI）； Brian Motherway（IEA）； Carolin Koenig和Marie-Sophie Schwarz 1（Giz）； Isabelle Chatry（OECD）; Sharon Gil和Gulnara Roll（UNEP）； Padraig Oliver（UNFCCC）； Bella Tonkonogy（美国财政部）；和乔安娜·麦克莱恩（Joanna McLean Masic）（世界银行集团）。我们感谢以下贡献者（按组织按字母顺序排列）：Emilie Becault和Idan Sassan（CDP）；夏洛特·拉菲特（OECD）； Catarina Fonseca和Elspeth Alexander（脉动潮）；伊恩·斯金纳（Ian Skinner）和玛丽安·皮尔森（Marianne Pearson）（TEPR）。此外，我们感谢以下外部审阅者（按组织按字母顺序排列）：Eleni Dallas，Sebastian Herold和Ruben Werchan（BMZ）； Rudolf du Plessis，Paula Rolffs和Ilgin Warneke（Giz）； AndréAlmeidada Vila（ICELEI）； Sandrine Boukerche，Chandan Deuskar，Juan Sebastian Leiva Molano和Augustin Maria（世界银行集团）。我们还要感谢CPI同事Angel Jacob，Kirsty Taylor和Rob Kahn的编辑，以及Pauline Baudry，Elana Fortin，Angela Woodall和Denny Kosasih的图形和设计。
晶格筛分和信息集解码的下限
在Quantum加密后的两个主要领域，基于晶格和代码，最近的邻居技术已用于加快最先进的加密算法，并获得迄今为止最低的渐近成本估计[May-Ozerov [May-Ozerov，Eurocrypt'15; Becker -Ducas – Gama -Laarhoven，Soda'16]。这些上限对于评估密码系统防止已知攻击的安全性很有用，但是为了确保长期的安全性，人们希望具有紧密匹配的下限，这表明算法方面的改进不会大大降低未来的安全性。由于来自最近的邻居文献的现有下限不适用于在这种情况下出现的最近的邻居问题，因此可能只能通过仅通过改善最近的邻居子例程来找到对这些隐性算法的进一步加速。我们在解决这些密码分析设置中出现的最近邻居搜索问题的成本中得出了新的下限。对于欧几里得公制，我们表明，对于在球体上的随机数据集，[Becker-Ducas – Gama – Gama – Laarhoven，Soda 2016]使用球形帽的局部敏感过滤方法是最佳的，因此在几乎涵盖了所有涵盖所有时间的方法中，因此在几乎所有范围内的方法中都在范围内进行了大量的效果。292 D + O（D）是最佳的。类似的条件最优结果适用于晶格筛分变体，例如2 0。265 D + O（D）量子筛分的复杂性[Laarhoven，PhD论文2016]和以前得出的元组筛分的复杂性估计值[Herold – Kirshanova – Laarhoven，PKC 2018]。对于锤子指标，我们为最近的邻居搜索提供了新的下限，该搜索几乎与文献中最佳的上限相匹配[May – ozerov，Eurocrypt，2015年]。因此，我们在解码攻击方面得出了条件下限，这表明这里也应该在其他地方进行改进，以显着破坏文献中的安全性估计。
城市遥感 对地观测如何支持……
1 城市遥感 城市是经济、政策、社会和文化的中心，全球一半以上的人口已经居住在大都市地区。在过去的几十年里，世界面临着城市地区不断加速增长的局面——这一发展与城市人口的大幅增长密切相关。2007 年，城市居民数量首次超过农村人口，预计到 2030 年，全球三分之二的人口将居住在城市 (UNPP, 2008)。因此，城市和近郊环境在全球土地利用转型的背景下表现出最高的动态之一。持续的城市化和城市环境的快速变化对观察、分析和理解影响和形成大都市地区的复杂过程提出了相当大的挑战。因此，有效和可持续的城市管理越来越需要创新的概念和技术，以获得有关城市系统特征和发展的最新和区域范围的信息——无论是区域还是全球。目前，大部分信息是通过统计、调查和制图或从航空图像数字化的方式收集的。然而，考虑到统计信息，这些方法通常显示出相对粗糙的空间和时间分辨率，而调查和制图既耗时又费钱——这些特性严重限制了定期更新和区域、国家甚至全球分析。空间和机载地球观测 (EO) 已成为一种有前途的工具，可在多种时空维度上提供有关建筑区各个方面的最新地理信息 (Bauer 等人，2004；Heiden 等人(2003)；Henderson & Xia，1998；Herold 等人，2003；Ji 等人，2006；Masek 等人，2000)。遥感图像代表一个独立的数据源，可从中获取区域范围内的各个层次的信息，具有灵活的重复率和各种尺度，从单个建筑物或建筑块级别的空间详细分析到大陆尺度的全球研究。结合广泛自动化的数据处理和图像分析方法，城市遥感为资源管理者、规划师、环保主义者、经济学家、生态学家和政治家等决策者提供了多种选择，为他们提供准确、最新的地理信息。本文介绍了从多传感器遥感数据中得出的精选地理信息产品。该产品及其背后的遥感技术是在德国航空航天中心 (DLR) 的德国遥感数据中心 (DFD) 与维尔茨堡大学遥感系的城市应用联合研究合作背景下开发的。
城市遥感对地观测如何支持城市环境的可持续发展？
1 城市遥感 城市是经济、政策、社会和文化的中心，全球一半以上的人口已经居住在大都市地区。在过去的几十年里，世界面临着城市地区不断加速增长的局面，这一发展与城市人口的大幅增长密切相关。2007 年，城市居民数量首次超过农村人口，预计到 2030 年，全球三分之二的人口将居住在城市（UNPP，2008 年）。因此，城市和近郊环境在全球土地利用转型的背景下表现出最高的动态之一。持续的城市化和城市环境的快速变化对观察、分析和理解影响和形成大都市地区的复杂过程提出了相当大的挑战。因此，有效和可持续的城市管理越来越需要创新的概念和技术，以获得有关城市系统特征和发展的最新和区域范围的信息——无论是区域还是全球。目前，这些信息大部分是通过统计、调查和测绘或航空图像数字化的方式收集的。然而，考虑到统计信息，这些方法通常显示出相对粗糙的空间和时间分辨率，而调查和测绘既耗时又费钱——这些特性严重限制了定期更新以及区域、国家甚至全球分析。空间和机载地球观测 (EO) 已成为一种有前途的工具，可在多种时空维度上提供有关建成区各个方面的最新地理信息（Bauer 等人，2004 年；Heiden 等人 (2003 年)；Henderson & Xia，1998 年；Herold 等人，2003 年；Ji 等人，2006 年；Masek 等人，2000 年）。遥感图像是一个独立的数据源，从中可以获取区域范围内各个层次的信息，具有灵活的重复率和各种尺度，从单栋建筑或建筑街区级别的空间详细分析到大陆规模的全球研究。结合广泛自动化的数据处理和图像分析方法，城市遥感提供了多种选择，可为资源管理者、规划人员、环保主义者、经济学家、生态学家和政治家等决策者提供准确、最新的地理信息。本文介绍了从多传感器遥感数据中获取的精选地理信息产品。这些产品和底层遥感技术是在德国航空航天中心 (DLR) 的德国遥感数据中心 (DFD) 和维尔茨堡大学遥感系的城市应用联合研究合作背景下开发的。
数字大脑研究的未来十年
Katrin Amunts 1,2，Markus Axer 1,3，Swati Banerjee 4，Lise Bitsch 5，Jan G. Bjaalie 6，Philipp Brauner 7，Andrea Brovelli 8，Navona Calarco 9，Navona Calarco 9，Marcel Carrere 3,8,8，Sven Casper 1 1，Sven Cine Cine，Sven Cine，Sven jcine jcine 1,1,1 1,1,12。 IO UGO D'Angelo 16，Giulia de Bonis 17，Gustavo Deco 18,19，Javier Defelipe 20,21，Alain Destexhe 22，Timo Dickscheid，Mark，23，EmrahDüzel，23，EmrahDüzel25,26,27，Simon B. Eickhoff 28,29，Gaute 28,29，Gaute Einevoll 30，kek Athinka Evers 35，Nataliia Fedorchenko 2，Phanie J. Stekel，36，D。Fous。 AG 47，I Sater 49，I Sabine。 Ver 5，Alois C. Knoll 60，Zeljka Krsnik 61，JuliaKämpfer1，Matthew E Larkum 62，Marja-Leena Linne 63，Thomas Lippert 59，Jafri Malin Abdullah 46 66，Jorge Mejias 67，Andreas Meyer-Lindenberg 68，Michele Migliore 69，Judith Michael 7，Yannick Morel 70，Fabrice O. Morin 60，Lars Muck Ogels，177，73，Nicola Palomero-Gallagher 1,2 Et M. Peeters 76，Spase Petkoski 37，Nicolai Petkov 7 7，Lucy S. Petro 7 7，Petro A. 9，Giovanni Pezzulo 80，Pieter Roelfsema 55,81,82,83 Maria V. Sanchez-Vives 18.94，Johannes Schemmel 77，Walter Senn 78，Alexandra A. de Sousa 95.96，FelixStröckens2，Bertrand Thirion 97，Kamil Uluda 9.52 ，Lisa Vincenz-Donnelly 1，Florian Walter 104，Laszlo Zaborszky 105