BOGA 博茨瓦纳导游协会 CAB 民航局 CBNRM 社区自然资源管理 CBO 社区组织 CEDA 公民创业发展协会 CHA 控制狩猎区 CITES 濒危野生动植物种国际贸易公约 DoT 旅游部 DWNP 野生动物和国家公园部 FGDC 联邦地理数据委员会 FIT 完全独立旅行者 GIS 地理信息系统 GR 野生动物保护区 HATAB 博茨瓦纳酒店和旅游协会 HOORC 哈利·奥本海默奥卡万戈研究中心 ISO 国际标准组织 KAZA 卡万戈赞比西河 (TFCA) LAC 可接受变化的限度 MOMS 面向管理的监测系统 NP 国家公园 NWDC 西北区议会 ODMP 奥卡万戈三角洲管理项目 ODRS 奥卡万戈三角洲拉姆萨尔湿地 PMC 项目管理委员会 SADC 南部非洲发展委员会 TAC 技术咨询委员会 TDA 旅游发展区 TDN 旅游发展节点 TDZ 旅游发展区 TFCA 跨境保护区 TIC 旅游信息中心 TIMS 旅游信息管理系统 UNWTO 联合国世界旅游组织
垃圾 1 的产生是一个日益严重的全球性重大问题。人口增长、富裕程度提高以及缺乏适当垃圾管理系统的快速城市化加剧了这场全球垃圾危机。世界银行 2 估计,到 2050 年,全球固体垃圾年产生量将从 2016 年的 20 亿吨增加 69% 至 34 亿吨。高收入经济体仅占世界人口的 16%,但却贡献了全球垃圾的三分之一。另一方面,低收入经济体的人均垃圾产生量越来越大,而垃圾管理系统效率低下和意识缺乏则尤其加剧了这一问题(Kaza 等人,2018 年;McAllister,2015 年)。管理不善的垃圾会污染海洋、滋生疾病、释放甲烷等有害温室气体,并散落在地面上,对健康和经济造成危害。管理塑料垃圾尤其具有挑战性,因为塑料不仅不可生物降解,而且产量巨大:仅在 2016 年,全球就产生了 2.42 亿吨塑料垃圾,占所有城市固体垃圾的 12%。3 大量塑料垃圾最终流入海洋,形成垃圾环流,例如臭名昭著的“太平洋垃圾带”,海洋中漂浮的塑料垃圾估计有 8 万吨。4 这些海洋塑料令人担忧,因为它们会释放出有毒化学物质,缠住海洋生物,被海洋动物吞食,并最终进入人类的食物链。海洋塑料还影响经济,给旅游业、水产养殖业和渔业带来成本。德勤和海洋清洁组织的一项研究估计,海洋塑料每年造成的经济损失约为 60 亿至 190 亿美元。 5 1 在本政策摘要中,废弃物定义为在消费或生产过程中处理的任何产品或材料,包括固体、液体、气体、可回收和有机废弃物。 2 https://openknowledge.worldbank.org/handle/10986/30317 3 同上。 4 https://theoceancleanup.com/great-pacific-garbage-patch/ 5 同上。 6 https://www.apec.org/Meeting-Papers/Leaders-Declarations/2015/2015_aelm
人体运动传感技术和机器学习的最新进展增强了人工智能改善我们的生活质量、提高生产力和重塑多个行业(包括文化和创意产业)的潜力。为了实现这一目标,人类必须始终处于人工智能的中心,人工智能应该向人类学习并与他们进行有效合作。以人为本的人工智能 (HAI) 有望在未来创造新的机遇和挑战,目前尚无法预见。任何类型的可编程实体(例如机器人、计算机、自动驾驶汽车、无人机、物联网等)将具有不同的感知层和复杂的 HAI 算法,这些算法将检测人类的意图和行为(Psaltis 等,2017)并不断从中学习。因此,每一个智能系统都将能够捕捉人类的动作,对其进行分析(Zhang 等人,2019 年),检测姿势并识别手势(Chatzis 等人,2020 年;Stergioulas 等人,2021 年)和活动(Papastratis 等人,2020 年;Papastratis 等人,2021 年;Konstantinidis 等人,2021 年),包括面部表情和凝视(Bek 等人,2020 年),从而实现与人类的自然协作。不同的传感技术,例如光学 Mocap 系统、可穿戴惯性传感器、RGB 或深度摄像头和其他模态类型传感器,用于捕捉场景中的人体运动并将这些信息转换为数字表示。大多数研究人员通常专注于使用单模态传感器(因为最终系统简单且成本低)以及设计传统的机器学习算法或复杂的深度学习网络架构来分析人体运动数据(Konstantinidis 等人,2018 年;Konstantinidis 等人,2020 年)。此类经济高效的方法已应用于广泛的应用领域,包括娱乐(Kaza 等人,2016 年;Baker,2020 年)、健康(Dias 等人;Konstantinidis 等人,2021 年)、教育(Psaltis 等人,2017 年;Stefanidis 等人,2019 年)、体育(Tisserand 等人,2017 年)、机器人(Jaquier 等人,2020 年;Gao 等人,2021 年)、艺术和文化遗产(Dimitropoulos 等人,2018 年),展示了 AI 技术的巨大潜力。综上所述,HAI 目前已成为科学辩论和技术展览的中心。更具体地说,Sakr 等人。两阶段开发和部署智能机器绝对是一项经济挑战(例如灵活性、简化、人体工程学),同时也是一项社会挑战(例如安全性、透明度),不仅从工厂角度如此,而且对于整个现实世界也是如此。本研究主题中的论文采用不同的传感技术,例如深度传感器、惯性服、IMU 传感器和力传感电阻器 (FSR) 来捕捉人体运动,同时它们提出了对时间数据进行建模的不同方法。研究使用佩戴在手臂上的 FSR 来测量力肌动图 (FMG) 信号以估计等长力/扭矩的可行性。
A. Lu,A。A。Hahani,R。Robeck A. Zoller,C。Z。Z. N. C. Blumstein。 Clarke,L。N. Cooper,M。L. Cossette,J。 Day,J。Derocco,C。Dold,E。Ehmke,C。C. Emmons,St.Erbay,C。Farery,Erbay,C。Faulkes,St.H。L. Gerber,V。N. N. Gladyshev,V。Glob,R。G. Goya,M。J. Grant,C。B. 绿色,呃。 N. A. A. A. Mattison,M。McClure,J.M.Meudt,G.A。Montano,K。Mozhui,J。Munshi-South,A。Naderi,M。Nagy,P。Odom,D。T。T. T. T. T. T. T. T. T. G. Ophir,A。G。Ophir,St。Osborn,EA。 A. Odder,K。M。Parsons,K。Paul,M。Pellegrini,K。JPeters,A。 B.A. Lu,A。A。Hahani,R。RobeckA. Zoller,C。Z。Z. N. C. Blumstein。 Clarke,L。N. Cooper,M。L. Cossette,J。Day,J。Derocco,C。Dold,E。Ehmke,C。C. Emmons,St.Erbay,C。Farery,Erbay,C。Faulkes,St.H。L. Gerber,V。N. N. Gladyshev,V。Glob,R。G. Goya,M。J.Grant,C。B.绿色,呃。 N.A. A. A. Mattison,M。McClure,J.M.Meudt,G.A。Montano,K。Mozhui,J。Munshi-South,A。Naderi,M。Nagy,P。Odom,D。T。T. T. T. T. T. T. T. T. G. Ophir,A。G。Ophir,St。Osborn,EA。 A. Odder,K。M。Parsons,K。Paul,M。Pellegrini,K。JPeters,A。B.B. Pedersen,J。L. Petersen,D。W. Pieters,G。M. Pinho,J。Plassais,J。R. Pogank,N。A. Prado,P。Reddy,B。R. R. R. R. R. Ribbins,J。Ryguez,A。A.B. Salman,A。Sanghavi,K。M. Schtschneider,D。Schmiter,T。Schmitt,L。Schomacher,L。B. Schook,K。E. Sears,A。W. Seifert,A。SeluanovA. Shanmugatayam,A。V。Shindyapina,M。Singh,K。Singh,I。Sinha,J。Slone,R。G。Slonell,E。Soltanmaohahammadi,M。C。Sp。 T. Stewart,V。J. Sugrue,B。Szladovits,J。S. Takahashi,M。Takasugi,E。C. Teeling,M。J. Thompson,B。van Bonn,S。C. Vernes,D。Villar,H。V. Venters,M。C. Wallingford,N。Wang,R。K. Wayne,G。S. Wilkinson,C。K. K. K. K. K. K. K. K. K. K. K. K. K. Williams,R。W. Yang,B。Zhao,B。
由于全球经济和人口增长和城市化,市政固体废物(MSW)的产生不断加速(Kaza等,2018)。估计,2019年世界人口为77亿,在2030年可能达到85亿,在2050年的97亿,到本世纪末,根据所谓的中等人口增长轨迹(联合国(经济和社会事务部人口部人口部),本世纪末,2019年)。这意味着需要更多的资源来满足世界人口的需求,因此,如果不正确管理,将会产生更多的废物。塑料由于其多功能性,耐用性和适应性而是一种便宜且普遍存在的材料,2019年全球生产了3.68亿吨塑料(Plastics Europe,2020年)。当前生产的塑料的一半是单用塑料(Giacovelli,2018年),尽管在塑料项目上出现了40多年的回收符号,但这些单使用包装塑料中只有2%在闭环回收中流动(Ellen MacArthur Foundation超过40年,2016年)。在COVID-19大流行期间,由于PPE使用的增加而导致闭环回收的单一塑料产生不会上升(Yuan等人,2021年)。自上世纪中叶以来,塑料的生产增加了200倍(Geyer,2020);目前,大约6%的年度石油需求用于塑料生产,预计到2050年将达到20%(Ellen MacArthur Foundation,2016年)。例如,1千克宠物的产生需要84 MJ能量,高于原油的加热值(44 MJ/kg; Gervet,2007年)。塑料废物是三个相互交织的世界灾难的主要原因之一,即环境污染,气候变化和自然资源稀缺。从2015年生产的化石燃料塑料中发出的温室气(GHG)为1.8 GTCO 2 -EQ,对于整个生命周期的角度(不包括回收),而Emisions的最大份额(60%)来自聚合物的产生(Zheng&Suh,2019年)。寿命末期通常是不可持续的,这对陆地和海洋生态系统构成了环境污染。Jambeck等。(2015)计算出4.8 - 1,270万吨的塑料碎片进入了海洋。由于通过传输途径(陆地,水生和大气途径)在全球范围内跟踪塑料污染系统的复杂性,因此缺乏信息,这使得塑料问题难以解决(Bank等,2021)。例如,没有标准化的方法来量化和提取土壤中的塑料颗粒(Dissanayake等,2022)。在全球范围内,各种运动都试图解决这些问题。超过500个组织,包括200个企业,负责超过20%的全球包装塑料,以及27家拥有价值4美元三元资产的金融机构为将塑料留在循环经济中,到2025年将塑料置于其源环境中的目标(Ellen MacArthur基金会,2020年)。欧盟(EU)还制定了循环经济立法和循环经济行动计划中的塑料,以推动可持续的塑料废物管理(欧洲委员会,2018年)。估计,将五个关键行业(即水泥,铝,钢,塑料和食物)转移到循环经济中可以将温室气体排放量减少到2050年(Ellen MacArthur Foundation,《材料经济学》,2019年)。除了其对人类的经济负担外,塑料废物还对陆地和海洋系统的环境和生物物种具有深刻的占地面积(OK,2020年)。总共以一种不可持续的方式处理了60 - 9900万吨塑料废物,并在环境中最终出现,而在2060年,每年不雄厚的塑料废物在商业场景下可能达到155 - 2.65亿吨(Lebreton&Andrady,2019年)。每年,塑料废物的11%(19-2300万吨)最终出现在海洋中,如果继续使用业务 - 与众不同的情况,到2030年,这个数字可能每年超过9000万吨(Borrelle等人,2020年)。大约1.5亿吨塑料碎片漂浮在海洋中(麦肯锡商业环境中心,2015年),塑料废物通常通过河流到达世界海洋,这被称为主要的塑料废物运输系统之一(van Emmerik&Schwarz,2020年)。由于塑料碎片到达海洋系统而导致的年度世界经济负担为80亿美元(Kershaw,2016年)。对塑料污染对海洋生态系统及其他地区的不利影响提出了极大的关注。塑料碎片是喂养损害的原因(Savinelli等,2020)和海洋物种的纠缠(Jepsen&de Bruyn,2019; Nisanth&Kumar,2019)和Discomurbs自然二氧化碳循环(Shen等,2020)。在最近的一项研究中,发现三分之二的海洋和河口鱼类具有摄入的塑料。实际上,过去十年的记录表明,自2010年以来,海洋物种中微塑性发生的平均频率已翻了一番(Savoca等,2021)。微塑料是塑料颗粒,尺寸为5 mm(Tirkey&Upadhyay,2021)。微塑料颗粒的形状从不规则到球形(Rosal,2021)变化,但是由于机械剪切,热氧化和太阳能暴露,较旧的颗粒具有光滑的边缘或面积更大(Chubarenko等人,2016年)。