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于2024年7月26日更新了GEOG2160香港的可持续废物管理和循环经济
课程概要：本课程在像香港这样的大都市中提供了可持续废物管理的框架。将涵盖经济活动，人类活动和废物管理问题和解决方案之间的相互作用。将检查废物挑战和废物管理层次结构，以减少废物，最小化，回收，治疗和处置。采用了一种多学科的方法来促使学生重新审查其价值观和生活方式，以与香港这样的城市面临的废物管理挑战有关。将采用国际观点，以使学生能够评估不同废物管理政策和实践的有效性和适当性。将分析废物管理政策和基础设施的空间含义。将讨论技术在废物管理和治疗中的作用。该课程以对价值，生活方式，政策和技术的价值观，生活方式，政策和技术的批判性结束，这是可持续废物管理的关键动力，以实现像香港这样的城市长期可持续性的可持续可持续性。
管理研究中的方法论问题
表13.9。 标准的优先权重和替代方案的得分227图 13.5。 目标，标准和替代方案的层次结构228表13.10。 基本规模228表13.11。 标准的优先级权重230表13.12。 替代方案的加权平均得分231图 13.6。 恒定和可变的生产功能返回比例235图 13.7。 生产的可能性集和有效的边界236表13.13。 五个单位的输入 - 输出数据238表13.14。 最佳解决方案239图 13.8。 单输入 - 单输出单元的CCR效率240表13.15。 五个单个输入单个输出单元的数据240表13.16。 单位输出消耗的输入240图 13.9。 CCR效率的两输入 - 单式输出单元241表13.17。 五个单输入– TWO输出单元的数据241表13.18。 用单位输入产生的输出241图 13.10。 单输入 - 输出单元的CCR效率242图 13.11。 单输入 - 单输出单元的BCC效率246表13.9。标准的优先权重和替代方案的得分227图13.5。目标，标准和替代方案的层次结构228表13.10。基本规模228表13.11。标准的优先级权重230表13.12。替代方案的加权平均得分231图13.6。恒定和可变的生产功能返回比例235图13.7。生产的可能性集和有效的边界236表13.13。五个单位的输入 - 输出数据238表13.14。最佳解决方案239图13.8。单输入 - 单输出单元的CCR效率240表13.15。五个单个输入单个输出单元的数据240表13.16。单位输出消耗的输入240图13.9。CCR效率的两输入 - 单式输出单元241表13.17。五个单输入– TWO输出单元的数据241表13.18。用单位输入产生的输出241图13.10。单输入 - 输出单元的CCR效率242图13.11。单输入 - 单输出单元的BCC效率246
![教学大纲：灾害管理 [GS 论文 - 3]](/simg/7/7fd23727f403a46896945d5a8e16249ce01e64c6.png)
教学大纲：灾害管理 [GS 论文 - 3]
在该研究中，2024 年年度地下水质量报告的信息显示，81% 的分析样本符合灌溉安全标准。尽管如此，人们仍然担心不同地区硝酸盐、氟化物和砷可能会蒸发。例如，拉贾斯坦邦和卡纳塔克邦由于农田过度使用化肥而显示出高水平的硝酸盐污染。人口也会影响季风降雨，而季风降雨对于补充地下水至关重要；然而，局部污染问题需要集中精力解决长期土壤退化问题。
供应链管理
Total Community Services & Health 1 0 0 1 Corporate Services 0 0 0 0 Economic Growth 0 0 0 0 Energy 1 0 1 2 Finance 0 0 0 0 Future Planning & Resilience 0 0 0 0 Human Settlements 0 0 0 0 Office of the City Manager 0 0 0 0 Safety & Security 0 0 1 1 Spatial Planning & Environment 0 0 2 2 Urban Mobility 0 0 1 1 Urban Waste Management 0 0 0 0 Water & Sanitation 0 0 7 7 Grand Total 2 0 12 14
网络优化和管理的人工智能和机器学习
这项研究深入研究了人工智能（AI）和机器学习（ML）的应用，以优化和管理现代通信网络。随着数据流量的指数增长以及网络体系结构的增加，网络管理和优化的传统方法证明是不足的。AI和ML提供了新颖的方法来通过实现智能，自适应和自动化网络解决方案来应对这些挑战。该研究探讨了各种AI和ML技术，包括受监督和无监督的学习，强化学习和深度学习，及其在交通预测，资源分配，故障检测和自我修复网络中的应用。它还解决了AI/ML算法与网络管理系统的集成，研究了与可扩展性，实时处理和安全性有关的问题。通过模拟和现实世界案例研究，该研究表明了AI和ML提高网络性能，降低运营成本并提高整体服务质量的潜力。这项工作强调了AI和ML对网络优化和管理的变革性影响，强调了它们在下一代通信网络发展中的关键作用。
地窖山和绿街保护区特征评估和管理策略
序言 “历史建筑和历史遗迹提高了人们的生活质量，有助于营造一种我们都认同的地方感。作为一个社区和地方当局，我们有责任为子孙后代保护我们的历史资产，并确保它们不会因无情的改建或劣质开发而受到损害。保护区的指定和后续管理是实现这一目标的一种方式。保护区的目的不是阻止进步或阻止变革。相反，它们为当地社区和自治市议会提供了积极管理变革的手段，并保护该地区的特色免遭破坏或完全消失。斯韦尔自治市很幸运，拥有如此丰富多样的建筑和自然遗产。自治市议会希望看到它被积极地用作可持续、敏感的再生和发展的催化剂，并创造人们愿意生活、工作和充分利用闲暇时间的地方。为此，我们审查了 Cellar Hill 和 Greenstreet 保护区，审查结果已在本文件中列出，自治市议会目前正在寻求建设性反馈。这是自治市议会在通过 2020 - 2032 年 Swale 遗产战略后承诺进行的一系列保护区审查之一。”
第四次工业革命中的知识管理
摘要 —由于竞争压力的增加，现代组织倾向于依靠知识及其利用来维持长期优势。这就要求准确理解知识管理 (KM) 流程，特别是整个组织系统中知识的创建、共享/传输、获取、存储/检索和应用方式。然而，自新千年开始以来，第四次工业革命（也称为工业 4.0）的到来深深影响和塑造了此类知识管理流程，这涉及机器的互联互通及其自主学习和共享数据的能力。因此，本文研究了工业 4.0 中知识管理的知识结构和趋势。对总共 90 篇相关文章进行了文献计量分析和系统的文献综述。结果揭示了六个关键词集群，随后通过系统的文献综述进行探索，以确定这一新兴领域的潜在流向和未来的研究途径，这些途径能够在工业 4.0 及其后果的管理知识方面取得有意义的进展。
14：30小时-Gujarat灾难管理学院
1。背景气候变化是由于全球温度升高引起的温室效应引起的，对古吉拉特邦面临重大挑战。该地区经历了许多与气候相关的影响，包括平均温度的迅速升高，云覆盖率和降水模式的改变，极端气候条件，海洋温度上升和海平面。这些气候变化涉及在整个州，尤其是在沿海地区施加持续的压力，加剧了现有的脆弱性，并需要采取紧迫的行动以整合适应措施和缓解策略。鉴于居住在海岸线附近的大量人口，尤其是古吉拉特邦（Gujarat），因此需要积极适应以应对气候变化影响的需求是当时的最大需求。许多人认为气候变化是21世纪的首要挑战之一，强调了负责监测此类地区的政府机构迅速采取行动的重要性。将气候适应性纳入沿海管理实践对于减轻气候变化的影响并维护古吉拉特邦的社区和生态系统的福祉至关重要。极端天气对古吉拉特邦古吉拉特邦（Gujarat Gujarat）的影响，其海岸线延伸1,663公里，在40个沿海talukas的990万居民所在地，拥有印度最长的海岸线（人口普查，2011年）。气候变化引起的温度变化预计会加剧，世界银行预计到2050年，古吉拉特邦26个地区的19个地区中，世界银行的温度升高为2-2.5°C，使他们的气候变化热点。该地区对海平面上升，旋风，盐水入侵的敏感性以及鱼产卵模式的转移预示着未来的未来迁移和由于气候变化而引起的社区流离失所，如《联合国世界移民报告》（2020年）所强调。古吉拉特邦的主要气候变化危害包括温度，降水和海平面的极端，每种都会对基础设施，人口人群，各种经济部门和农业产生各种影响。农业与劳动人口的50％吸引了9.5％的农业，对美国的GDP贡献了9.5％，面临着脆弱性的增强，热应激和草地减少了可能减少牲畜和畜牧业的产量，影响该地区的2690万牲畜人口。此外，对于民众日常需求的很大一部分，森林通道仍然至关重要。古吉拉特邦的独特生态系统，尤其是在环境脆弱的库奇奇和索拉什特拉地区，面临着气候变化，荒漠化和栖息地丧失的风险，强调迫切需要全面适应和缓解策略。
Falcon OverWatch 托管威胁搜寻
“一周前，守望先锋联系了我，告诉我他们检测到了一些与已知服务器劫持组织有关的活动。他们的电话让我们得以介入并专门解决这一问题。守望先锋很快回复说，‘这是我们所知道的有关此事的信息。’他们的行动阻止了我们的一台服务器在黑市上被垃圾邮件发送者或其他不法分子利用。”
区域渔业管理委员会投票成员、候选人的财务利益声明
《文书工作减少法案》 尽管有其他法律规定，任何人均无须回应《文书工作减少法案》所要求的信息收集，亦不会因未能遵守该信息收集而受到处罚，除非该信息收集显示当前有效的 OMB 控制编号。在此 NOAA 表格 88-195 中，此信息的公共报告负担估计为每次回应平均 35 分钟，其中包括审查说明、搜索现有数据源、收集和维护所需数据以及完成和审查信息收集的时间。请将关于此负担估计或此信息收集的任何方面的意见（包括减轻此负担的建议）发送至国家海洋渔业局，首席信息官办公室 (F/CIO)，1315 East-West Highway，SSMC #3，3 楼，马里兰州银泉 20910。