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Eunika Mercier-Laurent。人工智能与可持续性 - 人工智能在可持续性计划中的应用。HICSS，2020 年 1 月，美国毛伊岛威雷亚。�hal-02566098�
可持续发展是当前面临的最大挑战之一。可持续发展和发展显然是对立的。当前通过单独行动应对地球危机的努力产生的影响小于预期。现有技术的能力，特别是整个人工智能领域的能力尚未得到充分开发。生态创新行动主要集中在智能交通、能源和水的智能使用以及废物回收上，但没有考虑行为和焦点的必要演变。智能城市等概念是原型设计的完美场所。大多数相关研究都集中在使用统计/优化方法的卫星图像分析和数据处理上。这条轨迹只是应用人工智能方法和技术来平衡可持续性和环境问题的开始。结合充分的思考，它们可能有助于创新应对地球危机的方式。1. 简介
在毛伊野火之后管理灾难太平间服务
当大火肆虐毛伊岛并夺走了102人的生命时，ASPR国家灾难医疗系统（NDMS）灾难的工作人员运营响应小组（DMORT）被部署以支持灾难的死者管理方面。团队中经验丰富的太平间专家，以及地区响应人员，通过受害者身份认同并尊重人类的遗体协助。ASPR Tracie会见了DMORT 9区副团队指挥官Robert Vigil（他在毛伊岛度过了三个星期，随后赢得了NDMS董事Jack W. Beall 2024年度年度响应者奖）和供应管理官/物流官员/物流部门负责人的供应援助团队（在那里花费了四个星期的奖项），从而涉及该奖项，以了解该奖项的贡献工作，以了解该工作的贡献工作，以了解该工作的贡献，该工作将撰写了近四个星期。ASPR Tracie高级编辑（JH）
毛伊岛资源指南
Non-Emergency-Police (808) 244-6400 Emergency: Fire, Police, Ambulance 911 General Help 211 CRISIS LINES 24 HRS—7 DAYS ACCESS Suicide & Crisis Support 1-800-753-6879 Maui Epileptic Hotline 1-888-919-9444 Maui Youth & Family Service (808) 579-8406 Emergency Shelter www.myfs.org National Poison Control Center 1-800-222-1222 www.aapcc.org/ Sexual Assault (808) 873-8624 www.childandfamilyservice.org/programs/msac/ Women Helping Women (808) 579-9581 www.womenhelpingwomenmaui.org/ ABUSE Adult Protective Services (808) 243-5151提供危机干预，无需考虑收入，包括针对弱势和残疾人等弱势群体的调查和紧急服务，据报道，这些人被他人滥用，忽视或经济利用，或由于自我认识而受到严重濒危的www.humanservices.hawaii.gov/sssd/ssd/homeard ersecters/808 easters/808 243-5143 West Maui（808）243-5162 P ROGRAMS包括家庭加强和支持，儿童保护，寄养，收养，采用，独立的生活和资源家庭住宅，集团家庭和儿童隔离组织www.humanservices.humanservices.hawaii.gov/ssd/ssd/ssd/child-welfare-well-welfare-services/ <》
毛伊岛新房建设的能源效率和可再生能源
规划和设计。可再生能源来自可随时补充的能源，例如太阳能、风能、水力发电、海洋能和地热能，而不是有限的资源。1 在住宅层面，太阳能光伏 (PV) 系统、太阳能热水器、地热热泵和住宅风能系统是最常见的选择。2 住宅太阳能光伏越来越多地与电池储能相结合，以从系统中获得最大价值。能源效率措施可以节约能源，减少总体需求。夏威夷州能源办公室报告称，积极的能源效率措施导致的需求减少是减少排放最具成本效益的措施。3
毛伊岛野火：锂离子电池操作
毛伊岛： - 毛伊县由4个岛屿组成； Maui，Moloka’i，Lanai和Kaho’Lawe（“ Maui Nui”的古地Mas-总面积为2,398平方英里，其中1,162是土地，1,237是水。- 截至2020年的人口普查，毛伊县的总人口为164,754库拉：34.54平方英里。居民大火在6,942 Lahaina之前：7.78平方英里，其中80％在2023年8月8日被大火摧毁；截至2023年11月14日，100个灵魂和4人失踪的死亡人数；居民在开火前的居民人口为12,702。
2023 年毛伊岛野火损坏了电动汽车和移动设备的锂离子电池管理指南
处理受损的锂离子电池本身会给响应人员带来重大危险。本指南以及补充的标准操作程序已制定为正确处理锂离子电池的一套通用指南，以保护所有响应人员。本程序的目的是通过危险识别和暴露控制实践过程概述安全处理、运输和处置火灾损坏锂离子电池的过程注意事项的最低要求，从而降低风险（危险 x 暴露 = 风险）。本指南适用于以下类别的锂离子电池：电池储能系统 (BESS)、电动和混合动力汽车 (EV)、微型移动设备（电动自行车和踏板车）和小型电池（电子烟设备、电动工具、电脑、手机等）。
先进毛伊光学和空间监视技术会议 毛伊岛，夏威夷；2022 年 9 月 27-30 日 南半球深空增强
先进毛伊光学和空间监视技术会议毛伊岛，夏威夷；2022 年 9 月 27-30 日增强南半球深空双基地雷达与小型光学系统，以探测近地和其他空间物体。作者：Ed Kruzins 1,2、Timothy Bateman 1、Lance Benner 3 Russell Boyce 1 Melrose Brown 1、Sam Darwell 1、Phil Edwards 2、Lauren Elizabeth-Glina 1、Jon Giorgini 3、Shinji Horiuchi 2、Andrew Lambert 1、Joe Lazio 3、Guifre Molera Calves 4、Edwin Peters 1、Chris Phillips 2、Jamie Stevens 2、Jai Vennick 1 1 新南威尔士大学工程与信息技术学院，堪培拉空间。2 联邦科学工业研究组织。 3 加州理工学院喷气推进实验室。4 塔斯马尼亚大学摘要
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
赫克托海豚和毛伊海豚威胁管理计划
种群结果反映了政府和我对该物种的预期结果。虽然必须有效管理所有人类引起的种群威胁，但捕鱼一直是人类导致死亡的主要原因，至少仍然是一个主要原因。鉴于这些海豚易受某些渔具的伤害，我相信我们必须非常有信心，捕鱼措施将有效实现预期的捕鱼相关目标。如果没有这种确定性，预期结果根本无法实现。然后，渔业可以有理由地说，他们正在尽一切努力确保海豚种群和亚种群能够繁衍生息。然后，重点可以放在管理其他人为威胁上，当然，必须同样妥善管理这些威胁才能确保成功。