桑给巴尔革命政府 (RGZ) 已决定利用其海洋资源推动《桑给巴尔发展愿景 2050》(RGZ,2020a)和《桑给巴尔蓝色经济政策》(RGZ,2020b)中概述的发展议程。决定将桑给巴尔的长期战略方向建立在蓝色经济上,一方面是因为其内陆资源有限,另一方面是因为其战略地理位置为创造大量海洋财富提供了机会。迄今为止,典型的桑给巴尔人的生计主要依赖于沿海和海洋服务,因为桑给巴尔的经济一直以旅游业(包括海滩)、小规模渔业和海上贸易为主。然而,尽管沿海和海洋资源具有增长潜力,但人类和自然发展的压力对桑给巴尔人民的发展和福祉构成了重大挑战。认识到这一潜力后,桑给巴尔政府已将蓝色经济作为实现桑给巴尔可持续发展的框架。本文回顾了蓝色经济的概念、它与桑给巴尔的关系以及如何利用它提供的发展机遇。特别是,本文确定了蓝色经济的优势和现有机遇,以及如何利用这些优势和机遇应对发展挑战并实现社会效益最大化。本文认识到,桑给巴尔蓝色经济概念的实施尚处于早期阶段。因此,本文重点关注与桑给巴尔蓝色经济战略制定有关的问题。本文旨在促进建设性讨论,以丰富和补充桑给巴尔政府为制定这一至关重要的战略所做的努力。本文的结构如下。第 2 节简要介绍了蓝色经济的概念,第 3 节讨论了蓝色经济对沿海国家特别是桑给巴尔具有重要意义的原因。第 4 节介绍了桑给巴尔蓝色经济的现状,第 5 节讨论了制定实现可持续和有竞争力的蓝色经济战略所需的关键步骤。第 6 节强调了制定战略选择以推动蓝色经济发展的必要性,第 7 节讨论了体制挑战。第 8 节总结了本文。
为绿化经济的社会努力通常伴随着关于公司或政府法规的自愿倡议是否更有效的争议。最近的研究认为,公众舆论在这方面起着重要作用,因为当民主政策制定者决定时,公民的偏好至关重要。我们调查了公民对私营部门与政府之间关系的一般态度是否可以帮助解释其政策偏好。我们认为,公民是否将国家私人部门的关系视为协同或拮抗作用,对他们对私营部门自我调节或政府监管的支持有影响。我们根据瑞士的代表性调查(n = 1677)的信息评估了这一论点。我们发现,在环境政策制定中将国家私人部门关系视为协同偏爱私营部门自我调节的公民。相比之下,将国家私人部门关系视为对抗的花旗Zens更喜欢自我调节或政府干预。我们还观察到,关于公司是否从事自我调节以获得竞争性生态提名优势的观点塑造了对协同国家私人部门关系的感知。我们的发现与当前的绿色经济辩论有关,因为欧洲和其他地方的决策者试图超越监管环境政治中的“公司或国家”范式。
摘要 本文探讨了人工智能 (AI) 在提高可再生能源系统效率和功能方面的变革性作用,重点关注太阳能和风能优化。太阳能和风能作为全球能源转型的关键参与者,不仅对环境有益,而且具有社会变革性,为服务不足的社区提供负担得起的能源解决方案。例如,巴基斯坦的低收入家庭越来越多地采用太阳能,因为与传统能源相比,太阳能价格更便宜(亚洲开发银行 [ADB],2022 年)。本文重点介绍了预测性维护、能源产出优化和与能源存储集成等人工智能应用,强调了它们提高可再生能源系统可靠性和可持续性的潜力。具体的例子包括人工智能驱动的太阳能电池板跟踪系统将效率提高 20%(麻省理工学院 [MIT],2021 年),谷歌的 DeepMind 提前 36 小时预测风力发电量,将价值提高 20%(谷歌,2019 年),丹麦风电场利用人工智能优化布局,实现能源产量增加 12%(丹麦技术大学,2020 年)。这项研究强调了人工智能不仅在推动技术创新方面发挥的作用,而且在解决全球能源不平等方面也发挥着作用。
本综述总结了对植物育种中定量性状的仿真研究的发现,并将这些见解转化为实际方案。作为农业生产力面临着越来越多的挑战,植物育种对于解决这些问题至关重要。模拟使用数学模型来复制生物条件,桥接理论和实践,通过验证假设早期并优化遗传增益和资源使用。虽然策略可以提高特质价值,但它们会降低遗传多样性,从而结合方法。研究强调了将策略与性状遗传力和选择时间保持一致的重要性,并保持遗传多样性,同时考虑基因型 - 环境相互作用,以避免早期选择中的偏见。在精确的标记放置时,使用标记会加速繁殖周期,前景和背景选择是平衡的,并且有效地管理了QTL。基因组选择通过缩短育种周期和改善父级的选择来增加遗传增长,尤其是对于低遗传力性状和复杂的遗传结构而言。定期更新培训集至关重要,无论遗传结构如何。贝叶斯方法在较少的基因和早期的繁殖周期中表现良好,而BLUP对于具有许多QTL的性状更为强大,而RR-Blup在不同条件下证明了灵活性。有明确的目标和足够的种质可用时,较大的人群会带来更大的收益。准确性在几代人中下降,受到遗传结构和人口规模的影响。对于低遗传力性状,多特征分析提高了准确性,尤其是与高遗传力性状相关时。更新包括表现最佳的候选人,但保存可变性可提高提高和准确性。低密度基因分型和插补为高密度基因分型提供具有成本效益的替代方法,从而获得了可比的结果。靶向种群优化遗传关系,进一步提高准确性和繁殖结果。评估基因组选择揭示了短期收益与长期潜力和快速循环基因组计划之间的平衡。多样化的方法保留了稀有等位基因,实现了显着的收益并保持多样性,并突出了在优化繁殖成功方面的权衡。
虽然行为克隆最近已成为自主驾驶的非常成功的范式,但Humans很少学会通过单独的模仿或行为克隆来执行复杂的任务,例如驱动或行为。相比之下,人类的学习通常涉及在整个交互式学习过程中的其他详细指导,即通常通过语言的反馈提供详细的信息,以详细信息,以进行审判的哪一部分进行,不正确或次要地进行。以这种观察的启发,我们引入了一个有效的基于反馈的框架,用于改善基于行为克隆的传感驱动剂培训。我们的关键见解是利用大语模型(LLM)的重新进步,以提供有关驾驶预测失败背后的理由的纠正良好的反馈。更重要的是,我们引入的网络体系结构是有效的,是第一个基于LLM的驾驶模型的第一个感觉运动端到端培训和评估。最终的代理在Nuscenes上的开环评估中实现了最新的性能,在准确性和碰撞率上的表现优于先前的最新时间超过8.1%和57.1%。在卡拉(Carla)中,我们的基于相机的代理在以前的基于激光雷达的AP摄入率上提高了16.6%的驾驶得分。
俄罗斯的全力罢工深受乌克兰的最初防守而感到沮丧。在乌克兰武装部队重新夺回领土之后,该部队分为两个阶段(春季和夏末/秋季2022年),战斗变成了第一次世界大战期间法国对抗的一场立场战争。冬季进攻(2022/2023),俄罗斯军队犯罪团伙试图扭转局面,显然遭受了巨大的损失。领土收益很小。