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实现可持续发展目标 7 的挑战和解决方案
联合国制定了“ 2030 年议程”，其中提出了 17 个不同的“可持续发展目标”（SDG），以从根本上改变目前的发展现状。其目的是到 2030 年转向真正可持续的实践，以应对与人为气候变化相关的风险。5 这 17 个可持续发展目标涵盖各个方面，包括性别不平等、饥饿、减贫、负责任的消费和生产等。其中，三大挑战是整个 2030 年议程的基础：（a）社会不平等；（b）环境污染和破坏；（c）化石燃料能源危机。必须针对当前经济框架中生产手段和方法的批评来解决挑战（a）和（b）。应该通过改变能源的生产和分配方式来应对挑战（c）。当前的能源危机持续不断，不仅是因为化石燃料污染了大气，还因为全球每年的能源需求都在急剧增长。6,7 根据 2030 年议程，必须将能源模式转变为可再生、无污染的能源，并大幅提高发电装置的效率和生产能力。考虑到这一点，作为可持续发展目标 7（可负担的清洁能源）重点关注的化石燃料挑战包含了能源转型范式的概念，即从目前以化石为基础的能源生产状态转变为新的能源生产状态，以寻求更健康的自然和生态未来为基础。全球南方是指位于亚洲、非洲、拉丁美洲和加勒比地区的中低收入国家，与全球北方的高收入国家形成对比。3 全球南方一词的使用是指殖民主义和新帝国主义造成的巨大不平等。与全球北方的差异，以及全球南方国家之间的差异；例如能源分布、人口、依赖负担、农业生产和能源转型方式，需要在每个国家的文化、政治和经济背景下进行细微的、特别的关注。这对于认识到转型的驱动因素很重要：收入、能源价格、能源获取、当地燃料供应以及针对当前基础设施提出的解决方案的可行性。从巴西、俄罗斯、印度和中国等全球南方国家交通、基础设施和工业前所未有的增长来看，人口增长和随之而来的能源需求上升似乎明显要求能源系统在发电和分配策略方面进行突然改变。全球南方的能源部门必须更加高效、一体化和具有成本效益，这为确保可持续和清洁的系统创造了机会。此外，全球南方国家对全球温室气体排放的贡献也将增加，使实现可持续发展目标 7 成为一项主要优先事项。8
实现公平的空间加热电气
朝着住宅建筑脱碳化的主要一步是天然气空间加热的电气化。，如果我们现在采取措施了解不同电力技术的经济影响，那么在过渡中可以解决当前的不平等，例如有限的冷却技术和高能源负担。本研究提出了一种新型的高分辨率技术经济模型，即边际净现值升级分析模型，该模型改进了现有文献，该文献通过更详细的成本计算和可变折现率的使用来研究供电空间加热的经济学。结果表明，1）仅建议用热泵进行电气化，以替换天然气炉和中央交流系统的所有者，2）租房者在这种过渡中非常脆弱，因为电阻技术是房东安装的最低资本密集型技术，即安装房东，租房者的运营成本增加，即使租金增加，均允许降低载流量，3）2）又有20222年的居民，3）又有20222年的资格，3）与基线加热和冷却系统相比，净节省的充足热泵以及4）降低资本成本比改变公用事业率以实现高热泵渗透更为重要。本文开发的模型可以支持与电气化和能源效率政策和规则制定有关的决策，并将深入了解住宅建筑电气化的影响可以对边缘化社区产生。
实现可持续发展目标3（SDG 3）
欧盟（EU）致力于在内部和全球实施包括可持续发展目标3的可持续发展目标。在欧盟内，与SDG 3有关的措施专注于实现更具弹性，可及性和包容性的卫生系统；改善生殖，产妇和儿童健康；结束主要的传染病流行；并减少非传染性和精神障碍。他们还专注于降低行为和环境健康风险因素。在全球范围内，欧盟通过其2022年的全球健康战略一致，通过在全球，区域和双边级别的行动来促进可持续发展目标3的目标。是世界卫生组织（WHO）的声音支持者和主要的财务贡献者，欧盟与WHO合作，在全球范围内提供通用的健康覆盖范围，改善紧急情况的健康状况并增强全球卫生安全，以举例说明一些例子。欧盟还通过通过欧盟的全球门户以及通过其可行的欧洲团队方法来支持其非洲和其他合作伙伴。
进行车辆边缘的及时多模型培训 -
摘要 - 启用AI互联网的快速增长（IOV）呼吁进行有效的机器学习（ML）解决方案，该解决方案可以处理高车辆移动性和分散数据。这激发了对车辆边缘云建筑（VEC-HFL）的等级联合学习的出现。然而，关于vec-hfl的文献中未充满反应的一个方面是，车辆通常需要同时执行多个ML任务，在这种多模型训练环境中会带来至关重要的挑战。首先，不正确的聚合规则可以导致模型过时和延长训练时间。第二，车辆移动性可能通过防止车辆将其型号返回网络边缘而导致数据利用率降低。第三，在各种任务中实现平衡的资源分配变得至关重要，因为它主要影响协作培训的有效性。，我们通过提出一个在动态VEC-HFL中提出多模型训练的框架来解决这些挑战的第一步之一，目的是最大程度地减少全球训练潜伏期，同时确保跨各种任务均衡培训，这一问题是NP-HARD。为了促进及时的模型培训，我们引入了混合同步 - 同步聚合规则。在此基础上，我们提出了一种新颖的方法，称为混合进化和贪婪分配（心脏）。现实世界数据集上的实验证明了心脏比现有方法的优越性。索引术语 - 等级联合学习，互联网，多模型培训，分布式机器学习。框架分为两个阶段：首先，它通过混合启发式方法来实现平衡的任务调度，该方法结合了改进的粒子群优化（PSO）和遗传算法（GA）；其次，它采用低复杂性贪婪算法来确定车辆分配任务的训练优先级。
通过解决联合问题实现超越
国防领域的加速创新正在“侵蚀美国的军事优势”。1俄罗斯和中国正在迅速逼近美国的军事优势。美国国防部 2020 年向国会提交的一份报告描述了中国“到 2049 年底成为‘世界一流’军队”的目标，并概述了中国人民解放军为实现该目标所采取的步骤，包括对新兴人工智能和云计算技术的投资。2对新兴技术的投资可能会带来不对称优势——仅凭数据处理速度就能在某一领域取得优势。《国家国防战略》（NDS）和《国家军事战略》（NMS）都提到了 GPC 的复苏。NDS 指出，中国将进行“军事现代化”，而俄罗斯将“利用新兴技术”实现各自的地区目标。3《国家军事战略》的摘要指出，“与中国和俄罗斯之间大国竞争的复苏是联合部队面临的最艰巨的挑战。” 4 国防战略和国家军事战略承认并回应了政策专家们的言论：美国与近邻国家之间的军事差距正在缩小。结果就是，美国面临着复杂而动态的环境。
实现2030年清洁能力目标
政府目前正在就CFD计划进行改革咨询。我们认为将有助于加速可再生能源部署的关键最重要的是：•为风和太阳能PV增加15年的CFD合同的长度。我们建议至少增加25年，以最大程度地降低“商人尾巴”的风险，因为当前对未来电力市场安排的不确定性。提供更高的收入确定性将降低所需的行使价格。•允许向目标调试窗口扩展到太阳能光伏的三个月至六个月，将为项目提供更大的灵活性，以便在其CFD窗口中构建和交付。•删除所有技术的预算上限，取而代之的是“能力野心”目标和未来拍卖回合的远期容量时间表，这可以为开发人员提供更大的透明度和可见性。
审阅者清单名称：R2实现人类机器人和谐的关键障碍
人类的标志是我们创建增强我们功能的工具的能力，而内在的机器人是迄今为止此类工具中最复杂，最强大的机器人。机器人可以增强人类运动功能，学会提高和提高自己的自主技能，并提供通过协作来实现固有的人类和机器人能力的潜力。并不能保证实现这种共同自主权的态度。自然的人类适应和编程的机器人适应可能不会有效地协同作用，从而导致合作任务绩效并没有比单独完成任务的任何代理人更好，甚至更糟。此外，物理世界中的人类机器人相互作用可能会带来严重的后果，例如人身伤害和设备损害。因此，协作机器人算法的谨慎设计对于防止因与人类的无效和不安全相互作用而导致的负面序列至关重要。人类与机器人之间的合作受到了两种（或可能更多）代理之间相互作用的双向性质的严重影响1。人类和机器人的反馈回路显示了每个代理的控制（决策），植物（物理实施例）和感应（受到启示）块。互动箭头将机器人，人类和任务障碍物连接起来，象征着人类和机器人之间的动作和实时响应的同时和双向改变，以实现综合任务目标。在这里，我们认为将发生身体人类机器人互动（PHRI）的下一个重大突破尽管实现最佳共享性能需要考虑这两个反馈循环，但机器人循环比文献中的人类循环更加关注。