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绿色数字金融：中央银行数字货币在解决气候变化方面的潜在作用
作为负责管理金钱的机构，中央银行（CBS）并未因创新而被认可。相反，作为负责货币和财务稳定的机构 - 自第一批CBS开始出现以来，其主要角色 - 据说有必要进行大量保守主义。自从采用所谓的货币政策规则和中央银行独立规则的新货币共识处方以来，这尤其如此。但是，自2008年的危机和在COVID-19大流行之后的强度更高以来，CBS的工具发生了重大变化，并且最近以国家货币的格式发生了重大变化，并创建了中央银行数字货币（CBDC）。cbdc是一种由中央银行发行的数字货币，该数字货币与非金融行动者使用，类似于“所有人的储备”，这代表了当前货币系统工作方式的重大转变。
森林和树木在解决方面的潜力...
埃塞俄比亚高度容易受到气候变化的影响，其影响可以在不同部门之间感受到。特别是森林受到温度上升，降水模式和极端天气事件的威胁。人类活动，例如森林砍伐和土地利用变化，进一步加剧了气候影响，增加了野火的风险，并降低了森林对碳封存的潜力。然而，森林和树木对生态系统和当地社区至关重要，提供动植物栖息地，防止土壤侵蚀，提供足够的水资源，用于燃料和建筑的木材以及各种非木制产品。此外，气候变化越来越多地通过长期和更频繁的干旱来影响水资源，从而导致埃塞俄比亚数百万人的水短缺，作物失败和粮食不安全。同时，不稳定和沉重的降水事件导致洪水和土壤侵蚀的实例增加，进一步损害了水的利用率和质量。以类似的方式，土壤受到气候变化的影响，温度升高和变化的降水模式导致土壤降解和土壤肥力降低，这使小农农民更难将农业作为生计。
应对肯尼亚蓝色经济的气候威胁
本研究调查了人工智能（AI）在监测和管理海洋生态系统中的应用，以解决气候变化对肯尼亚蓝色经济的影响。它旨在评估气候变化对这些生态系统的威胁，并探索AI解决方案增强适应性和弹性的潜力。该研究对二级数据源进行了全面综述，包括学术出版物，知名机构的报告以及其他相关材料。该研究分析了有关海洋生态系统管理和缓解气候变化的AI应用的现有文献，重点是肯尼亚蓝色经济的特定背景。该研究表明，气候变化对肯尼亚的海洋生态系统构成了显着威胁，包括珊瑚漂白，海洋酸性，海平面上升以及对洋流的破坏。AI技术提供了有希望的解决方案，用于监视和管理这些影响，并在预测建模，资源优化和决策支持中应用。这项研究强调了对针对肯尼亚独特的沿海挑战量身定制的特定AI应用程序进行进一步探索的必要性以及融合各种利益相关者观点的重要性。此外，它强调了在缓解气候变化的背景下对AI技术进行长期影响评估的必要性。这项研究有助于对环境管理中的AI应用的知识越来越多，尤其是在肯尼亚蓝色经济的背景下。通过确定AI的潜力增强海洋生态系统中的弹性和可持续性，该研究为参与涉及气候变化缓解和适应工作的决策者，研究人员和从业人员提供了宝贵的见解。
清洁能源面临的新阻力：可持续发展目标 7 面临的四大阻碍及应对重点
第 7 个可持续发展目标 (SDG7) 的实现进展停滞，该目标旨在确保全民获得负担得起、可靠、可持续和现代能源。过去 10 年来之不易的能源使用成果遭遇倒退，尤其是在非洲，原因包括家庭能源购买力下降、国家电力公司的财政状况恶化，以及疫情导致的分布式可再生能源 (DRE) 部门的建设、维护、运营和销售限制。4 贫困率上升导致近 9000 万亚洲和非洲人无法获得基本电力，他们原本可以使用电力，但却无力支付服务费用。5 国际能源署 (IEA) 的初步数据显示，2020 年，撒哈拉以南非洲无电人口数量自 2013 年以来首次净增加（4%），而 2015 年至 2019 年期间，无电人口数量年均下降 9%。为了到 2030 年在非洲实现可持续发展目标 7，国际能源署的《可持续非洲情景》 (SAS) 预测，每年将有 9000 万人需要获得电力，几乎是新冠疫情之前轨迹的三倍。6
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
保护脆弱的人：解决免疫力受损的人的共同护理需求
虽然一般人民在全球卫生紧急情况结束时恢复了一定程度的正常水平，但与遭受严重结果的签约Covid-19的风险仍然是免疫力受损的人的主要关注点。本文回顾了COVID-19对具有免疫功能低下的人的影响，确定了当前管理领域的差距，并提出了解决这一未满足需求的措施。观察性研究表明，与一般人群相比，患有免疫功能障碍的患者患有COVID-19-19-相关住院和死亡的风险更高。需要进行更多的研究来定义针对具有免疫功能低下的人的最佳预防和治疗策略，包括新型疫苗接种策略，单克隆抗体，提供无源免疫和补充次级疫苗接种反应，以及改善和改善的和Safer抗体治疗的抗病毒抗体治疗。仅需迫切需要采取预防措施即可保护这一脆弱人群。
谁emro |索马里在2年的冲突
萨菲亚·艾哈迈德·穆罕默德（Safiya Ahmed Mohamed）将女儿的乌梅玛（Umayma）带到了拉斯 - 阿诺德（Las-Anod）镇的一个疫苗接种地点，是从该计划中受益的母亲之一。在拉斯 - 阿诺德（Las-Anod）及周边地区的冲突中出生，乌梅玛（Umayma）无法获得疫苗接种服务。现在，在20个月中，她终于收到了第一种疫苗。“我很高兴我的女儿今天接种了疫苗，”萨菲亚说。“我有大孩子，我能够接种疫苗。但是当我最小的出生时，由于战斗，我们地区没有疫苗。存在差距。疫苗接种总是保护我的其他孩子。我亲眼目睹了好处。”谁和合作伙伴继续探索达到弱势群体的策略，并确保没有孩子在反对可预防疾病的斗争中被抛弃。
关于如何解决AI Systems中的性别偏见
将AI系统纳入支持决策过程以增强人类系统可以提供预测或脱离可能未引起人类的预测相关性的能力有很大的优势（Cummings，2004）。然而，除了围绕AI炒作的兴奋之外（Fishburne，2024），人们对其道德，社会和法律的影响越来越关注，尤其是对性别偏见。而不是仅仅试图以道德和合法的方式导航AI炒作，而是需要询问的第一个问题不是AI系统是否可以将AI系统纳入过程或产品中，而是首先应使用AI。正如加布里埃拉·拉莫斯（Gabriella Ramos，2024年）在联合国教科文组织的《女性4道德AI会议》上指出的：“如果我们能为妇女制作，我们就可以为所有人做到这一点。”性别偏见不仅与男人和女人的二进制定义有关，而且是将男性用作系统设计默认值的观点（Perez，2019），不包括其他性别，包括女性，这些性别占世界人口的一半以上。这种偏见不仅是一个道德问题，而且是一个系统性的问题，在整个AI生命周期中存在。