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重新想象采矿以改善人们的生活
Strategic Report 02 Our business at a glance 04 Chair's statement 06 Chief executive's statement 08 Our business model 09 Our value chain 10 Our strategy 11 Our approach to sustainability and innovation 12 Creating value for our stakeholders 14 How we make decisions 16 Understanding our stakeholders 20 Our material matters 24 Reflecting stakeholder views in our Board decision making 26 Operational excellence 36 Portfolio simplification 50 Growth 58 Strategic enablers 92 Capital allocation 95 Managing风险有效104个关键绩效指标108集团财务评论112铜118铁矿123铂集团金属（PGMS）128 DE BEERS 133制造煤炭133钢煤137镍140锰142农作物营养145企业和其他146个非财务和可持续性信息披露和富于
智慧城市规划和设计的数据驱动方法
挪威 2 挪威哈尔登 Østfold 大学计算机科学与通信系 摘要 目的 由于在智慧城市中使用数字技术，市政当局越来越多地面临与城市数据管理相关的问题，并正在寻求利用这些海量数据来实现数据驱动服务的方法。然而，只有很少的研究讨论了与智慧城市数据驱动战略相关的挑战。因此，本研究提出了一种数据驱动的方法（架构和模型），用于改善智慧城市规划和设计所需的城市数据管理。所开发的方法描述了数据如何支撑可持续的城市发展。 设计/方法/方法 采用设计科学研究，遵循定性方法，使用来自研讨会和对参与智慧城市项目的专家的访谈的案例数据来评估基于顶层设计开发的架构。 结果 评估结果表明，确定的推动因素有助于支持智慧城市的数据驱动服务，并且开发的架构可用于促进城市数据管理。更重要的是，本研究的结果为市政当局提供了指导方针，以改进智慧城市规划和设计的数据驱动服务。研究局限性/含义 从业人员的反馈以定性数据的形式提供了如何在智慧城市实现数据驱动战略的证据。但该模型尚未经过验证。因此，需要定量数据来进一步验证影响智慧城市规划和设计中数据驱动服务的推动因素。 实际意义 本研究的结果提供了实际见解和现实证据来定义智慧城市中数据驱动的推动因素，并为未来的研究提出了研究建议。此外，本研究还为市政当局开发了一种真正的数据驱动方法概念，以促进智慧城市发展的开放数据和数字服务创新。 社会影响 本研究的主要结果表明，数据治理、互操作性、数据安全和风险评估影响智慧城市的数据驱动服务。本研究根据开发的模型得出命题，该模型确定了实现智慧城市规划和设计数据驱动服务的推动因素。 原创性/价值 本研究探讨了智慧城市数据驱动战略的推动因素，并进一步开发了一种架构和模型，市政当局可以采用该架构和模型来构建其城市数据计划，以改善数据驱动服务，使城市更加智慧。所开发的模型支持市政当局管理来自不同来源的数据，以支持在城市环境中协作的不同企业提供的数据驱动服务的设计。关键词：智慧城市规划与设计；数据驱动推动因素；互操作性、数据安全、风险评估、数据治理。
BEREC 关于人工智能 (AI) 影响的报告...
人工智能依赖于多种推动因素的投入，包括获取大量可靠数据、存储和处理这些数据的足够容量以及相关的电子通信网络 (ECN) 连接。此外，预计边缘计算架构等技术将有助于充分发挥人工智能的潜力，使其更易于访问并提高其性能。BEREC 指出，难以访问一个或多个这些推动因素可能意味着不同参与者在开发和采用人工智能方面存在不平衡。BEREC 还强调了标准化的重要性，它有助于缩短上市时间和降低开发成本，并加强公平竞争环境、互操作性和创新、市场监督并减轻潜在的锁定效应。
欧盟的状态进展到气候中立性
ecno对欧盟在气候中立方面的进步的首次评估深入探讨了需要发生在气候中立未来所必需的13个构件中需要发生的变化的状态。评估为每个块提出了目标，并确定了关键的使力实现这些目标。然后衡量目标及其推动者的进度。这种方法与传统的监测实践不同，传统监测实践倾向于仅关注标题目标，而错过了在过渡的启示条件下更颗粒状的发展。观察促成者的发展提供了有关给定部门或政策领域过渡的当前趋势的见解，并表明了未来目标的进步如何继续进行。