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建筑环境中的人工智能
建筑环境的规划、设计和施工即将发生根本性转变。这一转变的一个关键要素是范式的彻底转变，从规划和设计表示不相关的数据转变为具有大量信息丰富数据的实践。人工智能 (AI)，特别是机器学习 (ML)，为规划师、设计师和施工人员提供了新的模型和方法来参与这些数据密集型流程，以便为他们从规划到设计到制造到安装的所有实践领域综合有意义的信息。本课程为设计、施工和规划学院 (DCP) 的学生提供了一个了解人工智能在其学科中的应用的机会。上课地点：RINKER HALL ROOM 0106
柴油 - 运输与环境
柴油车的驱动方式。新型直喷汽油发动机现在效率更高，缩小了与柴油的差距。新型柴油车的平均二氧化碳排放量（119g/km）仅比普通（通常功率较低）汽油车（123g/km）低几克/公里。如果考虑到柴油车比汽油车高出 2,000 欧元的成本溢价，汽油车已经超过柴油车。例如，混合动力系统现在并不比柴油车贵（在某些市场更便宜），但平均排放量为 89g/km。从中期来看，降低汽车二氧化碳排放量的机会主要来自汽油和电动解决方案。到 2050 年，电动汽车是最具成本效益的技术。由于柴油对气候的影响并不比汽油好，因此没有理由对其进行优惠待遇。
GAO-22-104714，信息环境
无处不在的信息数据无处不在。现代设备、系统和位置生成、保留和共享大量数据以供更广泛使用。这包括从军人、雇员、承包商和家庭成员的个人设备、在线账户、信用报告、在线搜索和在线购买中收集的信息。如国防部数据战略中所述，这还可能包括从国防部武器平台、连接设备、传感器、训练设施、试验场和业务系统收集的信息。13 这些数据可以公开收集和共享，也可以从数据经纪人处获取。例如，如图 5 所示，可以从公开信息、数据经纪人和/或访问承包商的网络中收集可能表明军事单位可能部署的某些活动。
新的通胀环境
在经历了较长时间的低通胀（远低于大多数央行的通胀目标）之后，通胀在新冠疫情期间开始上升，并随着俄罗斯开始入侵乌克兰而加速。乍一看似乎是多种一次性影响的结合，但现在却变得越来越持久。战争引发的能源危机和预期的粮食危机进一步加强了高通胀的持续性。尽管查尔斯·古德哈特和马诺伊·普拉丹等作者很早就警告过人口变化会导致长期通胀上升（Goodhart / Pradhan，1997），但这些因素似乎更像是未来的威胁，导致通胀预期在很长一段时间内处于稳定状态。但方向似乎很明确：低通胀环境已经结束，应对高通胀是政策制定者面临的新挑战。新通胀环境的驱动因素是什么？从图 1-1 可以看出，美国和欧洲通胀上升可能是由不同的因素造成的。虽然食品价格上涨对两个经济体的通胀率影响相似，但商品和服务价格上涨往往会推动美国通胀率，而能源价格上涨往往会推动欧元区通胀率。可以看出，服务通胀可以解释当前美国通胀率的 44.1%，但只能解释当前欧盟通胀率的 25.5%。商品通胀也出现了类似的情况，
国际商业环境
西方在二战前长期处于经济衰退，导致二战后国际上达成共识，认为必须采取不同的国际贸易方式。因此，23 个国家于 1947 年进行了谈判，旨在防止保护主义政策并使经济摆脱衰退，建立国际贸易组织。发达国家的这一尝试最终以《关税与贸易总协定》（GATT）告终，该协定为一系列“回合”谈判提供了框架，通过谈判降低了关税。20 世纪 80 年代，将《关税与贸易总协定》转变为世界贸易组织（WTO）的努力愈演愈烈，最终，1995 年 1 月 1 日，WTO 取代了 GATT，以实现贸易自由化。国际货币基金组织、世界银行和 WTO 的努力以及各个国家由于封闭经济体的经济限制而做出的努力导致了商业全球化。全球化促进了国际商业的发展，尤其是在 20 世纪 90 年代。
气候变化和环境
我们一直在寻找利用减少碳足迹的绿色能源的方法。因此，与印度领先的以工业为中心的可再生能源生产商之一Sunsure Energy合作是非常有意义的。2023年，桑多兹印度（Sandoz India）与Sunsure签署了20 MWP的电力购买协议（PPA），该协议将在其位于马哈拉施特拉邦（Maharashtra）的太阳能公园（Solar Park）建立一个专门的太阳能项目。本协议将通过我们位于Navi Mumbai的Kalwe的制造工厂的开放式访问供应满足绿色电力需求，每年购买3100万千瓦时（千瓦时）的绿色电力，占我们当前电力需求的65％。这将使Sandoz India避免每年26,000吨CO 2。我们预计它也将使我们能够随着时间的推移大大节省能源成本。
环境研究与技术...
■ 特点 根据环境政策，采纳和执行符合行政需求的研究提案 ERTDF 是一个政策导向型竞争性基金。它向产业界、学术界和政府机构征集提案。提案预计将解决“环境研究和环境技术开发促进战略”（根据环境部长于 2019 年 5 月 21 日的决定）中显示的主要问题和行政需求。它们由委员会和适当的小组委员会进行竞争性审查和选拔。ERTDF 大力促进符合战略行政需求的研究和开发。例如，“战略研究和开发领域（I 和 II）”由研究团队之间的竞争组成，这些竞争基于环境部制定的研究主题和项目负责人的选择大纲。
环境遥感
陆地总初级生产力 (GPP) 在全球碳循环中发挥着重要作用，但光合作用的空间和时间变化的量化仍存在很大不确定性。我们的工作旨在研究遥感技术在精细空间分辨率下为植物光合作用提供新见解的潜力。这一目标是通过利用荧光探测器 (FLEX) 机载演示器 HyPlant 获得的高分辨率图像实现的。传感器飞过一片混合森林，收集的图像经过精心设计，获得了两个独立的植物光合作用指标。首先，成功获取了研究区域森林红光和远红光峰的太阳诱导叶绿素荧光 (F) 图，叶绿素荧光是植物光合作用的一种新指标 (r 2 = 0.89 和 p < 0.01，r 2 = 0.77 和 p < 0.01，与飞行过程中同步获取的冠层顶部地面测量值相比)。其次，使用定制版耦合生物物理模型呼吸地球系统模拟器 (BESS) 得出 GPP 和吸收光合有效辐射 (APAR) 图。该模型由机载关键森林特征图 (即叶叶绿素含量 (LCC) 和叶面积指数 (LAI)) 和气象数据驱动，为研究地点的感兴趣变量提供高分辨率快照。通过优化的基于查找表的 PROSPECT-4-INFORM 辐射传输模型反演，准确估算了 LCC 和 LAI（分别为 RMSE = 5.66 μg cm −2 和 RMSE = 0.51 m 2 m −2），确保准确表示生态系统功能决定因素的空间变化。然后分析测量的 F 和建模的 BESS 输出之间的空间关系，以解释区域尺度上生态系统功能的变化。结果表明，远红 F 在空间域中与 GPP（r 2 = 0.46，p < 0.001）和 APAR（r 2 = 0.43，p < 0.001）显着相关，并且这种关系是非线性的。相反，红光 F 与 GPP 或 APAR 之间没有发现统计学上显著的关系（p > 0.05）。在高分辨率下发现的空间关系为空间异质性在控制远红光 F 与 GPP 之间关系中的关键作用提供了宝贵的见解，表明需要在更粗的分辨率下考虑这种异质性。
波兰的环境管理
引言环境管理近年来已成为管理科学的一个重要问题领域。它是为克服全球生态危机、实施新技术和提高社会生态意识而采取的行动的结果。随后随着科学的发展和实践成就，管理的主体和客体发生了变化。20世纪60年代的主要问题是环境的保护，20世纪80年代的重点是环境保护管理，而现在这一问题涉及自然资源、设施、力量和过程的合理利用，特别考虑到维护生物多样性和保护气候。环境管理科学的最终目标是确保人类生存和发展的稳定自然基础。环境的使用、保护和塑造管理体系已被纳入国家管理的总体体系，并构成其要素之一。在上个世纪，环境管理的概念指的是从国家到企业的所有管理层级所开展的活动。目前，这门科学已经发展到企业环境管理科学的程度。这一阐述不包括有关化石燃料资源管理的问题，