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集团可持续性报告2024
•方法和数据标准化方法和碳会计和目标设置的数据的可用性对于设计缓解活动和监视其进度至关重要。并非所有目标类型都需要预先的碳核算（例如参与目标），但瑞士人对可以可靠地衡量温室气体排放的那些部分的缓解工作进行了优先措施。应注意，再保险业务的大部分地区，尤其是条约再保险，仍然缺乏数据透明度和相关方法。•业务和排放物质的大小瑞士人重新确定了对大多物质重新/保险投资组合，资产类别和运营排放类别的缓解工作，考虑到业务规模和排放物质的大小。
集团可持续性报告2024
3 2024年，瑞士RE的全球客户和解决方案（GCS）业务部门被重新分配给该小组的其他领域。4瑞士RE在2024年1月1日从美国GAAP过渡后报告了IFRS。截至2023年12月31日的时期的比较数字已准备好遵守IFRS。2023年以来，对比较信息进行了修订。5，包括可归因于2023年的3000万美元的净收入/损失，2024年的3000万美元。6 p＆c re的比率定义为[ - 保险服务费用（净） /保险收入（net）]。7公司解决方案的合并比率定义为[ - （保险服务费用（GROSS） +再保险结果 +非直接归因支出） /保险收入（GROSS）]。
呼吁进行研究建议：提高电池形成，老化和测试，以进行有效的制造和可持续性
•小组的作用将是审查并向法拉第机构执行团队提供最终资金批准的建议。•提交申请后，法拉第机构将在向小组成员分发申请之前进行资格标准和完整性检查，以及适当的审核指南和布里菲·菲格说明。•将任命来自法拉第机构的主席，以召集和促进小组审查会议，公正地领导讨论并收集审稿人的反馈。•最终关于要资助的项目的决定将由法拉第机构做出，该机构将考虑审查建议和评估标准（下），并采用实现跨感兴趣领域的广泛项目组合的背景。
2025年全球航空可持续发展展望 - 出版物
2. 协调各地区可持续燃料补贴 (SAF) 政策并延长补贴期限对于鼓励投资和确保各地区一致采用 SAF 至关重要。2024 年，亚太地区成为关键市场：多个国家出台了支持性政策，而中国预计将于今年公布详细的 SAF 政策。巴西和智利已建立国家 SAF 项目并建立合作伙伴关系。阿曼和沙特阿拉伯正在制定 SAF 发展战略。欧洲拥有强大的 SAF 政策，但面临来自具有原料竞争优势的新兴市场的竞争。在美国，由于政治变化，SAF 激励措施的未来仍不确定。政策框架不均衡和可持续性标准各异，构成挑战：需要制定一致、协调的政策来支持全球采用 SAF 并确保脱碳进程的进展。
可持续性影响报告2024
我们遵循欧洲可持续性报告标准（ESRS）阐述的方法来完成我们的DMA，以确保我们能够将其用作遵守这些新的公司ESG披露标准的基础。我们还希望从利益相关者参与度中获得尽可能多的丰富信息，并与这些利益相关者（客户，员工，当地社区，供应商和投资者）建立更好的双向关系。评估的产出是符合重要性阈值的影响，风险和机遇的清单，并由我们的执行委员会和董事会批准。评估所确定的财务重大风险正在纳入我们的ERM系统中（请参阅风险报告P29），所有的物质结果都为我们的可持续发展策略的审查和制定提供了信息。
增强SMME可持续性的战略框架
中小型企业（SMMES）在生态增长和社会经济发展中起着至关重要的作用。然而，这些企业经常遇到巨大的挑战，这些挑战阻碍了其可持续性，这在南非北非北开普省等资源不足的地区尤为明显。这项研究采用了收敛的混合方法设计，并采用了务实的研究理念，将定量和定性方法整合在一起，以实现对研究问题的全面理解。调查了207个SMME的定量阶段，而定性阶段则与10个SMME支持机构进行了访谈。从这些发现中，研究为SMME支持策略开发了一个综合框架，确定了八种关键策略：网络，协作，利益相关者的关系，孵化，指导，指导，企业社会责任（CSR），解决障碍和增强可持续性。这些策略旨在使支持机制与SMME需求保持一致，为政策制定者和支持机构提供可行的见解，以促进弹性和长期增长。
最大化从案例到云的效率和可持续性
DANFOSS EM530和EM511能量计为单相和三相系统提供准确可靠的能量监测。通过Modbus RTU构建了无缝集成到建筑管理系统（BMS）和第三方控制系统中，它们可以实时监视和控制。具有背光显示，符合国际标准的精确测量以及直观的配置，这些仪表易于使用且高效。是监视单机器或整个装置的理想选择，它们有助于优化能源使用，尽早确定问题并支持预防性维护。
greendfl：评估分散联合学习系统可持续性的框架
上下文：分散的联合学习（DFL）是一个新兴的范式，可以实现无需集中数据和模型聚合的协作模型培训，从而增强了隐私和弹性。然而，随着能源消耗和碳排放量在不同的系统配置中有所不同，其可持续性仍未得到充满信心。了解DFL的环境影响对于优化其设计和部署至关重要。目标：这项工作旨在开发一个全面和运营的框架来评估DFL系统的可持续性。为了解决它，这项工作提供了一种系统的方法来量化能耗和碳排放，从而提供了有关提高DFL可持续性的见解。方法：这项工作提出了Greendfl，这是一个完全可实现的框架，已集成到现实世界的DFL平台中。greendfl系统地分析了各种因素的影响，包括硬件加速器，模型架构，通信介质，数据分布，网络拓扑和联邦规模，对DFL系统的可持续性。此外，开发了一种可持续性感知的聚合算法（GREENDFL-SA）和节点选择算法（GREENDFL-SN），以优化能源效率并减少DFL培训中的碳排放。结果：经验实验是在多个数据集上进行的，在DFL生命周期的不同阶段测量能耗和碳排放。结果表明，本地培训主导了能耗和碳排放，而沟通的影响相对较小。使用GPU代替CPU来优化模型复杂性，并从策略上选择参与节点可显着提高可持续性。此外，使用有线通信，尤其是光纤，有效地减少了通信阶段的能源消耗，同时整合早期停止机制进一步最小化了总体排放。结论：拟议的Greendfl提供了一种评估DFL系统可持续性的全面和实用方法。此外，它提供了提高DFL环境效率的最佳实践，从而使可持续性考虑在现实世界部署中更具可行性。