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合并报告 - 公共投资指南 - ...
致谢 我们感谢 Ipek Ilkkaracan（伊斯坦布尔技术大学）对编写合并报告的支持，以及感谢联合国妇女署和国际劳工组织专家（Anuradha Seth、Valeria Esquivel、Amber Parkes、Brunella Canu、Luis Felipe Velázquez 和 Mamadou Bobo Diallo）的技术审查和协调。我们感谢国际劳工组织与联合国妇女署共同实施联合计划，也感谢我们的国家伙伴、专家和同事进行国别研究并使这项工作成为可能。 联合计划全球协调员和全球技术顾问：Anuradha Seth（联合国妇女署）和 Valeria Esquivel（国际劳工组织）。 技术专家和联合计划管理人员：Amber Parkes（联合国妇女署技术专家）、Mamadou Bobo Diallo（联合国妇女署技术专家）、Brunella Canu（联合国妇女署项目经理）和 Luis Felipe Velázquez（国际劳工组织初级技术官员）。编辑和设计者：Andy Quan（编辑）和 Luis Felipe Velazquez Lopez（设计评审）。本出版物中的内容和信息可在注明来源的前提下使用。推荐引用：联合国妇女署和国际劳工组织 (2023)。综合报告：护理经济公共投资指南：估计护理赤字、投资成本和经济回报版权：联合国妇女署和国际劳工组织 (2024)。
抽水蓄能水电投资模型的开发
能源市场正在不断发展，预计能源消费将大幅增加，从而导致生产增加。与此同时，欧盟指令的目标是优先实现无化石燃料发电、减少温室气体排放和到 2050 年实现气候中和，这对北欧目前的电力生产状况构成了挑战。为了管理这些预测，到 2045 年，可再生能源的发电量需要增加三倍。因此，间歇性能源的份额将大幅增加，从而需要更多的能源存储容量、辅助服务和电网平衡。抽水蓄能水电等能源存储系统可以在这一能源市场转型中发挥关键作用。然而，抽水蓄能水电尚未得到充分开发或证明在北欧进行大规模投资是可行的。本文研究了北欧抽水蓄能水电站的可行性和盈利能力。可行性评估是通过基于文献摘要和 PESTLE 框架内的访谈的 SWOT 分析进行的。受访者包括 Fortum 不同领域的专家，他们具备与本文相关的知识。为了评估盈利能力，我们在 MathWork 的 MATLAB 中创建了一个抽水蓄能水电站投资分析工具，重点关注 Fortum 现有的一个抽水蓄能水电站。该投资分析工具是针对几个具有固定运营时间表的案例构建的，时间范围为每周。
2024年12月关于投资决策对可持续性因素的主要不利影响的声明
根据“ SFDR授权法规的问和答案（Q＆A）（委员会授权法规（EU）2022/1288）”，日期为2022年11月17日，考虑到“ 2023年4月12日的咨询委员会”，欧洲委员会的共同委员会的咨询委员会，授权的第25、26和27点。 （PAI 1除外），所有金融产品的所有直接和间接投资都为投资公司或主权提供资金。
Biome确保Faba共同投资IP开发
昆士兰州（UQ）并与昆士兰理工大学（QUT），南部昆士兰州大学和独特之处合作。通过其计划，Faba旨在发展研究能力，推动商业化并为行业带来价值。BIOME与Faba及其大学合作伙伴的团队合作，为Biome的乳乳杆菌Plantarum BMB18益生菌菌株的共同研究与开发项目开发，有可能将协作和资金支持扩展到其他项目中。BIOME最近与市场分享了该公司在BMB18上成功的初始体外研究的结果，该研究强调了该菌株的功能潜力，并证明了有效调节免疫反应和炎症，减少氧化应激并维持肠道屏障完整性的能力。这种新的Faba合作伙伴关系非常适时，可以在BMB18的下一个发展阶段支持BIOME。直到项目签署的目的，Biome的合作伙伴关系都没有任何财务贡献。BIOME维护了签署所有项目和相关预算的权力，Faba及其联邦政府研究赠款将匹配。BIOME在未来两年内对合伙企业的酌处权将捐款高达55万美元。该预算仅用于Biome批准的临床研究，并将带来匹配资金的好处。作为Vision 27的核心组成部分，Biome一直在为BMB18的临床开发管道致力于。与Faba的这种合作关系可能会大大降低Biome在这种菌株的研究和发展中未来财务投资的成本。BIOME将保留与乳杆菌Plantarum BMB18相关的知识产权的100％所有权，并将保留由于该项目的绩效（免费皇室）而产生的知识产权。这一机会获得了政府的财政支持，以开发Biome的IP资产，这是BIOME的难以置信的机会，并支持
![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
电力供应下多能枢纽的电气化：用于成本效益的温室气体MITI
住宅供暖和私人迁移率的电力通常被视为对该行业巨大温室气体（GHG）排放问题的解决方案。然而，通常认为相关计划的无限制措施是无限制的。因此，尚不清楚供应如何在有限的供应范围内。因此，我们调查了如何共同计划的DE-/集中资产升级和启用的车辆2型电动汽车可以克服瑞士五种住宅建筑类型的这种限制。，基于能量中心概念对多能系统进行了新的新型优化，该概念扩展了经典的分散能源中心的能源枢纽，以将投资包括在集中资产中，同时选择，设计和操作此类资产和操作，以最大程度地减少生命周期的需求，同时覆盖三分之一的热量，而A涵盖了三个份额，A）的限制，A）有限，c）否（独立的）集中电力。 优化证明了集中式供应限制至关重要，因为可实现的CO 2EQ缓解措施对AV的a）> 60％> 60％以上的b）45％降至仅C）30％。 此外，在冬季，资产的实质性变化和广泛的资产组合非常最佳，可以克服唯一的电能损失瓶颈。 令人惊讶的是，所有部分有限的方案在内，包括核淘汰和额外的跨境电力贸易停止产生相似的结果，这使得在非电信的参考文献中可以减少50％的排放量，而无需额外的年度成本。，基于能量中心概念对多能系统进行了新的新型优化，该概念扩展了经典的分散能源中心的能源枢纽，以将投资包括在集中资产中，同时选择，设计和操作此类资产和操作，以最大程度地减少生命周期的需求，同时覆盖三分之一的热量，而A涵盖了三个份额，A）的限制，A）有限，c）否（独立的）集中电力。优化证明了集中式供应限制至关重要，因为可实现的CO 2EQ缓解措施对AV的a）> 60％> 60％以上的b）45％降至仅C）30％。此外，在冬季，资产的实质性变化和广泛的资产组合非常最佳，可以克服唯一的电能损失瓶颈。令人惊讶的是，所有部分有限的方案在内，包括核淘汰和额外的跨境电力贸易停止产生相似的结果，这使得在非电信的参考文献中可以减少50％的排放量，而无需额外的年度成本。从低成本到低发射溶液，天然气的集中式燃气轮机和与空气源热泵结合的分散的组合热量和发电厂（CHPP）被沼气Chpps，地面源热泵和集中的光伏流离失所，而局部光伏电动机和局部光伏和2-HOMEADS则是构造的。更强的缓解措施证明是昂贵的。总的来说，考虑到有限的供应避免了高估可实现的减轻，低估总成本以及对过于简单的资产组合的识别。
澳大利亚有巨大的绿铁的机会，但它需要战略性的公共资本投资和脱碳网格
如上所述，零排放能源的可用性是绿色重工业不可或缺的。绿铁，钢和关键矿产供应链种族将由具有丰富，低成本的零排放能量的辖区赢得，以生产氢，动力DRI植物并使用电气化来拖运和处理矿物质。这意味着，除了行业投资和税收激励措施外，我们还需要快速脱碳，这三个主要的澳大利亚电网 - 国家电力市场（NEM），西南西南相互联系的系统（SWIS）和PILBARA，以及大量的变速箱，以准备在上岸运输和制造业，并在运输和制造业上，并不断地进行运输，并不断地进行运输和处理。
普拉博沃总统的化石电力阶段外观需要更强大的清洁能源目标和投资
11月12日，在COP29的旁观，印度尼西亚的能源和气候变化特使，Hashim Djojohadikusumo，提出了一项计划，将15年内的发电能力提高100 gigawatts（GW），他说，这些投资将需要2350亿美元的投资，其中75％来自这些补充件，而又有75％。Also in attendance, the President Director of PT Perusahaan Listrik Negara (PLN), Darmawan Prasodjo, further elaborated that the 75 GW renewables additions up to 2040 would come from hydropower (25 GW), solar (27 GW), wind (15 GW), geothermal (7 GW), and bioenergy (1 GW).在演示材料的脚注中，从煤（6 GW）和气体（22 GW）中记录了28 gW的额外热基质加载。
可持续金融体系和资本投资
摘要尽管如此，诸如经济风险，政治风险和金融风险等风险因素在各种经济和金融调查中都具有各自的利弊。然而，在现有文献中几乎没有研究这些危险因素对可持续风险资本的影响。从这个意义上讲，本研究倾向于研究这些风险对可持续风险资本的影响，同时考虑人力资本在美国经济中的作用。本研究使用2006q1至2020q4的季度数据使用新颖的时间序列方法。估算结果验证了每个变量的平稳性和研究变量之间的协整。不对称的数据分布导致了一种新颖的时刻分数回归方法，该方法说明了经济风险，政治风险，人力资本和可持续风险投资之间的积极关联。在缔结的情况下，发现财务风险对该国的可持续风险投资产生不利影响。通过采用自举分分回归来检查模型的鲁棒性。这项研究表明，对经济，政治和金融风险进行了最小的方式，并增加了人力资本的投资，以鼓励可持续的风险投资。
Brian Drake 是国防情报局未来能力与创新办公室的人工智能主管。他领导该机构的人工智能研究和开发投资组合。作为一名分析师，他领导多个团队应对来自国家和非国家行为者的威胁，涉及技术、反情报和禁毒等主题。他曾担任德勤咨询公司的经理和托夫勒联合公司的管理顾问，专门为商业和政府客户提供战略规划、业务发展、合作咨询、技术和创新服务。他还曾担任系统规划和分析公司的军事平台和政策分析师以及 DynCorp 公司的核武器计划分析师。他拥有默瑟大学的文学士学位和乔治城大学的硕士学位。除了官方职责外，他还是国防情报纪念基金会的总裁兼首席执行官；该基金会是为阵亡国防情报官员的子女设立的奖学金基金。
Brian Drake 是国防情报局未来能力与创新办公室的人工智能主任。他领导该机构的人工智能研究和开发投资组合。作为一名分析师，他领导多个团队应对来自国家和非国家行为者的威胁，涉及技术、反情报和禁毒主题。他曾担任德勤咨询公司的经理和托夫勒联合公司的管理顾问，专门为商业和政府客户提供战略规划、业务发展、合作咨询、技术和创新服务。他还曾担任系统规划和分析公司的军事平台和政策分析师以及 DynCorp 的核武器计划分析师。他拥有默瑟大学的文学学士学位和乔治城大学的硕士学位。除了他的官方职责外，他还是国防情报纪念基金会的总裁兼首席执行官；为阵亡国防情报官员的子女设立的奖学金基金。