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缓解碳的市场：AN ...
减轻碳或碳补偿是一种交易机制，可通过投资减少其他地方排放的项目来使政府，企业或个人通过投资减少，避免或清除排放的项目来弥补其温室气体排放。当实体投资碳减少计划时，它会获得碳信用额。然后使用这些信用来解释一个实体到另一个实体的净气候福利。政府或更频繁地由独立认证机构在认证后购买或出售碳信用额。表面上，碳偏移交易机制通常涉及一个实体（通常在发达国家），该实体将温室气体散发到大气中，以支付另一个实体（通常在发展中国家）来减轻前者的排放。例如，如果欧洲的一家工业石油公司希望弥补其排放量，则可以为非洲的一片自然或农业空间支付，例如森林，农田，湿地或草地（称为碳汇），以保存或更好地管理。这种据说是“取消”公司排放的“取消”或隔离。非洲仅生产全球二氧化碳排放量的四分之一，并且具有广泛的自然空间区域，这使其成为对发达国家发射的排放的赔偿的理想选择。2碳缓解计划背后的概念，尤其是旨在隔离其他地方的碳排放的计划，旨在将艰苦的保护计划转变为价值数亿美元的金融资产。4关于碳项目管理的担忧广泛且增长。这些资金还应该减轻生活在隔离碳的自然空间内及其周围的当地社区的人类贫困负担。碳信用额，尤其是来自自愿碳市场（VCM）的碳信用额，已通过利润丰厚的保费在投资银行和石油公司的碳桌越来越多。3然而，专家和研究人员最近发现，碳市场，尤其是自愿的碳市场，通常只会使国际商人和发射器受益，而不是实现真正的碳排放隔离，生物多样性保护和当地社区的福祉。本报告发现，VCM在很大程度上是通过验证和认证公司和交易者选择的，他们在过去的15年中花费了大部分时间在非洲抢购并注册了大量土地，几乎没有照顾生物多样性保护和地方社区权利。这些包括对计划的生态完整性的担忧，绝大多数主张被认为毫无价值。大多是私下进行的计划，也发现几乎没有支票和余额。5在某些项目中，人们被迫离开家。
传感器稳定性保证问题及其与提供系统性能质量的总体问题
摘要。研究是在确保发射器稳定性的领域进行的，该发射器旨在在极端条件下起作用。注意到解决问题的复杂性以及对包括结构，材料科学在内的系统方法的需求。已经分析了领先的外国和国内公司的方法 - 传感器的制造商和测量系统的测量传感器可靠性问题。显示了传感器的各种开发人员和制造商对“稳定性”一词解释的歧义。通常，传感器的随附文档以及招股说明书和目录表明定性特征且很少有定量参数。同时，国际质量标准表明有必要披露定性指标并将其转化为定量数据。提出了基于国际质量标准以及新的设计和技术解决方案，确保传感器在其生命周期中稳定的概念。以金属膜压力传感器的光束敏感元件的示例，这是一种稳定膜异质结构的电物理特性的特定有效技术。
人工智能解决教育问题
外部因素对改变各个部门技术进程的迫切性产生了巨大影响。数字化不仅代表了教育发展的新里程碑，而且代表了教育技术和方法的发展。由于 COVID-19 大流行造成的一段时期的限制，大多数国家的各级教育机构被迫诉诸学习过程的数字化。智能学习软件为用户提供了多种设计和个性化学习过程的选项，以及不受时间和空间限制。教师受益于灵活的内容生成和对学习者进度的即时评估、对大型任务集的评估、与其他教师和知识机构的知识共享。学习者受益于随时可用的学习工具和即时反馈。在我们的调查中，我们
人工智能——通过搜索解决问题
• 人工智能中的许多问题都采用状态空间搜索的形式。• 状态可能是游戏中合法的棋盘配置、某种路线图中的城镇、数学命题集合等。• 状态空间是可能状态的配置以及它们如何相互连接，例如状态之间的合法移动。• 当我们没有一个算法可以明确告诉我们如何协商状态空间时，我们需要搜索状态空间以找到从起始状态到目标状态的最佳路径。• 我们只能通过考虑当前状态的可能动作并尽可能地向前看来决定做什么（或去哪里）。例如，国际象棋是一个非常困难的状态空间搜索问题。
课程 – 经济的 13 个核心问题
经济的核心问题是由于无限需求和有限资源之间的不适当调整而产生的。无论是发达经济还是发展中经济，世界上每种类型的经济都具有普遍性。这一概念为每个经济体提供了基础，即如何制定计划和战略，以最佳利用现有资源来实现经济增长和发展的目标。在本章中，我们将借助表格和图形演示讨论生产可能性曲线的概念。我们还将学习如何借助生产可能性曲线解释经济的各种核心问题。
科学人工智能：简单问题与困难问题
人工智能科学方面的许多经典著作（主要是 Simon、Langley 及其合作者 3，但最近也有 Schmidt & Lipson、4 Udrescu & Tegmark 5 等人的作品）都集中在简单问题上。对于 Simon 和 Langley 来说，这种方法以心理学论点为前提，即科学认知本质上与常规问题解决相同，只是应用于一组不同的（有时更具挑战性的）问题。因此，他们开发了模拟人类解决问题的算法，并将其应用于科学发现。Chalmers、French 和 Hofstadter 6 批评了这种方法，因为它赋予算法一种问题的表示，而这种表示已经具有最终理论所需的基本原语。换句话说，它回避了表示问题：原语从何而来，我们如何知道我们是否拥有正确的原语？西蒙（与波普尔相反）坚持认为科学发现存在逻辑，但他的逻辑实际上是一种科学问题解决（即优化）的逻辑，而不是问题创造意义上的发现。后者涉及表征学习，但也涉及更深层次的东西，正如我在下面所论证的那样。
合成孔径的基本原理和特殊问题...
~ 向军事委员会提供航空航天研究和发展领域的科学技术咨询和援助（特别是在军事应用方面）； - 不断促进与加强共同防御态势有关的航空航天科学的进步； - 加强成员国在航空航天研究和发展方面的合作； - 交流科学技术信息； - 向成员国提供援助，以提高其科学技术水平
风速测量中的问题 - 世界田径
说到运动员的额叶面积，人们必须想象最有利（或不利）的流线型形状。在汽车制造中，这种形状由恒定的 CW（连续波）值表示。然而，在跑步者中，这种形状会不断变化。只有准确测量身体的每个位置，即手臂、腿、头部和躯干的角度位置的每次变化，才能定义跑步者的总 CW 值。为了计算步幅周期中每 1/100 秒的每个 CW 值。只有使用合适的短跑运动员模型，才能获得有关运动员能量平衡的可靠结果，从而模拟跑步过程中发生的其他身体位置，以便在风洞中进行测量。
航班运营商分析 - 运输问题
世界各地都发生了许多因空中交通管制 (ATC) 问题而引发的事件。例如，2018 年 2 月 2 日，俄罗斯航空公司 Pobeda 和土耳其航空公司 Pegasus 运营的两架波音 737 飞机在伊斯坦布尔阿塔图尔克机场空中险些相撞。值得注意的是，两架飞机相距仅 250 米 [2]。2018 年 1 月 30 日，一架由联邦快递运营、从雅典飞往特拉维夫本·古里安机场的波音 757-200 飞机与一架载有联合国工作人员前往埃及的 Beech 200 King Air 飞机避免了相撞，两架飞机的水平距离为 0.4 英里（740 米），垂直距离略大于 300 英尺（90 米）[3]。 2018 年 8 月 13 日，在爱丁堡机场，一系列事件导致一架载有 180 名乘客的空客 A320-214 于 09:48:13 从 06 号跑道起飞，一架挪威国际航空运营的波音 737-800（载有 159 名乘客）于 09:48:15 在同一跑道上降落。在最接近点，两架飞机相距约 875 米，当波音 737-800 接地时，空客 A320-214 的距离为 60 英尺 [4]。另一起两架飞机恰好处于危险的近距离飞行的案例发生在 2017 年 6 月 2 日，地点在莱城纳扎布机场附近。由于空中和地面的注意力不集中，以及空中交通管制员在指示垂直和水平分离方向时出现失误，险些导致正面相撞 [5]。中国空管部门共15名