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适应决策分析的气候学习方案
经济决策分析是开发涉及昂贵适应选择（例如洪水风险管理）的行业中成本效益的适应途径的重要工具。标准的生态学方法方法不考虑学习气候变量的未来变化，即使有关自适应计划的大量文献强调了随着时间的推移学习的关键作用，因为关于气候变化的不确定性是很大的。在诸如现实选择分析或最佳控制等标签之下的一系列新兴，多样化和分散的经济适应性决策方法已经开始解决这一挑战，通过在适应方案的经济评估中对学习的经济估值包括在适应方案中的经济估值，通过利用所谓的气候学习现象。我们综合了该文献，并将应用的气候变量了解的气候学习方案分类，采用了哪些学习来源，如何建模学习，哪些气候数据用于校准学习方案，提供拟合信息的良好性以及如何提供深度的不确定性。我们的结果表明，出版物考虑通过观察来学习或不明确说明学习来源。大多数作者通过随机过程或贝叶斯方法生成气候学习方案，并使用IPCC或英国大都会办公室的气候模型输出来校准学习方案。审查的文献很少提供有关学习场景适合对基础气候数据的良好性的信息。我们得出的结论是，用于生成气候学习场景的大多数方法在气候科学中没有很好地基础，并且不足以代表气候不确定性。改善气候学习情况的一种途径是将贝叶斯方法与模拟器相结合，该方法模仿气候模型根据未来时刻的观察结果而模仿的气候模型。
未来能源方案2024要求证据
受访者还评论了负排放技术的应用。收到的观点通常是负面的，相反，重点应减少整体排放，而不是改变燃烧哪种类型的燃料。一些受访者认为使用生物质可能是不可持续的，并且仍然会产生排放。最终，那些回答的人表明，尽管不建议使用长期使用，但使用生物能源与碳捕获和储存（BECC）（BECC）可能是朝着净净纳的必要步骤。在短期内，人们承认生物质对基于热的经济有很大的好处，因为其季节性需要长期存储，而生物量是可以成本有效地存储可再生能源的几种方式之一。
气候变化方案 - 指南文件GD15
本出版物严格遵守奥克兰理事会的版权和其他知识产权（如果有的话）。出版物的用户只能在安全的数字介质或纸质副本中访问，复制和使用该出版物，以提供与个人或公共服务有关的负责任的真实非商业目的，前提是该出版物仅准确地得到了准确的复制，并且对其来源，出版物日期和作者资格的适当归因。未经奥克兰理事会事先书面同意，不得以任何方式将本出版物用于任何商业目的。将本出版物用于专业培训目的，无论是应付或免费的，都需要奥克兰议会事先书面同意。奥克兰理事会对信息或数据（包括第三方数据）的可用性，准确性，准确性，完整性，货币或可靠性（包括第三方数据）（在法律上允许的最大范围）提供的任何损害或损失的所有责任或通过对本出版物的使用造成的任何损害或损失的全部责任或通过出版物或数据出售或通过出版物和数据提供的信息和数据。以“原样”为基础提供其中包含的出版物，信息和数据。
气候变化方案：指南文件GD15
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评估可能令飞行员感到惊吓和意外的情景
本演示文稿由 Scholarly Commons 会议免费提供给您，供您免费访问。它已被 Scholarly Commons 的授权管理员接受，并被纳入国家训练飞机研讨会 (NTAS)。如需更多信息，请联系 commons@erau.edu。
辅助场景中情感人机交互的人工智能
与人类互动的社交机器人的发展正成为机器人研究的重要焦点，促使欧盟委员会投资社交和认知机器人，通过提升对值得信赖的以人为本和基于人工智能 (AI) 的技术的看法，这些技术可以为整个社会带来巨大的利益。在这方面，去年更新的人工智能协调计划制定了采用新一代人工智能机器人的战略。事实上，人工智能的最新进展使计算机具有社交能力。例如，人工智能驱动的社交机器人提供心理、社会和情感支持。有认知障碍的人可能会从社交机器人的日常工作帮助中受益，因为这些系统使他们能够长时间在家中保持自由 [4]。人工智能应用于机器人的潜力在辅助应用中具有许多优势，例如：
让人工智能在多模式和医疗保健场景中值得信赖
事实证明，人工智能 (AI) 能够有效地支持决策过程 [1]，尤其是深度学习技术已经取得了最先进的性能 [2]。尽管在多个应用中取得了令人印象深刻的预测精度，但仍然需要解释所提出的学习模型的决策。因此，可解释人工智能 (XAI) 引起了科学界越来越多的兴趣 [3、4、5]，因为深度神经网络等模型的复杂性使得用户无法理解和验证决策过程。XAI 旨在深入了解这些系统的行为和过程，确保算法的公平性，识别训练数据中的任何潜在偏差，并使复杂的 AI 模型对人类更加透明和易于理解 [5]。在有关 XAI 的文献越来越多的情况下，我们实验室正致力于三个问题。第一个问题涉及处理时间序列 (TS) 数据的深度学习 (DL) 模型的可解释性。事实上，存储和注册数据的能力不断提高，增加了时间数据集的数量，提高了对 TS 分类模型的关注，并提出了解释其决策的必要性。在此背景下，我们介绍了三种 XAI 方法在现实世界中对远程信息数据进行异常检测的多模态任务中的应用和评估。我们应对了挑战
未来能源情景：2024 年路径假设
在我们的路径中，我们假设 FES 中未建模的行业排放与气候变化委员会 (CCC) 的第六碳预算平衡路径保持一致。这意味着这些行业的排放将遵循 CCC 报告中概述的假设和结果。我们不直接建模的行业包括航空、农业、航运、土地利用、土地利用变化和林业 (LULUCF)、废物、含氟气体、生物燃料的生物能源碳捕获和储存 (BECCS) 和燃料供应。
全球治理趋势与2030年未来情景
我们还感谢那些参加不同圆桌会议并重点讨论 GLOBE 报告中研究的不同宏观部门的专家和从业者（Ludgarde Coppens、Oriol Costa、Cyrine Drissi、Olivier de France、Tamar Gamkrelidze、Jessica Green、Patricia Kameri-Mbote、Miriam Matejova、Manuela Moschella、Gustavo Müller、Hanna Ojanen、Lucia Quaglia、Phillip H. Pattberg、Malte Peters、Ester Sabatino、Monika Sus、Maria Trigo、Andriy Tyushka、Ruben Diaz-Plaja、Maria Trigo、Eva Michaels、Jeffrey Michaels、Tobias Lenz）。总体而言，他们的意见对于准确、合理地理解当前全球治理挑战至关重要。我们特别感谢 Esade 全球经济与地缘政治中心主席 Javier Solana，自 2020 年 1 月启动以来，他以多种方式支持了本研究项目。
未来数字化程度如何？未来情景分析
在气候变化的背景下，许多前瞻性研究通常涵盖社会的各个领域，它们设想了可能的未来，以扩大选择范围。数字技术在这些可能的未来中的作用很少被专门针对。这些研究在一个已经缓解和适应气候变化的世界中设想了哪些数字技术和方法？在本文中，我们提出了一种情景类型学，以调查数字技术及其在14项前瞻性研究及其对应的35种未来情景中的应用。我们的发现是，所有情景都认为数字技术将在未来存在。我们观察到，只有少数研究质疑我们与数字技术的关系以及与其实质性相关的所有方面，而且没有一项一般性研究预见到当今使用的技术的突破。我们的结果表明缺乏对信息和通信技术的系统性看法。因此，我们主张进行新的前瞻性研究来展望ICT的未来。