摘要:“循环经济是一种在设计上具有再生性的经济,旨在始终保持产品、部件和材料的最高效用和价值,区分技术循环和生物循环。这种新的经济模式旨在最终将全球经济发展与有限的资源消耗脱钩”,这是艾伦·麦克阿瑟基金会广泛使用的定义。这个定义传达了两个信息。首先,它承认经济活动需要自然投入(能源和材料),并以废物和排放的形式产生产出。其次,它体现了这样的承诺:通过技术创新、人类智慧和市场,可以实现经济与自然的完全脱钩。显然,这两条信息并不一致。本文的目的是通过跨学科的视角来分析这些问题,这种方法将热力学的见解与传统的经济理论相结合。通过使用这种物理经济视角,本文认为,并不是任何类型的循环经济都是可持续的。因此,需要有指标来确保特定的循环经济模式减少环境和社会危害。
[1] 人工智能已成为主流——让我们创新和规范吧 https://www.scmagazine.com/perspective/emerging-technology/ai-has-gone-mainstrea m-so-lets-innovate-and-regulate [2] Chubb, J.、Cowling, P. 和 Reed, D. (2022)。加快步伐以跟上:探索人工智能在研究过程中的应用。人工智能与社会,37(4),1439-1457。DOI:10.1007/s00146-021-01259-0 [3] Morris, MR (2023)。科学家对生成式人工智能在其领域潜力的看法。arXiv 预印本 arXiv:2304.01420。[4] Guice, J. 和 Duffy, R. (2000)。互联网在科学领域的未来 [5] Kitchenham, B.、Brereton, OP、Budgen, D.、Turner, M.、Bailey, J. 和 Linkman, S. (2009)。软件工程中的系统文献综述——系统文献综述。信息与软件技术,51(1),7-15。[6] Marshall, C.、Brereton, P. 和 Kitchenham, B. (2014 年 5 月)。支持软件工程系统综述的工具:特征分析。第 18 届软件工程评估与评定国际会议论文集(第 1-10 页)。[7] Steyerberg, EW (2008)。预测模型的验证。临床预测模型,299-311。 doi:10.1007/978-0-387-77244-8_17 [8] Majid, MAA、Othman, M.、Mohamad, SF、Lim, SAH 和 Yusof, A. (2017)。定性研究中的访谈试点:操作化和经验教训。国际商业与社会科学学术研究杂志,7(4),1073-1080。[9] 转录一小时的音频或视频需要多长时间?https://www.rev.com/blog/resources/how-long-does-it-take-to-transcribe-audio-video [10] 转录一次采访需要多长时间? https://www.amberscript.com/en/blog/how-long-does-it-take-to-transcribe-1-hour-of-a udio/ [11] WIDODO,Handoyo Puji。访谈数据转录的方法论考虑。国际英语语言教学与研究创新杂志,第 3 卷,第 1 期,第 101-107 页,2014 年。 [12] REIS,Sofia;ABREU,Rui;PASAREANU,Corina。安全提交消息是否具有信息量?还不够!在:第 27 届国际评估与评估会议论文集 [13] RAMTEKE,Jyoti 等人。使用 Twitter 情绪分析预测选举结果。在:2016 年国际发明计算技术会议(ICICT)。IEEE,2016 年,第 1-5 页。 [14] MITE-BAIDAL,Karen 等人。教育领域的情绪分析:系统文献综述。在:技术与创新国际会议。Cham:Springer International Publishing,2018 年,第 285-297 页。[15] ZUNIC,Anastazia;CORCORAN,Padraig;SPASIC,Irena。健康和福祉中的情绪分析:系统综述。JMIR 医学信息学,第 8 卷,第 1 期,第 e16023 页,2020 年。[16] RAMBOCAS,Meena;PACHECO,Barney G. 市场营销研究中的在线情绪分析:综述。互动营销研究杂志,第 12 卷,第 2 期,第 146-163 页,2018 年。[17] WANKHADE,Mayur;RAO,Annavarapu Chandra Sekhara;KULKARNI,Chaitanya。情绪分析方法、应用和挑战调查。《人工智能评论》,第 55 卷,第 7 期,第 5731-5780 页,2022 年。
ISPK 是一家独立研究机构,隶属于基尔基督教阿尔布雷希茨大学,其工作为德国的安全政策讨论做出了贡献。它开展跨学科、政策导向的研究,并以非教条、无党派的方式运作。该研究所致力于大学研究和教学,为政治、商业和媒体、政治教育和促进年轻学者提供咨询。主题的重点是冲突和战略研究、恐怖主义等不对称挑战以及对德国和欧洲外交和安全政策、国际安全架构、失败国家稳定和安全政策等领域安全政策相关发展的分析和评估。海上安全。联系作者:Dr. Sarah Kirchberger 亚太区战略发展部主管skirchberger@ispk.uni-kiel.de
幼儿教育是改变未来的关键。在加纳东部地区的偏远村庄中,五岁以下的儿童经常被留在后面,无法获得结构化的学习或游戏环境。父母面临贫困和传统规范,经常低估教育,创建一个周期,使孩子上学是例外,而不是规范。小步骤,Big Futures项目旨在通过建立由受人尊敬的社区成员组成的当地托儿所/学龄前儿童来打破这一周期。这些设施将培养五岁以下的儿童,为他们的初等教育做准备,同时灌输对孩子和父母学习的热爱。研究表明,参加幼儿教育计划的孩子更有可能留在学校,在学术上表现更好,避免陷入贫困。我们的愿景很明确:使教育成为每个家庭未来的基本组成部分。通过授权父母看到教育的价值,并为孩子们从很小的时候就取得成功所需的工具,该项目将创造世代相传。在您的支持下,我们可以雇用两个当地的托儿所,提供一年的培训,装备教室和基础设施,我们可以一起改变这些农村社区 - 一个孩子,一个教室,一个教室,一个梦想。
摘要:本文分析了由欧盟与太空相关活动的新倡议的新推动力,该活动是由新法规(EU)2021/696或欧盟空间调节的动机。欧盟在世纪之交左右在这一领域采取了第一步,但实际上在过去十年中取得了切实的进步。尽管欧盟的太空计划与全球太空行业的其他国家的水平相当,但公众仍然在很大程度上不熟悉它。因此,本文试图通过其法律和技术方面分析该计划,以解释欧盟在当今与太空相关活动的主要领域的活动 - 沟通,对地球及其周围环境的监视以及不同的基于位置的服务。为了强调由于新法规而向每个成员国开放的机会,迄今为止,在太空行业中对克罗地亚活动的简短概述。尽管该法规是一份大量文件,但仍将某些问题打开,例如成员国对太空计划的责任,并且在本文的第三部分中进行了讨论。本文通过回答标题中提出的问题结束 - 这种新的太空政策是否真的可以将欧盟带到当今发展最快的部门之一的前端。
弧形菌根真菌(AMF)可能会对牧场的生态系统弹性和入侵分析产生深远的影响。通过生态反馈机制维护植物群落结构,例如促进营养循环和寄主植物吸收,物理和化学对土壤结构稳定性的贡献,植物竞争的介导表明,AMF可能是压力大干旱环境中的重要促进者。植物-AMF相互作用可能会通过提高本地植物群落社区对干旱,放牧以及对异国植物入侵的抵抗力而影响继承。然而,侵入性的外来植物可能会从与本地AMF社区的关联以及Alter的关联中受益。此外,问题仍然存在于AMF在压力环境中的作用,特别是鼠尾草的菌根依赖性(Artemisia spp。)草原植物。在这里,我们审查了与牧场中与AMF相关的科学文献,特别关注土地管理,干扰和入侵对Sagebrush Steppe中AMF社区的影响。我们强调了与牧场有关的AMF生态学的含义,并讨论了用于测量菌根反应的方法。我们的审查发现了令人信服的证据表明,AMF对干扰和对入侵的抵抗力的适应能力随植物和真菌群落组成而有所不同,包括植物菌根的宿主状况,植物功能行为以及生理适应植物和真菌的干扰。我们通过概述了一个框架来提高对牧场入侵生态的AMF知识的框架。了解AMF在半干旱的Sagebrush草原生态系统中的作用可能需要多种研究方法,因为植物AMF相互作用的高度可变性质,弹性会议的复杂机制以及未知的阈值 - 对环境压力的响应。这可能需要从植物生物量范式中转移到评估菌根的好处,以便在Sagebrush Steppe和其他半干旱生态系统中获得对植物对AMF或缺乏植物的依赖性的更全面看法。©2019范围管理协会。由Elsevier Inc.发布的所有权利保留。
BMI集团是一家房地产开发和振兴公司,专门从事适应性的重复使用和重新利用使用终止工业和商业物业及其从线性到循环经济体的过渡。红岩印度乐队(RRIB)是加拿大安大略省西北部的Ojibwe第一民族。理事会是省级领土组织安大略印第安人联盟的独立成员。前磨坊网站正在与RRIB合作开发,作为红岩镇和大尼皮贡地区的催化剂。米工厂重建概念计划(2022)与该镇社区发展策略的核心主题保持一致,概述了BMI对前工厂网站未来的愿望及其概念重建,包括整合未来机会,投资和商业利益的发展。https://www.thebmigroup.ca/
扩散模型在产生各种自然分布的高分辨率,逼真的图像方面取得了巨大的成功。但是,他们的性能在很大程度上依赖于高质量的培训数据,这使得从损坏的样本中学习有意义的分布变得具有挑战性。此限制限制了它们在稀缺或昂贵的科学领域中的适用性。在这项工作中,我们引入了DeNoising评分蒸馏(DSD),这是一种出奇的有效和新颖的方法,用于训练低质量数据的高质量生成模型。DSD首先预修了一个扩散模型,专门针对嘈杂,损坏的样品,然后将其提炼成能够生产精制,干净的输出的单步生成器。传统上将得分蒸馏视为加速扩散模型的一种方法,但我们表明它也可以显着提高样本质量,尤其是从退化的教师模型开始时。在不同的噪声水平和数据集中,DSD始终提高生成性能 - 我们在图中总结了我们的经验证据1。此外,我们提供了理论见解,表明在线性模型设置中,DSD识别了干净的数据分散协方差矩阵的特征空间,并隐含地正规化了生成器。此透视图将蒸馏片重新升级为效率的工具,而且是改善生成模型的机制,尤其是在低质量的数据设置中。