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农业或环境经济学的博士后职位
上下文博士后位置是“碳养殖监测，报告与验证（MRV）系统”项目的一部分（Marvic，由Horizon-Europe资助，2024-2027）。Marvic的主要目标是开发有效且强大的MRV系统，以进行碳养殖（i）符合欧盟碳除去碳删除认证法规，（ii）在成本和准确性之间具有最佳的权衡取舍，（iii）考虑当地环境，（IV）（iv）（iv）减轻行政负担，并（V）考虑非违规的风险。选定的候选人将完全融入项目团队，其中包括土壤科学家，农艺学家，遥感专家，气候专家，经济学家和社会科学家。
GVBLIL数字和物理双胞胎
软件生产工厂（SPF）是集成在一起的计算机，硬件和软件的网络物理结构，以作为一个构想和快速原型环境。SPF是一个虚拟动态环境，可分析要求，建筑和设计，评估权衡取舍，测试地面车辆开发工件，例如结构和行为特征，以及部署系统文物和操作资格。SPF在产品开发以及系统操作和支持期间都使用。白皮书描述了SPF的组成部分，以根据以模型为中心的数字工程过程指南来构建相关的地面车辆快速原型（GVRP）模型。工厂和过程共同确保按照指定生产工件。这些过程围绕建筑物，维护和追踪从源到构建系统的最终原子元素的单个信息来源。
全球分析
政策连贯性被认为对于有效执行这两个全球议程至关重要。被定义为“一种系统制定过程，该过程以协调的方式考虑了多个政策目标，最大程度地减少权衡取舍并最大化协同作用”（Nilsson，2021年，2021年，第2页），在1990年代首先在欧盟中获得了政府的同义政府，首先在欧盟中获得了欧盟的牵引力。自2030年议程采用以来，其重点是其17个SDG的“综合”和“不可分割的”性质，政策连贯性一直是重新利益的主题（McGowan等，2019）。其所感知的重要性反映在包含特定目标的SDG 17.4（可持续发展的政策连贯性）中。2030年议程甚至其一些批评者的支持者都认为，连贯性对于有效实施可持续发展目标和以透明和公平的方式导航权衡至关重要（Easterly，2015年）。
可持续发展的科学技术和创新任务团队
科学，技术和创新（STI）具有巨大的潜力，可以加速发展可持续发展目标（SDG），并促进农业，能源，医疗保健和教育等领域的关键过渡。STI是管理目标和目标之间权衡取舍的重要工具，并在可持续性的环境，社会和经济支柱之间建立协同作用。，但正如2023年可持续发展目标峰会的政治宣言所强调的那样，如果解决了与SDG相关的研究和创新资金的资金，则STI仅在解决STI访问的结构性障碍的情况下才会产生这些影响。未来的峰会将进一步强调弥合发达国家和发展中国家之间不断增长的STI鸿沟并加深伙伴关系，以便STI可以成为一个更可持续，安全和繁荣的世界的催化剂。
自然气候解决方案与可持续发展目标之间的贸易和贸易共同点
打击气候变化并实现联合国可持续发展目标（SDG）是人类面临的两个重要挑战。自然气候解决方案（NCSS）可以为实现这两项承诺做出贡献，但也可能产生冲突的权衡。在这里，我们审查了文献，并根据专家知识进行了研究，以评估12个选定的生态系统内150个可持续发展目标和NCS之间的共同效果和权衡。我们证明，陆地，沿海和海洋NCSS可以实现不同的可持续发展目标靶标，并且冗余低。因此，在各种生态系统中实施NCSS将最大化可持续发展目标目标的实现，但也会引起权衡取舍，尤其是在不遵循最佳实践的情况下。依靠大规模的NCSS将需要考虑这些权衡，以确保对不同利益相关者的积极气候成果和多个可持续发展目标的同时实现。
计划退休中的医疗保健费用-Vanguard
这些覆盖范围的成本和全面性有所不同，退休人员在选择计划时需要做出权衡决策。根据健康状况，不同医疗保险范围下的10个总费用可能会有所不同（请参见图2）。有些人可能会考虑支付较高的保费，以降低极端或更少可预测的口袋成本的风险。其他人，尤其是那些期望保持健康的人，大多数年份可能会因选择不太扩展的补充政策或根本而没有经历较低的成本。权衡取舍，他们可能会经历数年的成本更高的成本。等到需要补充覆盖范围直到可能不建议进行，因为许多承运人在个人生病（最初的Medicare入学期间）或将收取更高的费率后不会提供该选择。
课程名称：机器学习学分时间
。课程大纲：机器学习介绍；概念学习：假设的一般顺序，版本空间算法，候选算法；监督学习：决策树，天真的贝叶斯，人工神经网络，支持向量机，过度拟合，嘈杂的数据和修剪，测量分类器的精度；线性和逻辑回归；无监督的学习：分层的伙伴聚类。k-means分区聚类；自组织地图（SOM）k-neart-neigh-neigh Neignal算法；使用标记和无效数据使用EM进行半监督学习；强化学习：隐藏的马尔可夫模型，蒙特卡洛推理探索与剥削权衡取舍，马尔可夫决策过程；合奏学习：使用多个假设的委员会。包装，提升。参考材料：
A/79/224大会 - 联合国数字图书馆
8。生成人工智能的快速发展是一个重要的发展，并强调了定义当代人工智能的数据和计算资源的规模。大型语言模型代表一种基础模型，并使用可以适应一系列下游任务（包括潜在军事用途）的广泛数据进行培训。大型语言模型的使用以及允许更广泛访问的开源模型的迅速增加，从旨在创建新颖的武器，手段和战争方法的旨在促进的滥用到与军事应用相关的许多风险，即使是责任技术也可以使用该技术，范围是负责任的参与者，范围从故意的滥用措施。1关于人工智能透明度的权衡取舍代表了有关维护开放传统的必要性，以支持创新和发展以及对监督的需求。