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印度航空公司面临供应链的困境和2025年上涨的成本
印度正在推动成为全球航空制造中心，古吉拉特邦瓦多达拉（Vadodara）的Tata-Airbus设施等重要里程碑，该设施将生产C-295军用运输飞机，展示了国内制造业的潜力。但是，这个雄心勃勃的目标面临着显着的挑战。这些挑战包括关键组件的可用性，影响全球和国内制造业。飞机制造是一个非常复杂的过程，需要数千个零件来自世界各地的各种制造商。基本设计，原型和最终可飞行的版本可能需要10 -15年，而其国际认证则需要3 - 4年。
澄清在研究写作中使用人工智能的道德困境：快速回顾
2024；Malik 等人，2023）。例如，人工智能驱动的文本生成模型可以帮助研究人员构思和撰写手稿初稿，而自动化参考管理系统可以简化引用和参考书目创建过程（Dang 等人，2022）。此外，人工智能驱动的语法和风格检查工具正在集成到研究写作软件中，以提高学术文本的清晰度和连贯性（Adams & Chuah，2022）。人工智能技术的使用为科学家提供了即时的答案和研究问题的见解，从而大大加快了科学发现、实验和及时报告创新发现和突破的整体速度（Dwivedi 等人，2021；Kitano，2016；Leslie，2020；Sarker 等人，2021）。总体而言，人工智能应用可提高研究的生产力、效率和可访问性，使科学家能够通过智能自动化和先进的分析能力在工作中取得更多成就（Ochuba 等人，2024 年）。
了解乌克兰的困境：人道主义和粮食危机如何影响国际安全？
在全球战争史上，第二次世界大战是伤亡最为惨重的战争之一，它带来了许多重大后果，例如纳粹德国、日本帝国和法西斯意大利的垮台（盟军的胜利），亚洲和非洲的非殖民化以及欧洲国际影响力的衰落。然而，在许多观察家看来，它所造成的破坏程度仍然是无与伦比的。估计死亡人数达 4000 万至 5000 万人，1 其中约 2000 万人死于饥饿和与饥饿相关的因素。2 此外，还有大约 2100 万至 2500 万人的死亡可归因于军事原因。3 战争破坏如此巨大，以至于对伤亡人数的估计相差很大。随着第二次世界大战的结束，国际联盟的失败显而易见，为联合国的成立铺平了道路。联合国成立的初衷和信念是，未来不会再发生第二次世界大战甚至更糟糕的对抗。然而，世界经历了持续四十多年的冷战，见证了关键的朝鲜战争和血腥的越南战争。二十世纪经历了不同程度的战争和冲突，这些战争和冲突表现出常规威胁和核风险。冷战期间很好地描述了各国传统上面临的军事或常规威胁，例如对主权完整、海域、贸易相关问题或国际法问题的攻击。然而，在二十一世纪，战争和冲突的威胁结果发生了重大转变。“安全”概念变得
量化中国能源三难困境并评估其与智能交通的关系
摘要 目的——缓解能源三难困境对应对气候变化、实现碳中和具有重要意义。为此，有效评估能源消耗水平至关重要。本研究旨在评估中国全省能源消耗的现状及时空变化。 设计/方法/方法——此外，我们基于2002年至2017年中国省级数据，利用动态估计模型，旨在确定智能交通对能源消耗的具体边际影响，以及智能交通影响能源消耗的可能渠道。 研究结果——因此，我们得出以下发现：（1）中国能源消耗及其三大支柱的表现都在逐步改善。此外，不同地区和省份的情况往往差异很大，表现最好和最差的地区之间的差距很大。 （2）科技进步对能源消耗具有显著的抑制作用，这一结果在一系列检验后仍然稳健。（3）科技进步的能源消耗消除效应主要源于创新能力的提高、技术效率的提高和能源规模的扩大。原创性/价值——据此，我们提出了一些政策建议，以帮助解决能源消耗问题并加速中国的科技进步。
人工智能和自主武器：全球安全中的道德和政治困境
摘要人工智能（AI）纳入国防技术已经彻底改变了现代战争，引入了能够在无直接人干预的情况下运行的自主武器系统（AWS）。尽管这些系统有望提高精度和运营效率，但它们也带来了深刻的道德和政治困境。本文探讨了AWS的演变，对其自治水平进行分类并分析了基础技术，例如机器学习和传感器集成。它深入研究了将生命和死亡决定委托给机器，问责制差距和滥用风险的道德挑战，同时仔细检查遵守国际人道主义法。政治方面包括AI军备竞赛，AWS的扩散以及国际治理中的挑战。案例研究说明了现实世界的含义，强调了强大调节的紧迫性。通过提出道德框架，监督机制以及人类决策的包含，这项研究强调了全球合作的必要性，以减轻风险，并确保AWS的发展与人道主义价值观和国际安全保持一致。关键词：人工智能，自主武器系统，道德困境，政治挑战，国际人道主义法，机器学习，AI军备竞赛，全球安全，问责制，监管。I.引言人工智能（AI）已迅速从科幻小说转变为现代技术中的有形和变革力量。在医疗保健中，AI有助于诊断和药物发现。在医疗保健中，AI有助于诊断和药物发现。在其核心上，AI是指计算机系统执行通常需要人类智能的任务，例如学习，解决问题和决策。这是通过各种技术来实现的，包括机器学习，深度学习和自然语言处理，允许AI系统分析大量数据集，识别模式并做出预测或以越来越多的自主权采取行动。AI的普遍影响都显而易见。在金融中，AI算法管理投资组合并检测欺诈。在运输中，它驱动了自动驾驶车辆的开发。AI的整合正在重塑我们的日常生活，有希望的效率提高和创新的解决方案。然而，这种快速的进步也带来了需要审查的复杂道德，社会和政治考虑因素。在人工智能和国防技术的交集中尤其如此，在这种情况下，潜在的利益风险造成了前所未有的危险。自主武器的演变是自动武器的演变，也称为致命的自主武器系统（法律），rep-
从新兴经济体治理角度对财务困境决定因素的计量经济学分析
摘要：在困难时期，公司被迫重新评估运营政策并重新制定战略方案，以辨别有限资源的价值最大化用途。高管对财务困境的反应敏捷性决定了破产的可能性。适当的治理推动合理、可持续、价值最大化的决策，而不当的做法会导致价值贬低、自私自利的行为，从而在财务上限制公司，导致财务困境加速。本研究使用 GMM 估计，在 116 家南非上市公司样本中考察了财务困境与公司治理之间的相关性。发现关键的财务困境决定因素是审计委员会和股东积极性（以股权所有权为代表），它们可能会阻止投资者冷漠、“董事投机取巧”和首席执行官的支配地位。此外，任职多年的首席执行官和研究生董事拥有丰富的背景潜在知识，可以帮助陷入困境的公司，特别是如果董事薪酬和治理之间的权衡得到妥善管理。此外，K-score 模型可以充当稳健的财务困境代理，因为它允许对灰色地带公司进行询问。这些发现提供了财务困境决定因素，有助于陷入困境的企业做出决策，以避免
屋顶太阳能困境：电价上涨和屋顶太阳能价值下降
1 平均住宅电价可从美国能源信息署 (EIA) 查询。平均电价是通过将最终消费者的电力收入除以相应的电力销售额计算得出的。最终消费者的平均电价代表所有消费者在各个行业和各个行业之间的消费者收入和销售额的加权平均值，并不反映电力公司向个人消费者收取的每千瓦时电价。太阳能系统安装成本来自加州分布式发电统计数据 (DGS)，由申请人自行报告，无需额外验证。2007 年至 2015 年期间，DGS 通过将 CEC-PTC 评级 (AC) 除以总系统成本来计算每瓦成本，并根据加州太阳能计划的首次激励索赔申请审查日期进行分类。这些值未根据通货膨胀进行调整。2015 年至 2024 年，DGS 的方法进行了调整，使用 AC 容量表示所有 NEM 太阳能成本，所有储能成本/瓦值均使用储能大小 (kW AC) 表示。从 2015 年起，为了删除错误数据，排名前 1% 和后 1% 的申请均被删除。
人工智能伦理学家的困境：通过支持科技巨头来对抗科技巨头
摘要 假设一位研究人员发现了当前社交媒体使用方式的一个主要问题。当他们随后必须决定是否使用社交媒体来提高对这个问题的认识时，会出现什么样的挑战？这种情况经常发生，因为伦理学家在如何实现变革和潜在地解决他们发现的问题方面做出选择。在本文中，强调与新技术和通常被称为“大科技”相关的挑战。我们提出了所谓的人工智能伦理学家的困境，当人工智能伦理学家必须考虑他们自己在传达已发现问题方面的成功与降低成功解决问题的机会的高风险如何相关时，就会出现这种困境。我们研究伦理学家如何通过结合三种伦理理论来解决困境并找到合乎道德的行动路径：美德伦理学、义务论伦理学和结果主义伦理学。文章的结论是，试图仅使用大科技公司提供的技术和工具来改变它们的世界有时会适得其反，想要实现长期变革的伦理学家也应该认真考虑政治和其他更具颠覆性的行动途径。这两种策略各有利弊，结合使用可能是实现这些优势并减轻讨论的一些弊端的理想选择。
解决土地利用中的能源-食物-自然三难困境
欧洲在土地资源管理方面面临着重大挑战，粮食生产、可再生能源发电和自然恢复之间的竞争日益激烈。随着地缘政治竞争的加剧，尤其是俄罗斯的入侵，能源和食品价格分别飙升，这一挑战变得更加明显。欧洲约 80% 的土地已经用于人类活动，主要是农业、林业和基础设施。1 这给生物多样性带来了巨大压力，并导致了环境恶化，给欧盟政策制定者带来了一个关键的困境。能源-食品-自然三难困境凸显了平衡这些相互竞争的需求的迫切需要，特别是考虑到欧洲绿色协议的气候中和和自然恢复目标。2
从能源三难困境角度回顾微电网能源管理策略
摘要：能源行业正在经历从发电到消费端各个阶段的范式转变。由于可再生能源 (RES) 渗透率的提高、监测和控制技术的进步以及配电系统组件的主动性，实现了经济实惠、灵活、安全的供需平衡，从而推动了微电网 (MG) 能源系统的发展。RES 的间歇性和不确定性以及 MG 组件（例如不同类型的能源发电源、储能系统、电动汽车、加热和冷却系统）的可控性是部署高效能源管理系统 (EMS) 所必需的。多智能体系统 (MAS) 和模型预测控制 (MPC) 方法在最近的研究中得到了广泛应用，其特点可以解决大多数 EMS 挑战。这些方法的优势在于 MAS 的独立特性和性质、MPC 的预测性以及它们提供经济实惠、灵活和安全的 MG 操作的能力。因此，本篇最新综述首次对 MG 控制和优化方法及其目标进行了分类，并有助于从能源三难困境（灵活性、可负担性和安全性）的角度理解 MG 运营和 EMS 挑战。主要确定和讨论了使用 MAS 和 MPC 方法可实现的控制和优化架构。此外，还提出了 MG-EMS 未来研究建议，涉及与 MAS、MPC 方法、稳定性、弹性、可扩展性改进和算法开发相关的能源三难困境，以造福研究界。