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实现可持续发展目标7
联合国已制定了“ 2030年议程”，该议程提出了17个不同的“可持续发展目标”（可持续发展目标），以从根本上重新重新重新制定当前的发展状态。目的是到2030年迁移到真正可持续的实践，这将解决与原科气候变化相关的风险。5这17个可持续发展目标包括各个方面，包括性别不平等，饥饿，减少贫困，负责消费，生产等。是整个2030年议程的三个主要挑战：（a）社会不平等； （b）环境污染和损害； （c）化石燃料能源危机。挑战（a）和（b）必须就当前经济框架中的生产手段和生产方法的批评解决。挑战（c）应通过改变能源的产生和分布方式来应对。当前的能源危机不仅是由于化石燃料污染了大气，而且还因为年度能源需求每年在全球范围内积极增长。6,7根据2030年议程，必须将能源范式更改为可再生，不污染的来源，并大大提高了发电单位和生产能力的效率。考虑到这一点，化石燃料挑战是SDG 7（可秩序而清洁的能源）的重点，包括能量过渡范式的概念，从当前基于化石的基于化石的能量生成状态转变为新的，以固定在为自然和生态的健康未来寻求更健康的未来。8全球南部是指位于亚洲，非洲，拉丁美洲和加勒比海的低收入和中等收入国家，与全球北部的高收入国家相反。3全球南方一词的使用是指殖民主义和新帝国主义引起的巨大不平等。来自全球北部的差异，甚至在全球南部的国家之间存在差异；诸如能源分配，人口，依赖负担，农业生产以及能源过渡的手段都需要在每个国家的文化，政治和经济环境中细微差别和特别关注。这对于整理过渡的驱动因素很重要：收入，能源价格，能源获取，本地燃料可用性以及针对当前基础设施的解决方案的可加工性。从巴西，俄罗斯，印度和中国等全球南方国家的运输，基础设施和工业的前所未有的增长中，似乎很明显的是，人口的日益增长以及能源需求的增长需要能源系统的突然变化，关于发电和分配战略。全球南方的能源部门必须更加努力，综合和成本效率，这创造了确保可持续和清洁系统的机会。此外，全球南方对全球温室气体排放的贡献也将增加，从而使实现可持续发展目标7成为重中之重。
实现Ann
减少温室气体排放。第一个标准通过碳中性可再生能源解决方案寻求减少能源需求和/或电力的电力需求的解决方案。这包括对能源效率，HVAC改进的投资以及对太阳能光伏，水力发电涡轮机和生物消化剂等技术的投资。这不包括某些被标记为“可再生”的一代形式，例如生物燃料，固体废物焚化和燃木，因为这些燃料来源与继续释放大量温室气体排放和其他有害副产品的操作有关。其他已经生成的内容。第二个标准是要确保可再生能源或能源效率项目是新的，并且在可能的范围内，可以量化化石燃料能源。我们要确保我们的投资正在导致开发额外的可再生能源或进行额外的能源效率投资；避免让我们的项目履行国家授权（即RPS）。对于实物新的可再生能源建设，新的能源效率投资以及我们选择投资于电力购买协议（PPA），虚拟电力购买协议（VPPA），可再生能源信用（REC），虚拟功率降低（VPRS）或碳质量偏移倡议。以公平和正义为基础。第三个标准是关于确保我们的策略以程序和分配权益为基础。这也意味着将不同能力的不同解决方案拼凑在一起这意味着，我们发现的解决方案可以减少能源消耗和用可再生能源为电网供电，应在决策以及解决方案的好处中以低收入和少数群体人口为中心。
实现人工智能
基于来自人类的证据，计算策略寻求识别与意识紧密相关甚至必然相关的特征，以便它们推广到人工系统。鉴于其他方法面临严重障碍，计算策略已被证明很受欢迎。基于与有意识的人类的行为和表面认知类比的推理（Dung，2022；Tye，2017）在动物意识研究中很常见，但这种推理是有问题的，因为人类和人工智能系统在身体构造和因果历史方面通常被认为差异太大，而无法将过多的权重放在这种类比上（Shevlin，2020）。此外，基于口头报告的推论也是有问题的，因为不清楚如何从人工智能系统中引出真正内省的报告（Birch & Andrews，2023）。1此外，由于人工智能系统缺乏大脑，使用意识的神经生物学理论似乎行不通。因此，完善意识的计算理论并探索如何将它们推广到人工智能系统是重要的研究重点。然而，尽管计算策略有着普遍的前景，但它面临着若干挑战。首先，计算主义是否正确并不明显——也就是说，尚不清楚实现正确类型的计算是否对意识足够（且必要）（Anderson & Piccinini，2024 ；Piccinini，2020 ）。其次，即使计算主义是正确的，哪种意识计算理论是正确的仍然是一个悬而未决的问题，例如全局工作空间理论（Mashour 等人，2020 ）或感知现实监控理论（Lau，2022 ）。第三，即使我们同意正确的计算理论，也不明显需要什么来实现必要的计算（Chalmers，1994 、2011 ）。下面，我们将重点讨论第三个挑战（计算实现），但值得简要评论一下前两个挑战。关于第一个挑战，正如 Sebo 和 Long（2023）所指出的，计算主义有两种显著的替代观点。第一种观点称为生物基质观，该观点认为意识必然依赖于生物的碳基基质。例如，如果意识与某种大脑状态类型相同（Place，1956；Smart，1959），则这种观点可能是正确的。第二种观点称为生物功能观，最为突出的倡导者是 Godfrey-Smith（2016、2020），该观点认为意识依赖于细粒度的生物功能，如新陈代谢、系统范围的同步或其他功能，这些功能的实现依赖于神经元的物理特征或大脑生物化学的具体情况。 2 这种观点是功能主义的，但不是计算主义的（例如，Piccinini，2020，第 14 章），因为标准数字计算机无法实现这些功能。在下文中，我们很少排除生物学基础或功能观点。然而，正如 Sebo 和 Long（2023）指出的那样，由于许多研究人员都是计算主义者，因此计算理论对人工意识意味着什么就显得尤为重要。例如，最近一份关于人工意识的有影响力的报告甚至从一开始就假设计算主义是正确的（Butlin 等人，2023 年）。此外，前面的非计算主义观点经常与我们将在这里讨论的观点相混淆：计算实现存在实质性限制。然而，我们认为，这些是不同的观点，由不同的论据支持。在下一节中，我们将进一步阐明非计算主义与计算实现存在实质性限制的观点之间的区别。关于第二个挑战，我们注意到，最近的研究在不同的计算理论可能对人工意识意味着什么的问题上取得了迅速进展（Butlin 等人，2023 年）。希望这项工作可以为基于证据的评估提供信息
如何实现低噪音
1.系统阻抗 众所周知，机柜进出风口之间的区域占整个系统阻抗的60%到80%。此外，气流越大，噪声水平越高。整个系统阻抗越高，需要的气流就越多，以提供必要的冷却。因此，必须将系统阻抗降至最低水平，以将噪声降至最低。2.流动扰动 湍流气流路径上的障碍物会产生噪声。因此，必须避免障碍物，特别是在关键的进出区域，以降低噪声水平。3.风扇速度和尺寸 由于高速风扇通常比低速风扇产生更大的噪音，因此应尽可能尝试使用低速风扇。通常，在提供相同空气流量的情况下，较大、较慢的风扇比较小、较快的风扇更安静。4.温升 空气流量与系统内允许的温升成反比。允许的温升的微小变化会导致所需空气流量的显著变化。因此，如果对允许的温升限制做出一点妥协，所需的空气流量就会大大减少。结果，噪音显著降低。5.振动 在某些情况下，系统重量轻或在某些特定的操作方法中指定，强烈建议使用柔软而灵活的隔离器以避免振动传输。6.电压变化 电压变化会影响噪声水平。当风扇上施加更高的电压时，由于转速增加，会产生更大的振动。因此，会产生更高的噪音水平。7.设计考虑因素 风扇每个部件的设计都会影响噪音水平。可以通过绕线芯的尺寸、叶轮叶片和外壳的设计以及精密制造和平衡来实现低噪音水平。
