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制造业扩展伙伴关系 (MEP) 对国家层面的经济影响：2023 财年预估
霍林斯制造业推广合作伙伴 (MEP) 隶属于美国国家标准与技术研究所 (NIST)，与 Summit Consulting 和 Upjohn 研究所 (团队) 签订了合同，以分析 MEP 项目对 2023 财年 (FY 2023) 美国经济的总体影响。MEP 中心主要为中小型制造企业提供技术援助，帮助他们提高生产力和竞争力。这些中心协助进行产品开发、新投资以及改进产品和流程。他们还提供业务扩展和业务连续性规划的工具和资源，从而有助于提高销售额和节省成本。这些改进提高了客户企业的生产力、盈利能力和竞争力，从而通过创造就业机会、增加收入和扩大税基来改善经济。
在地方和区域层面培育循环经济
第 503 (2024) 号决议 2 1. 欧洲委员会地方和区域当局大会（“大会”）指的是： a. 《欧洲地方自治宪章》（ETS No.122，“宪章”），特别是其第 3、4 和 9 条； b. 大会 2021-2026 年优先事项，特别是优先事项 d：城市和地区的环境问题和气候行动； c. 大会第 500 (2024) 号决议“地方和区域应对自然灾害和气候危害：从风险防范到复原力”； d. 大会第 489 (2022) 号决议“基本环境权利：地方和区域当局的事务。走向对《欧洲地方自治宪章》的绿色解读”； e.联合国可持续发展目标和 2030 年可持续发展议程，特别是目标 1“在世界各地消除一切形式的贫困”、目标 3“良好的健康与福祉”、目标 6“为所有人提供清洁饮用水和卫生设施”、目标 11“可持续城市和社区”、目标 12“确保可持续消费和生产模式”、目标 13“采取紧急行动应对气候变化及其影响”、目标 14“保护水下生物”以及目标 16“创建和平包容的社会以促进可持续发展，让所有人都能获得司法公正，在各级建立有效、负责和包容的机构”。 2. 大会强调： a. 俄罗斯对乌克兰的侵略战争和 COVID-19 疫情的影响暴露了全球供应链中的重大弱点；再加上气候变化和由此导致的全球变暖的持续影响，这些发展凸显了重新构想经济各个方面并使其更能适应当前政治现实和未来挑战（特别是气候变化）的紧迫性；b. 20 世纪使用的“获取-制造-浪费”线性经济模式对环境和社会正义造成了重大损害，不再可行；c. 循环经济是一种恢复性模式，它将经济增长与自然资源使用脱钩，强调长寿、再利用和再循环，已成为线性经济的替代方案；d. 循环经济有潜力提高地方社会和经济的复原力并促进平等，从而实现资源和就业的重新分配并解决资源稀缺问题；e. 要实现循环经济的宏伟目标，需要采取多层次和多学科的战略方针。社区参与对于循环计划的成功至关重要；f. 地方和区域当局具有独特的优势，可以为发展具有复原力的循环经济做出贡献，这些经济扎根于其社区的特殊需求并制定循环政策。 3. 鉴于上述情况，大会呼吁欧洲委员会成员国的地方和区域当局：a.制定并积极实施适合当地和区域情况、促进人权和当地民主的当地和区域循环经济战略和行动计划；建立明确的目标和指标来定义和跟踪循环利用的进展；支持循环实践的发展，如再利用准备、回收、升级再造、当地可再生能源生产、城市绿化（包括解除土壤密封）、本地粮食种植、低排放和零排放流动性；
在地方和区域层面培育循环经济
第四十七届会议 在地方和区域层面促进循环经济 建议 512 (2024) 1 1. 欧洲委员会地方和区域当局大会（“大会”）指的是： a. 《欧洲地方自治宪章》（ETS 第 122 号，“宪章”），特别是其第 3、4 和 9 条； b. 大会 2021-2026 年优先事项，特别是优先事项 d：城市和地区的环境问题和气候行动； c. 大会建议 510 (2024)“地方和区域应对自然灾害和气候危害：从风险防范到复原力”； d. 大会建议 484 (2022)“基本环境权利：地方和区域当局的事务。绿色解读《欧洲地方自治宪章》”； e.联合国可持续发展目标和 2030 年可持续发展议程，特别是目标 1“在世界各地消除一切形式的贫困”、目标 3“良好的健康与福祉”、目标 6“为所有人提供清洁饮用水和卫生设施”、目标 11“可持续城市和社区”、目标 12“确保可持续消费和生产模式”、目标 13“采取紧急行动应对气候变化及其影响”、目标 14“保护水下生物”以及目标 16“创建和平包容的社会以促进可持续发展，让所有人都能获得司法公正，在各级建立有效、负责和包容的机构”。 2. 大会强调： a. 俄罗斯对乌克兰的侵略战争和 COVID-19 疫情的影响暴露了全球供应链中的重大弱点；再加上气候变化和由此导致的全球变暖的持续影响，这些发展强调了重新构想经济各个方面并使其更能适应当前政治现实和未来挑战（特别是气候变化）的紧迫性；b. 整个 20 世纪使用的“获取-制造-浪费”线性模型对环境和社会正义造成了重大危害，不再可行；c. 循环经济是一种将经济增长与自然资源使用脱钩的恢复性模型，强调长寿、再利用和回收，已成为线性经济的替代方案；
日本弓背蚁在个体和社会层面的免疫反应
COVID-19 大流行表明病毒性疾病如何使社会陷入瘫痪，并强调了疫苗和保持社交距离在预防此类疫情方面的重要性。有趣的是，类似的疾病防御机制不仅在人类身上观察到，在蚁群生活昆虫（如蚂蚁沙蜂）中也观察到。在本研究中，我们旨在探索蚁群的个体和社会免疫力。在个体层面，通过用大肠杆菌感染蚂蚁来诱导抗菌肽 (AMP)。使用纸片扩散试验测量抗菌活性，并使用 SDS-PAGE 分析 AMP 的分子量。然而，实验在肽检测方面得出了不确定的结果。在对个体免疫的实验之后，我们进行了一项研究来观察蚁群的社会免疫力。蚁群表现出复杂的社会行为，有助于它们对病原体的集体免疫。这项研究旨在调查日本弓背蚁如何应对铜绿假单胞菌感染。我们建立了两个蚁群，每个蚁群都有一只蚁后。实验组接触铜绿假单胞菌，对照组未感染。我们追踪了个体和群体水平的活动、蚁后的行为变化以及死亡个体的位置。受感染的蚂蚁和群体表现出活动水平降低，我们观察到死亡蚂蚁被隔离。虽然这项研究仅限于两个群体，但进一步的研究有望有助于更深入地了解蚂蚁群体的免疫系统和感染反应机制。
公司层面评估 - 新开发银行的政策框架
然而，随着时间的推移，一种非正式的政策结构已经建立起来。其中一个例子就是采用分散的政策管理方法，由各个部门作为政策所有者进行管理。这确实有积极的影响，因为它增强了所有权，并利用了原始部门/部门的大量实质性知识。然而，随着银行的成熟，需要做更多的工作来巩固政策的有效性，提高政策的一致性，避免各个部门随意应用政策规定。随着时间的推移，新开发银行还需要考虑制定一套专门的行业/专题战略和政策，至少在总体战略中确定的关键优先事项领域（例如基础设施、水和卫生设施等）。
在机构和部门层面实施人工智能政策和实践
• 目标 – 向教务长提出有关 AI 的建议 • 在马库姆定义 AI • 学院将 AI 定义为两类：预测性和生成性。预测性 AI 是指基于模式识别的 AI 生成内容。预测性 AI 的当前示例包括 Quillbot、Microsoft Word 和 Grammarly。教师可以继续他们现有的关于使用预测性 AI 的课程政策和实践。生成性 AI 被定义为可以从训练数据生成看似新颖、有意义的内容（例如文本、图像或音频）的计算技术。生成性 AI 的当前示例包括 ChatGPT、Gemini、Claude 和 Dall-E。
材料层面的直接回收 - JuSER
直接回收是实现废旧锂离子电池 (LIB) 循环经济的关键技术。对于正极活性材料 (CAM)，它被认为是当前回收技术中最紧密的闭环和最有效的方法，因为它只是通过重新锂化和重建老化的 CAM 来进行，而不是将它们分离成元素成分。在本研究中，通过模拟原始 CAM 合成的条件来恢复基于 LiNi 0.83 Co 0.12 Mn 0.05 O 2 (NCM-831205) 的废旧 CAM，即形态和结构分解的 CAM。在评估和优化 CAM 恢复的高温持续时间和随后的清洗程序后，回收的 CAM 显示出保持多晶性和振实密度，成功恢复比表面积、锂含量、表面和本体的晶体结构，但仅部分恢复原始的二次粒度和形状。虽然在最初的 100 次充电/放电循环中，锂离子电池中的原始 CAM 可与原始 CAM 相媲美，但随后的电阻增加和容量衰减仍然是一个挑战。回收过程中的高温可视为材料层面的一个关键挑战，因为它不仅会促进残留炭黑中有害的表面碳酸盐物种，还会通过氧气释放增强阳离子无序性和微/纳米孔隙率，这很可能发生在脱锂、因此热稳定性较差的循环 NCM 区域。
利用人工智能增强战术层面的瞄准
随着现代战争格局的不断演变，人工智能 (AI) 已成为军事行动中改变游戏规则的理论，特别是在增强战术级瞄准方面。人类驱动的战术级瞄准的问题在于，由于认知处理限制以及敌方战斗人员迅速发展的复杂性及其迅速转移的能力，它在实现快速获取、精确瞄准和最佳决策方面存在固有的局限性。人工智能驱动的瞄准系统可以彻底改变精度、准确度和传感器到射手的能力，将军事交战的效力和效率提升到前所未有的高度。通过利用人工智能算法和先进数据处理的力量，指挥官可以依靠全面而智能的决策框架，确保卓越的目标识别并最大限度地减少附带损害，从而在战场上取得决定性优势。本文深入探讨了人工智能在增强战术级瞄准方面的令人印象深刻的影响，强调了精度、准确度和传感器到射手增强方面的显著改进，这将重新定义现代战争的面貌。
全球气候变化及其在区域层面，政策和
1 Niranjan Sahoo，印度拉贾斯坦邦Jayoti Vidyapeeth妇女大学助理教授 *通讯作者电子邮件：niranjansahoo@jvwu.ac.in，niranjansahoo7443@gmail.com1 Niranjan Sahoo，印度拉贾斯坦邦Jayoti Vidyapeeth妇女大学助理教授 *通讯作者电子邮件：niranjansahoo@jvwu.ac.in，niranjansahoo7443@gmail.com
“利用国家数据生态系统制定国家和地区层面的政策和规划”
主题为“利用国家数据生态系统制定邦和区级政策和规划”的数据论坛由印度国家转型委员会副主席 Suman K. Bery 和北方邦政府首席秘书长 Durga Shanker Mishra 全面指导。与世界银行作为知识合作伙伴的合作丰富了本次研讨会的讨论和审议。在编写本报告的过程中，世界银行高级经济学家 Thomas Danielewitz、世界银行发展经济学项目经理 Malarvizhi Veerappan、世界银行贫困与公平全球实践数据系统专家 Shreya Dutt Mishra 和印度国家转型委员会助理主任 Liankhankhup Guite 做出了宝贵贡献。印度商学院的 Avik Sarkar 和 Sonia Chauhan 起草了本报告，对此也表示感谢。