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World File Search System影响环境
驾驭悖论：构建综合 ESG 公司治理的可持续战略
摘要 目的——组织面临着应对各种压力的挑战，这些压力来自影响环境和社会的活动，利益相关者认为这些活动意义重大。本研究致力于确定一种促进对可持续性进行分析并将其无缝整合到企业战略中的流程。目标是建立一个能够有效管理机构压力的“综合”ESG 治理框架。 设计/方法/方法——本研究采用行动研究方法，重点关注糖业的一家领先公司。调查通过直接或间接地让董事会成员、高层管理人员以及工业和商业客户以及最终消费者参与的过程，深入探讨与业务问题相关的关系动态。 发现——可持续发展战略的制定是董事会有效应对环境、社会和经济压力引起的紧张局势的指导框架。 研究的局限性/含义——本研究有助于弥合企业治理和制度理论之间的鸿沟（从矛盾的角度来看）。在管理层面，该研究引入了一个结构化流程，旨在将可持续发展目标无缝整合到治理中，符合国际 ESG 指南（OECD，2023；WEF，2020）。原创性/价值——这项研究的原创性在于董事会制定的可持续发展战略考虑到了治理的影响并响应了战略利益相关者的需求。关键词 ESG、行动研究、综合治理、糖业、战略论文类型原创文章
Vieo IRA CPRGGP优先气候行动计划（PCAP）
•到2015年1月1日到20％•到2020年1月1日到2020年1月1日•2025年1月1日的30％适应：术语适应意味着自然或人类系统适应任何变化的效果的能力。在这种情况下，气候变化包括全球变暖及其影响。替代能源：替代能量是来自非化石燃料来源的其他形式的能量。二氧化碳：它是化石燃料燃烧产生的主要温室气体排放。气候变化：气候变化直接和间接地归因于改变大气组成的人类活动。这些变化改变了行星的温度，直接影响环境。该术语的定义对其重要性有所不同。全面的气候行动计划（CCAP）：叙事报告，概述了受赠人重要的温室气体来源/水槽和行业，建立了近期和长期的长期温室气体减少目标，并提供策略并确定衡量最高优先级领域的措施，以帮助授予者满足这些目标。规划和自然资源部（DPNR）：DPNR是负责保护，保护和管理该岛的自然资源的美国维尔京群岛的机构。交通运输部（DOT）：DOT是美国运输部门的机构，包括领土。分布式能源资源（DER'S）：DER是一个小规模的发电单位，可在本地运行，并连接到分配级别的较大电网。包括太阳能电池板，小型天然气燃料发电机，电动汽车和可控
概念人工智能
被应用时，它必须模拟和控制整个创作过程。 “人工智能”一词是在20世纪中叶（1956年）汉诺威的一次会议上提出的。早在 1950 年，英国数学家阿兰·图灵就提出了机器平稳、渐进学习的理念——在所谓的成熟过程中积累信息。他提议“制造儿童机器”，这些机器能够逐渐独立成长，并学会在成人的水平上进行交流”[1，第 20 页] [455]目前用于训练人工智能的正是这种模型。它基于系统识别模式并从中学习的能力，无需人工干预即可提高其认知能力。神经网络和进化算法等人工智能范式主要模拟无意识推理和学习的方法。统计数据的处理和分析水平使得人工智能能够做出接近人类直觉猜测准确度的预测。欧盟委员会专家组根据人工智能所执行的任务，将其定义为“由人类开发的软件（也可能是硬件）系统，具有复杂的目标，在物理或数字维度上采取行动，通过收集数据来感知环境，解释收集到的结构化或非结构化数据，推理从这些数据中获得的知识或处理信息，并决定为实现目标而采取的最佳行动。 “人工智能系统可以使用符号规则或学习数值模型，并通过分析其先前的行为如何影响环境来调整其行为”[2，p. 16]。人工智能已经在建筑理论和设计实践中牢固确立。它已成为创建体积图像、开展前期项目和设计工作必不可少的工具。
生命周期评估芬兰城市公共汽车的磷酸锂和电化学再生细胞
该研究根据所应用的存储技术和芬兰背景下的电气化程度研究了电动城市公交车的环境影响。磷酸锂（LFP）和电化学再生器（ECR）被选为储存技术。ECR可以是锂离子电池的替代品；但是，在应用于电气化城市公交车时，其环境表现知之甚少。这项研究的重点是柴油巴士，电池电动总线（BEB）和插电式混合动力总线。生命周期评估（LCA）用于评估存储技术与电力程度之间的潜在环境影响。来自该行业的主要数据用于评估制造ECR的影响。结果表明，生产ECR的KWH产生了178 kg CO 2 -EQ的全球变暖潜力（GWP），高于LFP。但是，其应用表明ECR的性能更好。在BEB中使用ECR和LFP的影响分别为385 g CO 2 -EQ/KM和441 G CO 2 -EQ/KM。混合系统分别为ECR和LFP生成652 g CO 2 -EQ/km和670 g CO 2 -EQ/km。这项研究还表明，电气化程度和环境益处之间没有一致的模式。方案分析表明，使用芬兰和挪威电力组合评估时，BEB提供了最佳的GWP，而在施加波兰电力时，混合系统表现最好。这项研究表明，存储技术，电气化程度，燃料固定和电源会影响环境性能。在决定使城市的运输系统电气化之前，需要仔细评估。
绿色空间对可持续城市规划中微气候的影响
近年来，旨在减轻气候变化影响的各种模型和场景的开发越来越重要。这种方法在我国也在变得突出。这项研究基于在默辛省塔尔苏斯区的Yeşilyurt社区进行的研究。这项研究的主要目的是使用Envi-Met模拟评估绿色空间增加对微气候条件的影响。在这项研究的范围内，在当前情况与增加绿色空间数量的情况之间进行了比较。使用Envi-Met模拟软件进行了绿色面积数量的分析，利用气候数据（例如温度，湿度，风向，风向和速度）进行的，这些数据是通过测量获得的。在涉及绿色空间增加的情况下，总绿色面积从目前的2,487平方米增加到4,398平方米。模拟结果强调了这种增强对微气候的实质性影响。平均温度值在31.11°C至33.04°C之间波动，表明绿色空间的膨胀导致温度降低，从而积极影响环境。这意味着整个区域的总温度降低约为0.45°C。该研究强调了绿色空间增长对微气候条件的有利影响，这是由Envi-Met模拟得出的发现所证明的。它阐明了这种增加如何促进温度调节。这些结果强调了故意绿色空间在城市规划和设计过程中的重要性，指导决定促进环境可持续性的决策。因此，建议地方政府即将采取的策略优先考虑绿色地区的扩大，同时考虑与小气候和环境质量有关的因素。
人工智能的治理
OECD 将 AI（人工智能）系统定义为“一种基于机器的系统，它可以通过为给定的一组目标产生输出（预测、建议或决策）来影响环境。它使用机器和/或基于人类的数据和输入来（i）感知真实和/或虚拟环境；（ii）通过自动（例如，使用机器学习）或手动分析将这些感知插入模型；（iii）使用模型推理来制定结果选项。人工智能系统旨在以不同程度的自主性运行”（OECD，2019a）。这一定义将人工智能与最近引起技术进步兴奋的技术类型联系起来：机器学习。机器学习是计算统计学的一个分支，专注于设计算法来根据新数据进行预测，而无需明确编程解决方案。自 2012 年以来，机器学习作为一种预测技术的使用大幅增长。机器学习现在已经很常见：Pandora 学习如何根据用户的喜好做出更好的音乐推荐； Google 学会了如何根据在线翻译的文档将内容自动翻译成不同的语言；Facebook 则学会了如何根据已知用户的数据库识别照片中的人物。一组称为“深度学习”的机器学习算法已被证明对各种预测任务特别有用且具有商业可行性。深度学习算法是一种神经网络，它几乎不需要程序员的指导就能解决大型复杂数据集中的问题。神经网络是一种程序，它使用权重和阈值的组合将一组数据输入转换为输出预测，测量这些预测与现实的“接近度”，然后调整它使用的权重以缩小预测与现实之间的距离。通过这种方式，神经网络可以在输入更多数据时进行学习。它之所以被称为“深度”学习，是因为程序会自动生成多个网络作为数据的抽象层来识别模式。1
使用自发性眨眼相关大脑活动来研究移动地图辅助导航过程中的认知负荷
在自然移动地图辅助导航任务中持续评估行人的认知负荷具有挑战性，因为对刺激呈现、人与地图的交互以及其他参与者反应的实验控制有限。为了克服这一挑战，本研究利用导航员在导航过程中的自发眨眼作为连续记录的脑电图 (EEG) 数据中的事件标记，以评估移动地图辅助导航任务中的认知负荷。我们研究了在给定路线上的移动地图上显示不同数量的地标（3 个 vs. 5 个 vs. 7 个）是否以及如何影响导航员在虚拟城市环境中导航时的认知负荷。认知负荷是通过眨眼相关的额中部 N2 和顶枕 P3 的峰值幅度来评估的。我们的结果显示，与显示 3 个或 5 个地标相比，顶枕 P3 幅度增加表明在 7 个地标条件下的认知负荷更高。我们之前的研究已经表明，与 3 个地标条件相比，参与者在 5 个和 7 个地标条件下获得了更多的空间知识。结合当前的研究，我们发现，与 3 个或 7 个地标相比，显示 5 个地标可以提高空间学习能力，而不会在不同城市环境中导航时增加认知负荷。我们的研究结果还表明，在地图辅助寻路过程中可能存在认知负荷溢出效应，即在地图查看过程中的认知负荷可能会影响环境中目标导向运动过程中的认知负荷，反之亦然。我们的研究表明，在设计未来导航辅助设备的显示时，应同时考虑用户的认知负荷和空间学习，导航员的眨眼可以作为有用的事件制造者，以解析反映自然环境中认知负荷的连续人类大脑动态。
国防战略的不规则战争附件
不规则的战争是对美国国家安全的持久，经济的贡献，并且将仍然是美国国防部的重要核心能力。战争的特征和形式在不断变化，但其基本性质仍然相同。尽管大力竞争现在是我们的主要国家安全挑战赛，这与全世界的暴力极端主义组织进行了将近二十年的不规则战争，这是掌握不规则战争的要求。远没有放弃这些关键能力，我们将把这些能力提高到针对同伴竞争对手民族国家对手的能力。对国防战略的不规则战争附件的这一摘要解释说，不规则的战争将被制度化为核心竞争力，具有足够的，持久的能力，可以在与NDS保持一致的情况下促进各种竞争和冲突的国家安全目标。部门将采用这些概念和能力，以资源可持续的方法来决定竞争的条款和节奏，以占上所有战争之后的全球对手，并在与盟友和合作伙伴仔细协调方面建立和维持我们的全球优势。应该战争来，这些能力将影响环境，以确保战斗的统治地位和我们在我们条款上结束任何冲突的能力。这种方法不需要大量的新资源来满足我们的战略愿景；它需要新的想法和使用现有能力的新方法。因此，国防部将：（1）永久实现在其当前不规则战争任务中取得成功所必需的心态和能力； （2）利用我们的武器库中的所有不规则能力，包括我们的机构和外国伙伴的独特能力，以与修正主义的权力和暴力极端主义组织竞争。我们绝不能 - 也不会 - 重复“在大国竞争和冲突中都为不规则的战争做准备的“繁荣与萧条”周期。美国人期望他们的军队要做的不仅仅是对危机的反应，他们期望我们竞争并保持我们的优势。
人工智能治理：抓住机遇、应对挑战
简介 人工智能的定义 OECD 将人工智能 (AI) 系统定义为“一种基于机器的系统，它可以通过为给定的一组目标产生输出（预测、建议或决策）来影响环境。它使用机器和/或基于人类的数据和输入来 (i) 感知真实和/或虚拟环境；(ii) 通过自动方式（例如，使用机器学习）或手动方式将这些感知插入模型；(iii) 使用模型推理来制定结果选项。人工智能系统旨在以不同程度的自主性运行”(OECD 2019)。这一定义将人工智能与最近引起技术进步兴奋的技术类型联系起来：机器学习。机器学习是计算统计学的一个分支，专注于设计算法来根据新数据进行预测，而无需明确编程解决方案。自 2012 年以来，机器学习作为一种预测技术的使用大幅增长。机器学习现在已经很常见：Pandora 学习如何根据用户的喜好做出更好的音乐推荐； Google 学习如何根据在线找到的翻译文档自动将内容翻译成不同的语言；Facebook 学习如何根据已知用户的数据库识别照片中的人。一组称为“深度学习”的机器学习算法已被证明对各种预测任务特别有用且具有商业可行性。深度学习算法是一种神经网络，它几乎不需要程序员的指导就能解决大型复杂数据集中的问题。神经网络是一种程序，它使用权重和阈值的组合将一组数据输入转换为输出预测，测量这些预测与现实的“接近度”，然后调整它使用的权重以缩小预测与现实之间的距离。通过这种方式，神经网络可以在输入更多数据时进行学习。它被称为“深度”学习，因为该程序会自动生成多个网络作为数据的抽象层来识别模式。4 虽然最近对人工智能的兴趣是由机器学习推动的，但计算机科学家和哲学家
查询问题 - 气候变化的影响是什么？
• use maps, atlases, globes and digital/computer mapping to locate countries and describe features studied • use the eight points of a compass, four and six-figure grid references, symbols and key (including the use of Ordnance Survey maps) to build their knowledge of the wider world • use fieldwork to observe, measure, record and present the human and physical features in the local area using a range of methods, including sketch maps, plans and graphs Prior Learning (what学生已经知道并且可以做）孩子知道什么是气候，可以命名世界上不同的气候区域。孩子们知道什么是森林砍伐以及它对位置的影响。孩子们知道人们减少，再利用和回收的积极影响。终点（学生必须知道和记住什么）知道气候变化是什么。知道气候变化对世界的影响。确定创造气候变化的活动。知道气候变化的影响。知道气候变化将如何影响我们的生活。知道管理气候变化的方法。知道我们有共同的责任。关键的词汇气候变化，全球变暖，化石燃料，干旱，气候，温室气体，二氧化碳，甲烷，一氧化二氮，影响，后果，环境，社会，社会，经济，冰川，冰川，碳足迹，碳足迹，可再生能源，减少重复使用，恢复，恢复度1：气候变化是什么？介绍什么是气候变化 - 由于世界各地的活动，天气和气候变化 - 电力和热量，运输，制造和建筑，农业 - 创造温室气体。什么是气候变化？看可能的影响 - 冰川缩小，海平面上升，对植物和野生动植物的影响。| Wateraid- YouTube本届会议应介绍气候变化是什么的全球影响，并介绍共同责任的想法。pd-保护环境的共同责任；日常选择如何影响环境。词汇：气候变化，全球变暖，化石燃料，干旱，