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World File Search System成功经验
市长初步管理报告
纽约市于 2014 年 1 月启动了“零事故愿景”，认识到造成严重伤亡的交通事故并非不可避免的“意外”，而是可以通过谨慎的政策干预系统地解决和减少的可预防事件。从那时起，纽约市投入了大量资源来减少交通死亡人数。纽约市已成为美国同类城市实施街道安全计划的典范，强调注重数据和机构间合作。基于过去十年的成功经验，并根据数据确定和确定需要改进的领域，市政府机构将交通安全视为公共安全的重要组成部分，并努力确保其工程、执法和教育工作的公平性。纽约市对“零事故愿景”的投资，到 2028 财年共获得 45 亿美元，确保有足够的资源继续加快城市街道的重新设计和重建，以及用于执法和教育计划，以阻止和惩罚不安全驾驶并促进安全步行和骑自行车。
GFF 与私营部门合作的方式
GFF 对私营部门参与的方法概述本全球融资基金 (GFF) 私营部门方法文件的目的是盘点当前 GFF 战略中 GFF 支持的私营部门活动，并反思并提出下一战略期 (2026-2030) 重点领域的早期建议。本文通过案头审查和磋商过程提炼出 GFF 过去在三个途径（国家支持、伙伴关系和创新融资）中私营部门活动的成功经验和经验教训，并通过磋商过程完善 GFF 的工具和比较优势，以符合私营部门参与支持 RMNCAH-N 的新目标。本文中包含的拟议优先事项和建议是与私营部门参与技术工作组 (TWG) 磋商后制定的。要求采取行动 GFF 投资者集团成员要求认可本文中提出的私营部门支持优先事项，为正在进行的 GFF 运营提供方向，并帮助为 GFF 下一个战略期的私营部门参与优先事项制定信息。
国家住房信托基金 (NHTF) 牵头机构 - NJ.gov
项目资格标准 根据地理多样性确定优先顺序 为了进一步履行纽约州在机会多发地区开发经济适用房的承诺，位于公共交通和其他便利设施便利地区的项目申请将获得积分（最高 100 分中的 31 分）。考虑到纽约州针对这一人群的明确住房需求及其对旨在减少再犯罪的计划的持续投资，与 DCA 资助的重返社会计划及其提供的服务的距离将是一个重要的考虑因素。 申请人拨付 NHTF 资金的能力和申请人及时开展合格活动的能力。EA 在开发和管理经济适用房项目方面的能力和成功经验对于确保迅速拨付 NHTF 资金和及时成功完成项目至关重要。申请将因证明能够满足以下标准而获得积分（最高 100 分中的 26 分）：
主要议题
• 鼓励学术和工业研究人员介绍他们在智能电网领域的科学和应用经验。 • 讨论政府机构和私营部门在应用智能电网概念方面的作用，并从与智能电网运营相关的立法和战略领域的全球成功经验中受益。 • 通过转让和本地化与智能电表和网络设备相关的技术来鼓励投资。 • 通过使用负荷管理系统提高电力系统的效率并减少网络中的损耗。 • 讨论在已开始实施这些系统的国家的电力网络中使用智能应用所带来的挑战、机遇和经验教训，目的是增强向消费者提供的服务并提高其效率。 • 开发储能领域并将其与传统和可再生能源生产来源相结合。 • 鉴于对电力能源的需求不断增长，交流与电力消费合理化及其应用方式有关的经验。 • 建立发电厂经济运行的概念，同时确保电网的安全性和可靠性。
负责任的人工智能发展案例研究
美国国际开发署自 2017 年以来就一直将负责任的人工智能纳入其规划，因此更需要探索哪些方法有效，哪些方法无效。美国国际开发署的《人工智能行动计划》概述了该机构致力于在其规划中负责任地使用人工智能，并呼吁采取更系统的方法来了解人工智能的影响并记录有助于成功的因素。这些经验将有助于塑造未来的人工智能投资，以利用现有的成功经验并增强发展影响。本报告朝着这个方向迈出了一步，并描述了对参与美国国际开发署资助的两个项目工作人员进行关键线人访谈的结果，这两个项目正在利用基于人工智能的解决方案解决发展挑战：和平机器学习 (MLP) 和消除结核病和应对传染病的变革性研究和人工智能能力 (TRACE-TB)。MLP 正在通过向民间社会提供更好、更及时的数据和实地事件预测来应对全球对民主和人权日益增长的威胁。 TRACE-TB 正在通过一套 AI 工具加强印度的医疗保健系统，以改善结核病 (TB) 的预防、检测和治疗。
人工...
摘要：本文重点介绍了深度学习和计算机视觉技术集成的应用效果的分析。深度学习通过构建等级神经网络，实现端到端特征学习和对图像的语义理解，从而实现了历史性的突破。在计算机视野领域的成功经验为培训深度学习算法提供了强有力的支持。这两个字段的紧密整合已引起了新一代的高级计算机视觉系统，在机器视觉图像分类和对象检测等任务中大大超过了传统方法。在本文中，典型的图像分类案例被合并，以分析深神经网络模型的出色性能，同时还指出了它们在概括和可解释性方面的局限性，并提出了未来改进的方向。总体而言，深度学习与大量视觉数据的有效整合和发展趋势将继续推动计算机视觉领域的技术突破和应用扩展，从而有可能构建真正智能的机器视觉系统。这种加深的融合范式将在计算机视觉中有力促进前所未有的任务和功能，从而为相关学科和行业提供更强的发展势头。
材料人工智能和机器学习......
材料科学概述 高性能计算的近期发展，以及大数据分析、机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 方法的进步，彻底改变了商业、医疗保健和社交媒体等各个生活领域。这些技术也引起了工程、材料科学和化学界的广泛关注，尤其是因为它们有可能通过设计、加速合成和材料表征来推动材料领域的发展。为了充分发挥机器学习和人工智能在材料科学应用中的潜力，必须将它们与从头算方法、多尺度材料建模和实验相结合；本次研讨会旨在促进和加强这种协同作用。本课程将重点介绍基于人工智能的技术的最新发展，以 (a) 加速材料的发现，(b) 改进/加速合成方案，(c) 增强现有的表征方法，以及 (d) 开发稳健、高效和准确的材料模型，以及多种长度尺度的模拟方法；还将讨论针对材料化学应用的 ML/AI 算法的进展。总的来说，这个实践研讨会将向学生/博士后和行业科学家介绍机器学习/人工智能在计算化学、材料合成/设计/表征领域的最新成功经验，并为当前的挑战提供创造性的解决方案，并通过机器学习方法开拓材料技术的新领域。
具有每周储能功能的发电机组随机调度：一种混合分解方法
我们提出了一种解决大规模随机机组组合 (SUC) 问题的方法，该问题具有每周调度的储能和显著的天气依赖性随机发电能力。每周储能设施主要在周末充电，在工作日放电，需要每周调度发电机组，这会导致大规模优化问题。该 SUC 问题被表述为两阶段随机模型，我们使用条件风险价值作为风险度量。使用 Benders 框架，提出的解决方法将问题分解为混合整数线性主问题和线性和连续子问题。主问题对应于整个星期的第一阶段决策，包括所有承诺（二进制）变量及其相应的约束。子问题对应于每周对发电机组的实际调度。基于列和约束生成算法在解决稳健优化问题方面的成功经验，我们通过将子问题的原始变量和约束添加到主问题中，改进了标准 Benders 分解中主问题和子问题之间的低通信量，从而提供了更好的补救函数近似值。我们的计算实验使用南卡罗来纳州合成系统实例（在 40 种场景下有 90 个发电机组）证明了所提出的分解方法的有效性。
规模 GEDSI 策略
核心方法是支持利益相关方更好地合作 (kolaborasi)，协调和结合他们的努力、资源和专业知识 (sinergi)，同时借鉴澳大利亚过去支持权力下放的成功经验和经验教训。总体目标将通过三个相互关联的项目结束成果 (EOPO) 实现：• EOPO 1（有利环境支柱）：中央各部委制定和实施改进的政策、计划和预算，以支持欠发达地区提供更好的基本服务。• EOPO 2（次国家支柱）：选定的省和地区政府更有效地规划、预算和管理基本服务提供。• EOPO 3（公民参与支柱）：目标地区的妇女、残疾人和弱势群体在次国家服务提供相关的规划和决策过程中得到更好的代表，并能够发挥影响力。SKALA 工作的核心是明确关注妇女、残疾人和弱势群体。本文件概述了 SKALA 将如何确保关注 GEDSI 并在不同情况下采取量身定制的方法。由于 EOPO 3 是一项“重要且深思熟虑的”EOPO，根据 OECD DAC 政策标记，SKALA 被视为一项“重大”计划。1
分析快速时尚品牌营销创新策略
摘要。随着全球化和互联网技术的快速发展，中国的快时装行业市场正变得越来越繁荣，各种快速时装品牌都在无尽的流中出现。在这种情况下，Shein凭借其独特的营销策略在竞争激烈的市场环境中脱颖而出。本文旨在分析Shein的营销创新策略，并讨论如何在激烈的市场竞争中实现可持续发展。近年来，中国当地的快时尚品牌Shein在海外市场表现出色，并被称为跨境电子商务的领导者。通过使用统计方法，本文发现了Shein在海外市场扩张方面的成功经验如何可以合理地应对市场冲击并抓住转型和升级的机会。从营销策略的角度来看，它为中国快速时尚跨境电子商务企业的海外发展提供了战略营销建议，以改善营销策略以实现转型和升级为核心目标。预计将指导中国快速的跨境电子商务企业，以更好地掌握开发机会，创新客户体验并提高国际竞争力。