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关于LTL目标的Bellman方程解决方案的唯一性
线性时间逻辑（LTL）目标的替代奖励通常用于LTL目标的计划问题。在广泛的替代奖励方法中，使用两个折现因素来确保预期收益近似于LTL目标的满意度。可以通过使用Bellman更新（例如增强学习）来估算预期的回报。但是，尚未明确讨论对贝尔曼方程的唯一性，并没有明确讨论两个折扣因素。我们证明了一个示例，即当将折扣因子之一设置为一个，如许多先前的作品中所允许的时，Bellman方程可能具有多个解决方案，从而导致对预期收益的评估不准确。然后，我们提出了一个条件，使钟手方程将预期的回报作为独特的解决方案，要求在拒绝底部连接的组件（BSCC）内的状态解决方案为0。我们证明这种情况是有足够的，可以证明具有折扣的州的解决方案可以与国家的解决方案分开而无需在这种情况下打折。关键字：马尔可夫链，极限确定性b - uchi automaton，可及性，b - uchi条件
农业组织对适应全球目标的贡献：
适应行动的总体目标是通过增强经济和生态社区的韧性和适应能力来减少因气候变化的影响而造成的脆弱性和风险，并促进气候变化适应战略和计划系统的主流化，从而促进发展影响。
技术标准作为可持续发展目标的凝聚力治理和政策的工具
技术标准是强大的良好治理工具（SDG16）（USAID，2024）。国际电子技术委员会（IEC）最近启动了其全球影响基金（IEC-GIF），专门旨在进一步鼓励基于标准的解决方案来支持实现可持续发展目标的实现。目前的格式，将赠款授予中小型企业（SME），以与国家标准组织和其他实体实施实施解决方案的项目合作（SDG 17）合作（SDG 17）合作（SDG 17）。作为肯尼亚最近启动的有关循环和电子废物的项目，举例说明了一个例子。
生态恢复和野生：两种具有互补目标的方法？
当我们进入联合国关于生态系统恢复的十年（2021 - 2030），并满足保护和恢复生态系统及其生态功能的迫切需求，因此重新野生变化已成为众多的。因此，对这一学科的兴趣正在增加，近年来发表了大量概念科学论文。日益激烈的热情导致了科学界的讨论和辩论，讨论了生态恢复和复习之间的差异。本综述的主要目标是比较和阐明每个领域的位置。我们的结果表明，尽管有一些差异（例如自上而下，自下而上，功能性与分类学方法），特别是具有不同的目标 - 恢复定义的历史确定的目标生态系统与自然过程的恢复，而自然过程通常没有目标端点 - 生态恢复和重新效果具有共同的范围：在人为降级后，生态系统的恢复。随着每个领域的进步，生态恢复和复习的目标已经扩大。但是，尚不清楚是否存在范式转变，生态恢复朝着复发趋势，反之亦然。我们强调了时间和生态恢复和复习的时间的互补性。得出结论，我们认为，这两个自然保护领域的和解以确保互补性能够创造出达成共同范围的协同作用。
针对目标的分子生成的人类在循环中的主动学习
提出的解决方案和观点：•建立更保守的预测因子（Fu等人2021）•应用相似性约束W.R.T.预测训练集（Griffiths等人2022）•主动学习（Bilodeau等人2022）
用于缓解气候变化和可持续发展目标的核致密性
核电反应器可以在广泛的温度中提供工艺热量，从低温工艺热量的应用，例如区域供暖和脱盐等应用到氢生产和钢铁工业的高温热量。这些过程中的许多过程都是能源密集型的，并且依赖化石燃料。从化石燃料转换为此类过程的核能将减少碳排放，同时还为核电站运营商提供了额外的收入来源，从而增强了核电作为缓解气候变化的可行性，并有助于全球可持续性。核致密性可以为可持续发展目标（SDG）做出贡献，例如可持续发展目标6，确保所有人的水和卫生设施的可用性和可持续管理；可持续发展目标7，确保所有人都可以使用负担得起，可靠，可持续和现代能源；可持续发展目标9，建立弹性基础设施，促进包容性和可持续的工业化和促进创新；和可持续发展目标13，采取紧急行动来打击气候变化及其影响。其他可持续发展目标将间接实现。例如，SDG 8促进持续，包容和可持续的经济增长，全部和富有成效的就业和体面的工作，将由与新兴小型模块化反应堆技术及其非电信应用相关的新技术的开发和部署提供支持。
未来的挑战：实现美国可持续航空燃料增长目标的关键视角
1903 年，人类首次乘飞机飞行，开启了旅行的新纪元。近 120 年后，每年约有 45 亿人乘坐 3900 万次航班出行 [1]。随着航空旅行的兴起，经济增长和全球化也随之而来，商品、人员和服务可以跨越国界，以前所未有的便捷到达全球各个角落。然而，航空旅行的增多也是有代价的。最近的数据显示，全球航空业每年要消耗超过 1000 亿加仑以化石燃料为主的航空燃料，约占所有与交通相关的二氧化碳 (CO 2 ) 排放量的 11% 和人为 CO 2 总排放量的 3% [2, 3]。此外，除了二氧化碳之外，化石燃料的燃烧还会促进高层大气中硫氧化物、氮氧化物、颗粒物和尾迹的形成，这些都被认为会进一步加剧地球的温室效应 [4]。预计到 2050 年，航空燃料需求将增加一倍以上 [5]，到 2070 年将增加三倍 [6]，因此，需要继续加快努力，实现全球航空业脱碳，以减少不断上升的排放，避免气候变化带来的最坏后果 [7]。
控制目标的指南和...
为了解决这个问题，新加坡银行协会（“ ABS”）已经建立了这些'有关外包服务提供商的控制目标和程序的准则（“指南”）。这些准则构成了希望为FIS提供服务的OSP的最低/基线控制。但是，有特定需求的FIS应继续与其OSP在双边联系，以强加任何其他特定要求。在OSPS认为必要的情况下，鼓励OSPs通过特定的控件来补充这些最低/基线控件，因为它们与安全性，可用性，处理完整性和服务的保密性有关。此类控件的示例包含在第三节“服务级别控件”，项目（b）中的“授权和处理交易”中。
可持续发展目标和可持续农业目标的国家政策界面4.确保包容性和公平的质量教育并促进终身学习
可持续发展目标和可持续农业目标的国家政策界面4。确保包容性和公平的质量教育，并为所有教育促进终身学习机会是减少营养不良和饥饿的基本要素（联合国教科文组织，2013年）。根据粮农组织（2014年），农业教育和培训通过建立能力，鼓励人们发展创新的技能和能力，并为研究和咨询服务创造人力资本，并提高收入。至关重要的是，农民获得更高级的教育，以利用新的信息和通信技术（ICT）基于基于的信息来源和技术建议，并应对新的市场机会和环境变化。印度农业研究所（IARI）的研究表明，扩展（45％）和研究（36％）是总因子生产率增长的主要驱动因素，而识字率（10.5％），基础设施（8％）和城市化（1.5％）起着较小的作用。对扩展的投资需要显着改善（Dubey，2015年）。
MDPS中的LTL和Omega-Remagular目标的PAC学习算法
强化学习（RL）（Sutton和Barto 2018）是一种基于抽样的学习控制器的方法。受动物行为模型的启发，RL代理与环境相互作用，并在数值奖励方面收到其性能的反馈，这些奖励会加强或惩罚某些行为。近年来，这种学习方法取得了令人印象深刻的结果（Mnih等人2015; Silver等。2016）。但是，无法精确捕获设计师在奖励信号中的意图可能会导致代理学习意外行为（Amodei等人。2016）。作为一种响应，正式语言（尤其是线性时间逻辑（LTL）和ω-规范语言）已被提出明确捕获学习目标。尽管这些语言取得了实际的成功（Hahn等人2019; Bozkurt等。2020），它们的理论复杂性是相互疏忽的。在本文中，我们提出并研究了一种基于模型的LTL和ω-型语言的近似RL算法。大概是正确的（PAC）学习（Valiant 1984）是一种正式化学习算法保证的框架：用户选择两个参数，ε> 0和δ> 0。学习算法是（有效的）PAC如果将其转换为ε接近最佳的溶液，使用多项式样本数量至少为1-δ。在RL中，已经提出了许多PAC学习算法的折扣和平均奖励（Kakade 2003； Brafman和