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向西班牙建立积极的能源区创造正公正的能源过渡，障碍和机会
摘要：为了减轻气候变化的影响，欧洲委员会制定了一项战略能源技术计划，致力于在2025年之前形成100个正能量区（PED）。这些被认为可能是公正过渡中脱碳的主要工具。该计划导致某些地区被定义为PED，尽管没有一个地区完全满足了成为PED的标准。研究表明，在PED中可能发现的新形式的能源所有权和生产形式可能有助于减少能源贫困，这会影响人口的重要部分，因为家庭可以减少其能源消耗并改善其能量行为。本文阐明了PED景观，调查了在西班牙创造PED的障碍和机会，以及减轻能源贫困的潜力。我们对西班牙社区拥有的能源进行了文献综述，随后进行了专家访谈（能源研究人员，利益相关者和非政府组织），他们着重于西班牙的可持续性问题。结果显示了许多障碍（缺乏知识和意识，消费者缺乏信任）以及与PED创建有关的机会。总而言之，决策者参与和支持在成功实施PED中起着关键作用。
向西班牙建立积极的能源区创造正公正的能源过渡，障碍和机会
摘要：为了减轻气候变化的影响，欧洲委员会制定了一项战略能源技术计划，致力于在2025年之前形成100个正能量区（PED）。这些被认为可能是公正过渡中脱碳的主要工具。该计划导致某些地区被定义为PED，尽管没有一个地区完全满足了成为PED的标准。研究表明，在PED中可能发现的新形式的能源所有权和生产形式可能有助于减少能源贫困，这会影响人口的重要部分，因为家庭可以减少其能源消耗并改善其能量行为。本文阐明了PED景观，调查了在西班牙创造PED的障碍和机会，以及减轻能源贫困的潜力。我们对西班牙社区拥有的能源进行了文献综述，随后进行了专家访谈（能源研究人员，利益相关者和非政府组织），他们着重于西班牙的可持续性问题。结果显示了许多障碍（缺乏知识和意识，消费者缺乏信任）以及与PED创建有关的机会。总而言之，决策者参与和支持在成功实施PED中起着关键作用。
将足够，效率和灵活性结合起来，以实现积极的能源区目标
摘要：能源效率，可再生能源的产生以及近来的能量敏感性是当前可持续性政策的关键要素。但是，我们开始看到对需要将技术解决方案与生活方式和行为改变息息的认识，有时在“柔和效率”一词下标记。适当的政策和设计原则是必须实现耐加权选项的必要条件，这反过来表明建筑物与地区/城市层之间存在双向影响。在这种情况下，作者讨论了如何结合能源效率，灵活性，可再生能源和舒适选择的生产，即使在密集城市的约束之内，如何实现能源效率，灵活性，可再生能源和舒适的选择。基于对最近进步的审查，该论文提供了建筑物和地区设计之间的相互作用矩阵，以供建筑设计师和城市规划师使用。它还比较了在案例研究中在建筑物和城市层面实施不同策略的可能场景，以评估拟议的综合方法对每年和季节性时间尺度以及土地占用的能源平衡的影响。
开放、可持续、积极的贸易政策
首先，全球化、技术进步和全球价值链的建立对经济和社会产生了双重影响。一方面，它们创造了巨大的效率收益，推动了世界许多地区持续的贸易主导型经济增长。这有助于使数百万人摆脱贫困。另一方面，这些发展有时也产生了强烈的破坏性影响，导致不平等现象加剧，并使一些个人和社区落后。原本预计的暂时调整成本有时变成了生活水平、就业机会或工资和其他工作条件的永久性损失。在许多情况下，人们认为政府对经济调整和缓解措施反应不足
积极的人工智能
道格拉斯·恩格尔巴特 (1925-2013) 和约翰·麦卡锡 (1927-2011) 是两位工程师，他们的工作对计算机技术的发展具有根本性的重要意义。恩格尔巴特出生于美国西北部农村州俄勒冈州；麦卡锡出生于美国东北部工业化的马萨诸塞州。两人的大部分职业生涯都是在美国西南部的加利福尼亚州发展的。尽管现在回想起来，他们的工作似乎相互关联，但没有历史迹象表明他们曾经一起工作过，尽管他们在同一时间和同一地区活跃。1950 年，恩格尔巴特顿悟，决定设计和制造用于增强人类能力的设备，以便人类可以共同努力解决复杂问题并建设一个更美好的世界 [ 1 ]。 1957 年，他开始在 SRI International 工作，并在那里创办了增强研究中心 (ARC)，致力于开发方法、技术和人工制品，以拓宽人类行为和表达的可能性范围。恩格尔巴特被认为是人机交互领域的创始人之一，也是计算机技术促进人类协作的倡导者。1956 年，麦卡锡与其他几位学者组织了达特茅斯会议，进行了为期两个月的讨论，旨在定义和构建一个新的研究领域——人工智能。达特茅斯会议后不久，他转到麻省理工学院工作，并于 1962 年成为斯坦福大学全职教授，在那里他创办了斯坦福人工智能实验室——SAIL。人工智能自诞生以来就一直是
人工智能如何改变我们做出购买决策的方式？这对商标法意味着什么？商标法的核心在于如何购买商品和服务，而由于人工智能正在影响购买过程，因此从定义上讲它也影响着商标法。人工智能通过两种方式影响购买过程：（a）消费者可获得的品牌信息和（b）谁来做出购买决策。亚马逊的 Alexa 等人工智能个人零售助理有可能成为品牌向消费者提供的“守门人”，控制向消费者提供哪些品牌信息，并以纯粹的形式购买品牌产品，在人工智能所谓的“自动执行模型”中几乎不需要或根本不需要人为干预，从而有效地将传统的购物体验从“先购物后发货”模式颠覆为“先发货后购物”模式。商标法的许多关键方面都涉及人性的弱点。如果您考虑商标法和实践中的一些“流行词”，例如“混淆”、“不完全记忆”、“联想”和“商标混淆”，这些概念都围绕着人类的弱点。然而，人工智能有可能从购买过程中消除“人性”和“弱点”。人工智能应用程序可以通过“给我买个灯泡”等一般命令来购买产品。人类消费者与人工智能应用程序购买的灯泡品牌没有任何互动。人工智能应用程序会混淆吗？它会混淆商标吗？人工智能应用程序甚至会通过传统的听觉、语音和概念比较商标的方式来评估产品购买，这就是所谓的人工智能黑箱问题吗？人工智能应用程序经常受到个人消费者过去购买决策的影响，而人工智能应用程序做出购买决定或建议的原因有时可能难以理解。在这些情况下，知识产权侵权责任问题也引起了重要的问题。然而，即使人工智能应用程序不做出购买决策，它仍然会影响消费者在做出购买决策时可用的品牌信息。例如，亚马逊 Alexa 平均只向消费者推荐三种产品。它控制着向消费者推荐什么品牌产品，它而不是人类消费者掌握着所有的品牌信息。然而，人工智能对购买过程的影响必须放在历史背景中来看待。人工智能的兴起是新的，但并非史无前例。现代商标法诞生于十九世纪，并发展到现代。然而，在此期间，购买过程并非一成不变，而是发生了变化。我们只需看看从传统的十九世纪“店主”购买产品模式到二十世纪二十年代超市发明的变化，从互联网和社交媒体的兴起到人工智能的兴起。商标法已经适应并发生了变化，实际上可以说是适应性最强的知识产权法形式。例如，关于人工智能应用程序的责任问题，我们已经可以从关键词广告的案例中得到指导，例如谷歌法国，它是随着互联网购物的兴起而发展起来的。如果购买过程中的“参与者”如人工智能应用程序在购买决策/过程中扮演更被动的角色，则人工智能应用程序提供商不太可能被追究责任，如果人工智能应用程序在购买决策中扮演更积极的角色，并且可以说人工智能提供商在购买决策中强烈影响消费者，则更有可能发现责任。商标法已经适应了购买过程的变化，并且它将再次适应。HGF 合伙人兼特许商标律师 Lee Curtis
人工智能如何改变我们做出购买决策的方式？这对商标法意味着什么？商标法的核心在于如何购买商品和服务，而由于人工智能正在影响购买过程，因此从定义上讲它也影响着商标法。人工智能通过两种方式影响购买过程：（a）消费者可获得的品牌信息和（b）谁来做出购买决策。亚马逊的 Alexa 等人工智能个人零售助理有可能成为品牌向消费者提供的“守门人”，控制向消费者提供哪些品牌信息，并以纯粹的形式购买品牌产品，在人工智能所谓的“自动执行模型”中几乎不需要或根本不需要人为干预，从而有效地将传统的购物体验从“先购物后发货”模式颠覆为“先发货后购物”模式。商标法的许多关键方面都涉及人性的弱点。如果您考虑商标法和实践中的一些“流行词”，例如“混淆”、“不完全记忆”、“联想”和“商标混淆”，这些概念都围绕着人类的弱点。然而，人工智能有可能从购买过程中消除“人性”和“弱点”。人工智能应用程序可以通过“给我买个灯泡”等一般命令来购买产品。人类消费者与人工智能应用程序购买的灯泡品牌没有任何互动。人工智能应用程序会混淆吗？它会混淆商标吗？人工智能应用程序甚至会通过传统的听觉、语音和概念比较商标的方式来评估产品购买，这就是所谓的人工智能黑箱问题吗？人工智能应用程序经常受到个人消费者过去购买决策的影响，而人工智能应用程序做出购买决定或建议的原因有时可能难以理解。在这些情况下，知识产权侵权责任问题也引起了重要的问题。然而，即使人工智能应用程序不做出购买决策，它仍然会影响消费者在做出购买决策时可用的品牌信息。例如，亚马逊 Alexa 平均只向消费者推荐三种产品。它控制着向消费者推荐什么品牌产品，它而不是人类消费者掌握着所有的品牌信息。然而，人工智能对购买过程的影响必须放在历史背景中来看待。人工智能的兴起是新的，但并非史无前例。现代商标法诞生于十九世纪，并发展到现代。然而，在此期间，购买过程并非一成不变，而是发生了变化。我们只需看看从传统的十九世纪“店主”购买产品模式到二十世纪二十年代超市发明的变化，从互联网和社交媒体的兴起到人工智能的兴起。商标法已经适应并发生了变化，实际上可以说是适应性最强的知识产权法形式。例如，关于人工智能应用程序的责任问题，我们已经可以从关键词广告的案例中得到指导，例如谷歌法国，它是随着互联网购物的兴起而发展起来的。如果购买过程中的“参与者”如人工智能应用程序在购买决策/过程中扮演更被动的角色，则人工智能应用程序提供商不太可能被追究责任，如果人工智能应用程序在购买决策中扮演更积极的角色，并且可以说人工智能提供商在购买决策中强烈影响消费者，则更有可能发现责任。商标法已经适应了购买过程的变化，并且它将再次适应。HGF 合伙人兼特许商标律师 Lee Curtis
通过学习积极的国家预防策略来实现符号执行
我们提出了Homi，这是一种通过仅维持少数有前途的状态来增强符号执行的新技术。实际上，符号执行通常在担心失去重要状态的情况下保持尽可能多的状态。在本文中，我们表明，只有一小部分国家在增加代码覆盖范围或达到错误点方面起着重要作用。基于这一观察结果，Homi旨在最大程度地减少状态总数，同时在符号执行过程中保持有前途的状态。我们通过一种学习算法来确定有希望的状态，该算法根据测试过程中积累的数据不断更新概率修剪策略。实验结果表明，HOMI大大增加了代码覆盖范围以及在开源C程序中查找Klee的错误的能力。
十种积极的行为支持策略以支持家庭的家庭（这些策略已适应我们当前的态度
难题。看家庭照片，并讲述何时拍摄的故事。一起涂一起煮，一起煮。写信给疗养院里的人。开始日记。•使用过渡警告让您的孩子知道接下来会发生什么。•使用计时器或视觉效果来帮助过渡。您的孩子可能需要一个家庭视觉
工作更聪明：利用积极的学习策略
如果您要花时间去学习测试和测验，那么您最好尽可能明智地利用这段时间。在考试中表现更好的学生通常不会花比其他学生更多的时间学习，但是他们可能会通过使用这些活跃的策略来不同。
积极的教学技术和策略
12。选择性关注是一种策略，可以最大程度地减少对不希望行为的关注并引起对功能行为的关注。这非常强大。通过注意可以加强行为的行为。第一步是识别所需的和不希望的行为。当发生所需的行为时，照顾者应以口头赞美和承认专门解决行为的认可。当发生不希望的行为时，照顾者不应关注个人，转过身来，口头上注意他人。护理人员应意识到个人的反应。如果这种方法正在起作用，护理人员可能会看到个人看着或接近他或她自己，并减少不希望的行为。当这些发生的任何一种发生时，护理人员通过告诉他们当前的特定行为是好的，再次关注个人。另一种与此一起使用的策略是对所需的行为进行建模。