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World File Search System稀缺性
整合总每日负载（TMDL ... -Pertanika
水的稀缺性和污染正在加剧亚洲的挑战，影响生态系统和人类生计。本文回顾了水管理中总每日总负荷（TMDL）和环境流评估（EFA）的整合，以解决水质和数量的双重问题。TMDL着重于调节进入水体以满足质量标准的污染物的数量，而EFA则确保有足够的水以支持水生生态系统。他们的独立应用通常会导致差距 - TMDL可以忽略生态需求，而EFA可能会忽略污染控制。这两个框架的整合提供了更全面的解决方案，尤其是在像东南亚这样的水压力区域中，在城市化，工业化和农业径流中加剧了中等水的可用性。来自马来西亚，印度尼西亚和中国的案例研究揭示了应用TMDL
人工智能在社会工作实践中的作用
• 将社区互动扩展到家庭中 • 促进陪伴感 • 充当安排常规健康和保健行为的“记忆” • 促进认知能力 • 将个人与家人和朋友联系起来 • 模拟“室友” • 为孤独的环境带来幽默 • 防止制度化 适用于微观到宏观的社会工作 • 鉴于从业人员的稀缺性，特别是在农村家庭和社区环境中，其作为“人类延伸”的潜力对社会工作具有重要的积极意义 • 提供家庭监视和监控 • 具有预测功能，以便在任何问题达到危机或紧急情况之前能够识别和解决 应该探索和教授适用于所有社会工作角色和环境的人工智能。 与残疾研究、老龄化研究以及计算机科学和工程的研究和评估合作。
人工智能与 IS 相遇研究人员：它能取代我们吗？
鉴于我们生活在一个数字化加速和人工智能 (AI) 快速发展的时代，AI 最终可能会使更多的工作任务自动化。然而，研究人员几乎没有批判性地分析过 AI 将如何自动化这些任务，以及它将比其他职业更多地自动化哪些职业。一些研究表明，AI 无法执行高度创造性和知识密集型的任务。然而，AI 算法已经生成了创意艺术作品，甚至艺术评论家也无法将其与人类绘制的画作区分开来。作为 IS（和大多数其他）研究人员，我们为自己工作的稀缺性、新颖性和创造性感到自豪。在此背景下，我们报道了第 40 届国际信息系统大会的一个小组，该小组讨论了 AI 是否能够并且将取代我们的主要活动、IS 研究，甚至 IS 研究人员本身。
宏观经济学原理 ECON 2301 9K1
• 解释稀缺性、专业化、机会成本和成本/收益分析在经济决策中的作用。 • 确定供需的决定因素；展示市场供需曲线的变化对均衡价格和产出的影响。 • 定义和衡量国民收入、失业率和通货膨胀率。 • 确定商业周期的各个阶段以及市场经济周期性波动引起的问题。 • 定义货币和货币供应量；描述银行系统创造货币的过程和中央银行的作用。 • 构建宏观经济的总需求和总供给模型，并用它来说明宏观经济问题和潜在的货币和财政政策解决方案。 • 解释国际贸易的机制和机构及其对宏观经济的影响。 • 定义经济增长并确定经济增长的来源。 讲师联系信息
由AI驱动的智力以改善海鲜处理
摘要“开花期货：花卉文化中的新新兴技术”总结了技术进步对花卉发展进化的敏锐影响。它解释了当前的挑战，诸如气候变化和资源稀缺性如何刺激了行业内部的创新解决方案。通过精确农业，基因工程，垂直农业和自动化，花卉文化具有更传统的限制，从而提高了可持续性，生产力和产品质量。摘要强调了这项技术革命中的道德和监管考虑的重要性，强调了对平衡方法的必要性，将创新与环境护理和社会福祉统一。通过这些新兴技术，在引入相关挑战的同时，花卉养殖部门确保培养以韧性，效率和持续创新为特征的未来。
来宾社论：冲突区域的人道主义物流和...
全球各地继续与冲突，经济动荡和气候变化的毁灭性影响斗争。冲突和暴力目前正在上升，如今，政治民兵，犯罪和国际恐怖组织等非国家行为者之间进行了许多冲突（联合国，2021年）。未解决的区域紧张局势，法治的破裂，缺乏或配备的国家机构，非法经济利益以及气候变化加剧资源的稀缺性，已成为冲突的主要驱动因素。但是，如Altay等人所述。（2021），“然而，该学科仍然忽略了冲突，战争和复杂紧急情况的领域”。人道主义物流在冲突区域和复杂紧急情况下的重要性在于它在挑战，诸如安全问题，协调问题，质量保证，创新需求以及在危机中为弱势群体提供援助的能力。
小儿创伤性脑损伤的营养管理
PTBI中的营养涵盖了超分解代谢状态的管理，防止营养不良，计算营养需求和能量消耗，确定了营养疗法的最佳模式和时间，以解决长期并发症，以解决长期并发症，指导家庭提供后的营养支持等。4这样的复杂性需要采取多学科的方法，涉及营养师，医师，护理人员和重视专家之间的合作。5当前文献专门针对PTBI患者的稀缺性使所有参与管理此类患者的成员的工作更加困难。6在多种临床环境中，医生需要诉诸于成人TBI研究的数据来管理PTBI。本评论特定地解决了PTBI中的营养，这是
铁路的基于激光痛的障碍物检测框架
摘要。铁路上的障碍物检测是一个至关重要的操作安全问题，是一项复杂的任务，涵盖了许多挑战。当机器学习（ML）算法通常用于类似的应用中，例如自动驾驶驾驶[1] [2]，但由于可用数据的稀缺（尤其是图像），铁路领域面临着重大障碍，因此使常规ML方法不当。应对这一挑战，本研究提出并评估了一个使用LiDAR（光检测和范围）数据进行铁路障碍物检测的框架。该框架旨在解决图像数据稀缺性所带来的局限性，同时增强铁路环境中的操作安全性。开发的方法结合了能够在高达500米处检测障碍物的远距离激光雷达，以及火车的GPS（全球定位系统）坐标，以准确地确定其相对于检测到的障碍物的位置。使用数据融合方法处理LiDAR数据，其中有关轨道地形的预先存在的知识与聚类算法相结合，特别是DBSCAN（基于密度的基于密度的空间聚类，具有噪声的应用程序），以识别和分类在预定范围的距离处。在移动机车的范围内，特别是CP 2600-2620系列的测试，沿着Contumil-Leix基线的指定部分进行。 这些测试有助于验证实际操作条件下该方法的有效性和可行性。测试，沿着Contumil-Leix基线的指定部分进行。这些测试有助于验证实际操作条件下该方法的有效性和可行性。总体而言，LiDAR数据的利用与高级算法相结合，提出了增强铁路操作中障碍物检测能力的有前途的途径。通过克服与数据稀缺性相关的挑战，该框架有可能显着提高铁路网络内的运营安全性和效率。有必要进行进一步的研究和测试，以验证框架在各种铁路环境和运营条件下的性能。
循环经济：建筑物和建筑部门的机会
建筑物和基础设施消耗了全球40％以上的主要资源。该行业占全球温室气体排放量的40％（UNEP 2022）。尽管已经存在2050年所需的80％的建筑库存，但每周都建造了覆盖巴黎大小的新建筑。考虑到全球资源的稀缺性，并且已经超过了行星界限，因此该行业产生了重大影响，并可能为保护资源和更有效地使用它们做出至关重要的贡献（Knbau 2019）。将全球经济过渡到循环经济模型 - 一种生产和消费模型，在可用的材料和产品中共同使用，租赁，重复使用，修复，翻新和回收，以尽可能长时间地延长其生命周期（EU Parliamement 2023） - 是一种启动这种转变的方法。
下一场疫情的政治经济学
随着 COVID-19 疫情和恢复的实时展开，本文探讨了为下一次疫情做准备的一些主要主题。人类不能依靠现代医学来战胜即将到来的“疾病 X”，世界也无法再承受 COVID-19 疫情期间过高的卫生和经济政策干预。从 COVID-19 疫情中，我们了解到国际经济组织患有灾难短视症，发达经济体的自我形象被扭曲。还显而易见的是，普遍实行“以邻为壑”的医疗保健，而全球医疗保健本应成为常态。迫切需要讨论疫情期间医疗保健的配给、分诊和稀缺性相关问题。总而言之，需要一项重大的全球投资项目来减少对疫情的脆弱性和影响。由于不平等在很大程度上决定了疫情的脆弱性，因此有必要调整可持续发展目标 (SDG)。