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缩小基础设施差距：评估关键基础设施投资对
3 南方大学农工学院 摘要 基础设施是经济发展的重要驱动力，可以促进贸易、增加基本服务的可及性和提高生产力，然而，许多国家面临的基础设施差距已经变得有害，威胁到它们的长期经济增长和竞争力。新兴市场面临着阻碍工业化和社会发展的基础设施体系缺陷，而美国等工业化经济体则因基础设施恶化和投资不足而遭受效率低下的困扰。本综述旨在评估关键基础设施投资对美国和新兴市场经济增长的影响。研究表明，基础设施投资显著促进了经济发展。美国基础设施的现代化提高了全球的生产力和竞争力，尤其是各个部门的生产力和竞争力。因此，弥合基础设施差距对于促进经济发展和维持长期增长至关重要。 关键词：基础设施、可持续发展、投资、经济增长、政策 1. 简介 基础设施是经济增长和进步的基础，因为它提供了社会有效运转所需的系统和服务。除了日常生活必需品外，道路、桥梁、电网、供水系统和通信网络等基础设施在促进企业、生产和创新方面也发挥着重要作用（Weijnen & Correljé，2021 年）。一般来说，影响一个国家经济表现的最重要因素之一是其基础设施，它影响着其产生投资、参与全球市场竞争和改善人民生活条件的能力。投资基础设施可以提高生产力和经济竞争力，同时降低生产成本、提高劳动效率和创造就业机会（Du et al.，2022 年；（Nchake & Shuaibu，2022 年）。根据之前的研究，美国在基础设施上每花费 1 美元，就会为 GDP 增长增加约 3 美元，在经济衰退期间影响更大（Business Roundtable，2015 年）。另一方面，基础设施薄弱会给经济带来沉重的财政负担，降低个人收入、失业率和国家的全球
选择CMIP6全球气候模型（GCMS）用于协调的区域气候降尺度实验（CORDEX）在东南ASI上的动力学缩小
摘要。降低全球气候模型（GCMS）的范围是区域尺度上明智的决策所需的关键高分辨率数据。但是，没有选择最合适的GCM的统一方法。在东南亚（海）上，观察结果很少，并且具有较大的不确定性，使GCM选择复杂化，尤其是降雨。为了指导此选择，我们将标准化的基准测试框架选择CMIP6 GCM，以在海上进行Dy-Namical缩小缩小，以解决当前的观测局限性。该框架通过两步过程来识别用途模型：（a）选择在模拟降雨基本特征时满足最低性能要求的模型（例如偏见，规范模式，年度周期和趋势）和（b）从（a）中选择模型，以进一步评估是否捕获了可变性模式的关键降水驱动因素（季风）和远程连接，即厄尔尼诺 - 南方振荡（ENSO）和印度洋偶极子（IOD）。GCM通常表现出湿的偏见，尤其是在婚姻大陆的复杂地形上。从第一个步骤进行的评估确定了32个GCM中的19个，这些GCM符合我们在模拟降雨中的最低性能。这些模型还可以同意捕获大气循环和远程连接，并在该地区具有可变性模式，但高估了它们的强度。最终，我们确定了八个GCM，以达到我们的绩效期望。有明显的高 -
CIGI 论文第 298 期 — 2024 年 8 月 在第二个太空时代缩小全球南北差距
凯尔·希伯特是一位独立政治风险分析师，也是 CIGI 的特约撰稿人，专注于全球化、冲突、民主和技术之间的交汇点。他曾在南非开普敦和约翰内斯堡担任《非洲冲突观察》的副主编，该杂志是一份月刊，分析非洲大陆恐怖主义和冲突的政治、社会和经济根源及后果，世界各地的政府机构、金融机构和顶尖大学都订阅该杂志。他目前是安全研究所非洲未来计划的顾问，为英国外交和联邦发展办公室委托的关于东部和南部非洲重要矿产有关的严重有组织犯罪的快速证据审查提供了专家意见。他的作品曾出现在 CBC News 上，并被《新闻周刊》、《国会山报》、《国会山时报》、《海象报》、《计算机周刊》、《中东之眼》、《银行家》等刊物报道。他拥有诺丁汉大学全球公民、身份和人权硕士学位、曼尼托巴大学社会学和政治经济学学士学位以及阿萨巴斯卡大学人工智能伦理学证书。
缩小代沟可再生能源和数据中心繁荣......
佐治亚电力公司：“由于佐治亚州自 2022 年 1 月以来经济发展迅速，该公司目前的预测显示，到 2030/2031 年冬季，负荷增长将达到 6,600 兆瓦，这大约是之前预测的 17 倍……其中许多项目的规模远远超过历史年度标准，一些个别项目的规模超过 1,000 兆瓦。除了这些新项目带来的大负荷规模外，许多项目还反映了更高的负荷率和全天候运营，这需要大量的发电量和全天候的持续能源输送，而不仅仅是在特定时间。” 21
缩小导航中的视力与动作之间的差距
连续环境（VLN-CE）中的视觉和语言导航的现有方法通常结合了离散环境的方法预测指标。与使用低级操作的直接训练相比，这将导航操作简化为视图选择任务，并显着提高导航性能。但是，VLN-CE代理仍然远离真正的机器人，因为它们的视觉感知和执行动作之间存在差距。首先，离散视觉环境的VLN-CE代理主要是通过高级视图选择训练的，这使他们忽略了低级动作运动中关键的空间推理。第二，在这些模型中，现有的Waypoint预测因素忽略了对象语义及其与可传递性有关的属性，这在指示动作的可行性时可能会提供信息。为了解决这两个问题，我们引入了一个低级动作解码器，该解码器联合训练了具有高级动作预测，使当前的VLN代理可以学习并将所选的视觉视图扎根至低级控制。此外，我们通过利用包含丰富语义信息并根据人类对行动可行性的先验知识明确掩盖障碍来增强当前的路点预测指标。从经验上讲，与高级和低级作用的强基础相比，我们的代理可以改善导航性能指标。
缩小差距：人工智能时代的技能提升和再培训
此外，学习和发展资源的不平等可能会加剧劳动力人口结构挑战，而这种挑战可能会持续几代人。尽管今年的报告表明，时间和金钱不足等障碍正在消失，但学习人工智能技能的动机和收益仍然不均衡。关于工作场所人工智能培训的早期数据表明，随着人工智能变得越来越普遍，工人的说与做的差距（即说技能发展必不可少，但却被阻止付诸实践）可能会随着性别而扩大。当雇主将人工智能培训限制在选定的工人群体时，他们会加剧这种不平等，过于重视 DIY 探索，而对有意识的风险管理重视不够。如果雇主没有对提高员工的这项技术技能进行适当的控制和负责，他们可能会面临潜在的威胁。
缩小差距：全球平台的儿童癌症医学访问方法
Nermeen Youssef博士是一位经验丰富的健康政策领导者，在医疗保健，学术界和公共服务方面拥有20年的经验，受到药理学背景的支持。目前担任艾伯塔省卫生的急性护理政策经理，她领导着旨在加强艾伯塔省医疗保健提供的关键计划。在她的整个职业生涯中，尤斯夫博士在战略项目管理，利益相关者参与和政策制定方面都表现出色，这对致力于改善糖尿病和其他不可传染疾病的人的健康的高影响项目做出了重大贡献。作为药理学哲学博士的药剂师，她在药品政策，卫生服务提供和糖尿病管理方面具有广泛的专业知识。
3。缩小差距：在温哥华市的食品系统中投资以增加食品获取并支持弹性，公平和可持续的食品
3。缩小差距：投资温哥华市的食品系统，以增加食品获取并支持以下所有提交者的弹性，公平和可持续的食品系统：家庭粮食不安全1是一个家庭担心或缺乏购买营养，安全和个人可接受的食物的经济手段的时候； 2。虽然粮食不安全和收入/贫困在很大程度上仍然是政府高级政府的管辖权，但市政府在支持所有温哥华居民的韧性，公平，可及，可及的食品系统方面仍具有重要作用； 3。粮食不安全在该地区仍然是一个持久和日益严重的问题，而2023年不列颠哥伦比亚省（BC）的估计是近20年的监测中最高的。在2023年，居住在不安全的家庭中的21.8％的人（6.2％的粮食不安全，粮食不安全，粮食中度不安全9.8％，5.8％的严重粮食不安全）。这是粮食不安全的显着增加，与2022年的16.8％的家庭相比。的压力增加导致了粮食不安全的增加，包括住房负担能力，通货膨胀和对我们粮食供应的气候影响； 4。粮食不安全与结构不平等，种族主义，歧视和殖民主义紧密相关，某些人群受到粮食不安全的影响不成比例的：
随机森林用于缩小和间隙填充
摘要。干旱是一场毁灭性的自然灾害，在此期间，水短缺通常体现在植被的健康中。不幸的是，在空间和时间上获得高分辨率的植被影响信息很难。虽然远程感知的产品可以提供此信息的一部分，但它们通常会根据其空间或时间分辨率的数据差距和限制。远程感应产品之间的一个持续特征是空间分辨和重访时间之间的权衡：高时空分辨率与粗空分辨率达到了高度分辨率，反之亦然。机器学习方法已成功应用于广泛的遥感和水文研究。然而，仍然需要提供解决对植被的干旱影响的全球应用程序，因为这种产品有显着的潜力可以帮助改善干旱影响监测。为此，这项研究预测了基于增强的植被内部（EVI）和流行的随机森林（RF）回归体的全球植被动态。我们评估了RF作为间隙填充和缩减工具的适用性，以生成在空间和时间上一致的全局EVI估计值。为此，我们使用了许多特征，指示了植被经验丰富的水和能量平衡，并评估了该新产品的性能。结果表明，RF可以以0.1°分辨率（RMSE：0.02-0.4）和0.01°分辨率（RMSE：0.04-0.6）捕获全局EVI动力学。接下来，为了测试RF在空间分辨率方面是否稳健，我们降低了全局EVI：在0.1°数据上训练的模型用于以0.01°的重置预测EVI。总体误差更高。尽管如此，相对增加仍然是
在动态环境中递归可行的缩小 - 摩尼子MPC保证保证
在本文中，我们着重于在不确定的动态环境中缩小 - 摩尼斯模型预测控制（MPC）的问题。我们考虑控制一个确定性的自主系统，该系统在其任务过程中与无法控制的随机代理相互作用。采用保形预测中的工具，现有作品为未知代理的传统提供了高信心的预测区域，并将这些区域集成到MPC适当安全约束的设计中。尽管保证了闭环轨迹的概率安全性，但这些约束并不能确保在整个任务的整个过程中相应的MPC方案的可行性。We propose a shrinking-horizon MPC that guarantees recursive feasibility via a gradual relaxation of the safety constraints as new prediction regions become available online.这种放松可以从所有可用的预测区域集合最少限制性预测区域保存安全限制。在与艺术状态的比较案例研究中，我们从经验上表明，我们的方法导致更严格的预测区域并验证MPC方案的递归可行性。关键字：MPC，动态环境，共形预测