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电子邮件：solaja.oludele@oouagoiwoye.edu.ng摘要 - 塑料废物污染在全球范围内构成了重大的环境挑战，特别是在D
电子邮件：solaja.oludele@oouagoiwoye.edu.ng摘要 - 塑料废物污染在全球范围内构成了重大的环境挑战，尤其是在尼日利亚等发展中国家，其中有限的废物管理基础设施加剧了问题。本文研究了人工智能（AI）技术解决发展中国家塑料废物的潜力，重点是尼日利亚的情况。通过对挑战，机遇，案例研究，政策含义和建议的全面分析，本文强调了AI在废物管理中的变革性作用。挑战诸如基础设施差距，数据稀缺和道德考虑之类的挑战，以及创新，效率和可持续性的机会。发达国家和发展中国家的案例研究说明了在收集，分类，回收和污染监测中成功的AI应用程序。政策的影响强调了全面立法，基础设施和技术投资，公众意识和跨部门合作的重要性。建议包括扩展的生产者责任政策，垃圾填埋场，教育运动和国际合作。发展中国家AI驱动的塑料废物减少的未来取决于技术进步，协作伙伴关系，投资增加，支持性政策和监管框架。通过利用AI技术和集体行动的力量，发展中国家可以解决塑料废物危机，促进环境可持续性，并为所有人提供更清洁，更绿色的未来。关键字 - 减少塑料废物，AI技术，发展中国家，废物管理，环境可持续性doi：http：//dx.doi.org/10.14710/wastech.12.1.28-38 [如何引用本文：Solaja，O。M.（2024）。释放了人工智能的力量：革命性的塑料废物管理为发展中国家的可持续发展。废物技术，12（1），28-38 doi：http：//dx.doi.org/10.14710/wastech.12.1.28-38]简介
使用AI在辅助繁殖中选择胚胎会引起重大的道德忧虑
尽管机器学习工具可以改善人类转移的胚胎的选择，改善了成功怀孕的机会并减少治疗的时间和成本，但有无数的担忧，包括脱离患者的风险，算法偏见，透明度，透明度和公平的机会。
gen ai具有重大的环境影响
Source: Capgemini Research Institute analysis, Harvard Business Review, “How to make generative AI greener,” July 2023, IEA, Electricity 2024: Analysis and forecast to 2026, January 2024, Financial Times, “US tech groups' water consumption soars in ‘data centre alley',” August 2024, Vox, “AI already uses as much energy as a small country.仅仅是开始，” 2024年3月，OECD，“ AI消耗多少水？公众应该知道，” 2023年11月，Arxiv，“机器学习培训的碳足迹将高原，然后收缩，” 2022年4月，Frontline Magazine，“ AI计算机的电子垃圾可以'升级超越控制范围：研究，研究，“ 2024年10月。
利用人工智能减轻青少年危险行为：范围界定审查方案 Hamidreza Sadeghsalehi a 和 Hassan Joulaei a，* a 伊朗设拉子医科大学健康研究所卫生政策研究中心 * 通讯作者（joulaei_h@yahoo.com） 青少年特别容易从事暴力、无保护性行为和药物滥用等危险行为，这些行为会对他们的健康和发展产生重大的负面影响。人工智能 (AI) 的最新进展为解决这些行为提供了创新的解决方案，但关于基于 AI 的干预措施的有效性和实施的证据仍然零散。本范围界定审查旨在系统地探索和绘制旨在减少青少年危险行为的基于 AI 的干预措施的文献。本综述将遵循 Arksey 和 O'Malley (2005) 概述并由 Levac、Colquhoun 和 O'Brien (2010) 改进的方法框架，符合 Joanna Briggs 研究所的指导方针。PRISMA 范围界定综述扩展 (PRISMA-ScR) 将指导报告。搜索策略将在 PubMed、Scopus、Web of Science 核心合集、CINAHL、PsycINFO、Cochrane 对照试验中心注册库、Embase、SID 和 Magiran 中执行，重点关注截至 2024 年 6 月以英语和波斯语发表的文章。两名独立审阅者将使用 Rayyan 筛选标题和摘要，然后对相关研究进行全文筛选。数据将使用标准化表格绘制图表，差异将通过讨论或咨询第三位审阅者解决。数据将以描述性方式综合并以表格、图形和图表的形式呈现。关键词：青少年、人工智能、危险行为、范围审查、干预措施
利用人工智能减轻青少年危险行为：范围界定审查方案 Hamidreza Sadeghsalehi a 和 Hassan Joulaei a，* a 伊朗设拉子医科大学健康研究所卫生政策研究中心 * 通讯作者（joulaei_h@yahoo.com） 青少年特别容易从事暴力、无保护性行为和药物滥用等危险行为，这些行为会对他们的健康和发展产生重大的负面影响。人工智能 (AI) 的最新进展为解决这些行为提供了创新的解决方案，但关于基于 AI 的干预措施的有效性和实施的证据仍然零散。本范围界定审查旨在系统地探索和绘制旨在减少青少年危险行为的基于 AI 的干预措施的文献。本综述将遵循 Arksey 和 O'Malley (2005) 概述并由 Levac、Colquhoun 和 O'Brien (2010) 改进的方法框架，符合 Joanna Briggs 研究所的指导方针。PRISMA 范围界定综述扩展 (PRISMA-ScR) 将指导报告。搜索策略将在 PubMed、Scopus、Web of Science 核心合集、CINAHL、PsycINFO、Cochrane 对照试验中心注册库、Embase、SID 和 Magiran 中执行，重点关注截至 2024 年 6 月以英语和波斯语发表的文章。两名独立审阅者将使用 Rayyan 筛选标题和摘要，然后对相关研究进行全文筛选。数据将使用标准化表格绘制图表，差异将通过讨论或咨询第三位审阅者解决。数据将以描述性方式综合并以表格、图形和图表的形式呈现。关键词：青少年、人工智能、危险行为、范围审查、干预措施
<由人工智能管理的致命自治武器系统中的人类和重大的人类控制
在运营计划阶段，使用自主系统的决定必须牢记其工作环境的决定，因为在城市环境中这样做并不相同，在城市环境中，战斗人员和非战斗人员之间的区别是一个挑战和巨大的复杂性，而不是在开放环境中的运营，因为它在开放式环境中的运作似乎是宽阔的野生或广泛的平面土地，似乎是偏见的。 div>在计划中必须考虑的另一种类型的人类决定，即自主系统的运营就业，是与控制和领导风格有关的人类决定，这可能会影响更大或更少的风险假设，从而为自己的部队造成友好的火灾。 div>
田纳西州的商业房地产开发是一种强大的经济引擎，创造就业机会并为地方产生重大的财政贡献，
naiop是开发人员，所有者，投资者和相关专业人员的领先组织，工业，零售和混合用途房地产。naiop提供无与伦比的行业网络和教育，并代表我们的21,000名成员提倡立法。naiop促进负责任的，可持续发展，从而创造就业和受益于我们成员工作和生活的社区。
对话式推荐：一项重大的 AI 挑战
我们越来越习惯用自然语言与机器交互。我们让 Siri 帮我们找一家附近的意大利餐厅，我们让 Alexa 播放一些音乐，我们甚至与我们的汽车对话，指示它们将我们引导到目的地。我们中的许多人还与聊天机器人进行过互动，公司将聊天机器人用作客户服务的第一个接触点。能够与能够像人类一样交谈的机器互动长期以来一直是科幻电影中对未来的标志性愿景。随着自然语言处理 (NLP) 的最新进展、GPT-3 等大型预训练语言模型的出现以及机器学习的普遍进步，人们可能会认为我们已经接近实现这一愿景。仔细观察上述互动，我们发现与我们对话的设备通常善于对单个命令做出反应。然而，这些系统有时会在以下情况下达到极限：
工会为工人和家庭提供了重大的经济利益
今天，工会在狭窄的种族经济差异中起着至关重要的作用。例如，即使将他们被排除在既定的工会和缺乏劳动保护之外的情况下，黑人，中国和拉丁裔工人也有悠久的组织以提供更好的工资和工作条件的历史。许多工会排除了黑人工人和其他有色工人 - 明确或通过创造不合理的高障碍。随着1935年的明确多种族工业组织大会的形成，并于1964年通过《民权法》的通过，工会变得越来越包容。今天，有11.5％的黑人工人是工会的成员，这是任何主要种族群体中最高的速度。