49、迈向可持续发展:衡量进展的指标

迈向可持续发展:衡量进展的指标

可持续发展的兴起与重要性

20世纪80年代末至90年代,可持续发展成为国际和国内政策议程的焦点。1987年,世界环境与发展委员会(布伦特兰委员会)呼吁开发新的方法来衡量和评估进展。1992年6月在里约热内卢举行的联合国环境与发展大会(地球峰会),使可持续发展方法在国际公共政策制定界得到广泛关注。此后,区域和部门可持续发展计划不断涌现,企业、学术界、政府等各类组织纷纷采用这一概念并赋予其独特的解读。

过去二十年的经验表明,合理的政策、前瞻性规划、科学知识和技术创新相结合,有助于我们迈向可持续的未来。政策和法规对于可持续发展至关重要,不仅在地方和区域层面,在国家和国际层面也是如此。政府、企业、大学、环保组织和个人都应将环境保护视为责任。同时,可持续发展不仅关注环境问题,经济和社会因素同样不可或缺。将可持续发展考虑纳入决策过程,需要更好地理解环境影响的协同作用以及不同规模(时间和空间)对生态系统的影响。

可持续发展指标的需求与发展

1992年地球峰会认识到指标在帮助各国就可持续发展做出明智决策方面的重要作用。《21世纪议程》第40章呼吁各国各级制定和确定可持续发展指标,为各级决策提供坚实基础,并促进环境与发展系统的自我调节可持续性。然而,尽管可持续发展概念广受欢迎,但对于其定义和衡量指标,科学界尚未达成共识。

近年来,衡量可持续发展的指标开发成为热门领域。这一方面得益于自《我们共同的未来》这一具有里程碑意义的报告发布以来,可持续发展研究的不断成熟;另一方面,计算机技术的发展,如地理信息系统(GIS)软件和互联网的广泛应用,为指标开发提供了强大的工具和信息共享平台。

可持续发展的概念
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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