Устойчивое развитие и ESG

Минимизация воздействия на окружающую среду благодаря культуре устойчивых инноваций

Преимущества устойчивого развития и ESG

Лидерство в области устойчивого развития имеет решающее значение для управления экологическими рисками и продвижения методов работы, безопасных для окружающей среды. Переходя в облако и используя возобновляемые источники энергии, лидеры в области ESG могут значительно сократить выбросы парниковых газов, потребление воды и количество отходов. Узнайте, как использовать тенденции устойчивого развития бизнеса и стратегическое лидерство в области устойчивого развития для достижения экологических целей и стимулирования эффективных изменений в организации.

Преимущества устойчивого развития и ESG

Практические способы для устойчивого развития бизнеса

Устойчивое развитие обязательно для бизнеса. Организации не могут добиться успеха, когда разрушается окружающая или деградирует общество; для процветания бизнеса должна процветать и планета. Успех бизнеса неразрывно связан с устойчивыми практиками, но в одночасье создать устойчивый бизнес невозможно. В этой электронной книге вы узнаете о практических, реалистичных способах эффективного внедрения принципов устойчивого развития. Получите инструменты стратегического лидерства в области устойчивого развития.

Загрузить электронную книгу

Как компании могут немедленно сократить свой углеродный след

Компании во всех отраслях поставили перед собой амбициозные цели по снижению воздействия своей деятельности на окружающую среду. Для достижения этих целей требуется сотрудничество в рамках всей организации, от высшего звена до руководителей, реализующих инициативы в области устойчивого развития, относящиеся к их сфере деятельности. Чтобы ускорить прогресс, руководителям необходимо объединить деловые и технические команды и создать масштабируемые решения, позволяющие точно оценивать программы устойчивого развития и постоянно повышать эффективность.

Как машинное обучение помогает мелким фермерам общаться, делиться информацией и процветать

Wefarm поддерживает крупнейшую в мире цифровую межфермерскую сеть. Узнайте, как они используют машинное обучение на AWS для обмена знаниями между мелкими фермерами. При наличии более миллиарда мелких фермерских хозяйств, производящих более 70 % продовольствия в мире, Wefarm играет важную роль в использовании технологий для развития поставок продовольствия и повышения устойчивости мелких фермеров.

The Climate Pledge

Все компании вносят свой вклад в решения по защите планеты и экономики. И всем компаниям, включая Amazon, еще многое предстоит сделать для дальнейшего снижения углеродного следа и углеродоемкости своей деятельности. Амбициозные меры по борьбе с изменением климата не только являются правильным решением, но и могут стимулировать инновации, помогающие бизнесу и его клиентам. 

The Climate Pledge – это обязательство достичь нулевых выбросов углекислого газа к 2040 году – на 10 лет раньше, чем предусмотрено Парижским соглашением. Компания Amazon стала соучредителем The Climate Pledge в 2019 году, создав межотраслевое сообщество компаний, организаций, частных лиц и партнеров, работающих вместе над преодолением климатического кризиса и решением проблем декарбонизации экономики.

Подробнее о The Climate Pledge

Озеро

Уточните поисковый запрос:

Формат
22-24 (37)
Showing results: 22-24
Total results: 37
  • Дата публикации
  • По алфавиту (A-Z)
  • По алфавиту (Z-A)
 Мы не смогли найти результатов, соответствующих вашему поиску. Пожалуйста, попробуйте изменить поиск.
  • Article

    Machine learning, concluded: Did the “no-code” tools beat manual analysis?

    Ars Technica set out to discover whether no-code-required tools could outperform a code-based approach. In the finale of the experiment, find out how the no-code tools performed.

    To see how much machine learning tools for the rest of us had advanced—and to redeem myself for the unwinnable task I had been assigned with machine learning last year—I took a well-worn heart attack data set from an archive at the University of California-Irvine and tried to outperform data science students' results using the "easy button" of Amazon Web Services' low-code and no-code tools.

  • Article

    Setting our heart-attack-predicting AI loose with “no-code” tools

    Ars Technica set out to discover whether no-code-required tools could outperform a code-based approach. In the second part of this three-part series, the heart attack predictions take flight.

    This is the second episode in our exploration of "no-code" machine learning. In our first article, we laid out our problem set and discussed the data we would use to test whether a highly automated ML tool designed for business analysts could return cost-effective results near the quality of more code-intensive methods involving a bit more human-driven data science.

  • Article

    No code, no problem—we try to beat an AI at its own game with new tools

    Ars Technica set out to discover whether no-code-required tools could outperform a code-based approach. In part one of three, they give the cloud a new problem to (heart) attack.

    Over the past year, machine learning and artificial intelligence technology have made significant strides. Specialized algorithms, including OpenAI's DALL-E, have demonstrated the ability to generate images based on text prompts with increasing canniness. Natural language processing (NLP) systems have grown closer to approximating human writing and text. And some people even think that an AI has attained sentience. (Spoiler alert: It has not.)

1 13

Вопросы и ответы