联合国可持续发展目标的五大支柱之一是以人为本。可持续发展目标2、3 、4、8和16均属于这一支柱。
许多 Technovation 参与者都对解决与人相关的社会正义问题和可持续发展目标有着浓厚的兴趣。我们的一些 Technovation 校友已经联手解决与人相关的可持续发展目标。
在您开始自己的应用程序解决方案时，他们希望与您分享他们的一些技术专长。
下面看看他们的解决方案！
点击每个应用程序图标，了解更多信息，并按照教程操作。
可持续发展目标
应用程序
学习内容
语言/平台
使用人工智能？
- 编码库
- 如何导入它们并在应用程序中使用它们。
Python
是
- OpenCV 库
- 计算机视觉
Python, Streamlit
是
- 人工智能聊天机器人
- 应用程序接口
React、Javascript
是
- 使用现有的语音检测 ML 模型
Python, Streamlit
是
- 微软翻译 API
可拧紧
没有
- 聊天机器人组件
应用程序发明家
是
- 建立合成数据集
- 训练 ML 模型
Python, Streamlit
是
- JSON 数据存储
- 人工智能聊天机器人应用程序接口
Python, Streamlit
是
可持续发展目标 2：零饥饿
RavenSight by Ashlyn Gao
Ravensight 是一款移动农业技术应用程序，可帮助城市农民检测环境异常、跟踪生长情况并预测收成。它利用人工智能和计算机视觉 利用人工智能和计算机视觉、预测性洞察力和自定义警报。
SDG 2 AI 示例
本教程将向您展示如何运用艾什琳教程中提到的部分库来创建功能强大的应用程序。学习如何使用openCV库（开源计算机视觉库）识别图像中的植物并测量其叶片长度。
可持续发展目标 3：良好的健康和福祉
SDG 3 AI 示例
Flip the Switch
由 Technovation 校友 Jessica Schmilovich 提供
翻转开关 是一款跨平台应用程序，具有激励性语录、人工智能驱动的建议以重塑消极想法、每日情绪跟踪和人工智能驱动的挑战，以振奋用户。它还提供每周情绪趋势和见解，以支持心理健康。
教程包括
- 使用 JavaScript 构建 React Native 屏幕
- 使用 axios 将用户输入发送至 OpenAI 和双子座应用程序接口
- 使用 React 挂钩处理 API 响应和状态
- 将基于情绪的数据与人工智能驱动的挑战联系起来
SDG 3 AI 示例
语音情感应用程序，灵感来自 SpesDojo 团队的 Oripal
本教程将向您展示如何使用预先训练好的机器学习模型来检测声音中的情绪，从而为参加集体折纸项目的老人提供支持和激励。
可持续发展目标 4：优质教育
Ichaka by Technovation alumnna
Favour Uzochukwu of Team CultureInTech
Ichaka是一款可以让用户了解更多伊格博文化和语言的应用程序。
Favour 的教程特别介绍了如何使用 Microsoft Translation API 在 Thunkable 中创建自己的翻译应用程序。
SDG 4 AI 示例
本教程将向您展示如何将生成式人工智能融入您的应用程序。这款个人辅导应用程序使用 App Inventor 的聊天机器人组件为每位用户量身定制学习内容。
可持续发展目标 8：体面工作与经济增长
SDG 8 AI 示例
InWORKsive 灵感来自 BusinessGirls InWORKsive 团队
inWORKsive是一款使用 机器学习模型为残疾员工和雇主牵线搭桥。该模型根据员工需要和雇主提供的便利条件进行匹配。
本教程采用最初在 App Inventor 中编码的 inWORKsive 团队应用程序，并使用 Streamlit 将其转换为网络应用程序。模型使用 Jupyter Notebook 建立。
战略目标 16：和平、正义与强有力的机构
SDG 16 AI 示例
由 Technovation 校友 Anika Jha 制作的 JusticePath
JusticePath 是一款应用程序范例，旨在让每个人都能随时获得法律权利。
它包括 3 个主要功能：
- 基于位置的样本资源：根据用户所在位置自动显示基于国家的资源
- 可搜索权限数据库：通过读取 JSON 文件运行
- 聊天机器人集成：使用 "拥抱脸 "实现问答功能
