机构名称：
¥ 1.0
摘要： - 气候变化的加速影响促使全球努力减少整个行业的碳排放。数字操作虽然有效，但对碳足迹产生了重大贡献。通过神经网络（NN）和机器学习（ML）利用人工智能（AI）提出了一种变革性的方法来预测和减轻这些排放。本文介绍了一个用于利用AI减少数字操作中的碳足迹的框架。通过整合神经网络和机器学习模型，该框架旨在预测碳排放，优化资源使用情况并为降低环境影响提供可行的见解。FURTHERMORE，该框架强调连续适应和改善对不断发展的环境数据和操作变化的重要性。由于AI模型暴露于更多样化和动态数据，因此它们变得越来越擅长识别可能表明排放或效率低下的趋势和异常。通过合并实时监控和反馈机制，该框架确保了数字操作可以迅速应对新兴挑战，从而使其成为反对气候变化的积极工具。最终，AI的整合不仅有助于组织减少其碳足迹，而且还可以推动创新更加绿色，更可持续的数字技术，这些技术可以为碳中性的未来铺平道路。
通过AI神经网络彻底改变环境可持续性
主要关键词
相关文件推荐
