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World File Search System中立性
的方案分析2050碳中立性
在模型中分析了包括非电力部门的整个系统。发电量取决于诸如以下因素（例如：社会结构变化）引起的能源需求变化（尽管基本上取决于社会经济途径，这取决于社会经济途径] + [通过能量使用结构变化（） +降低电力降低（通过电力节省）[通过电力节省（）] + [非电动性需求的电气增长（FAILE（VING）的损失增加了供应 + [Evation + [Evation Fation Fation Fation Fative + [E. G.）的损失。产生绿色氢和电子燃料的电力需求（Syn。fuels）（）（但是，在海外制造的情况下，日本的电力需求不会受到影响）]。
Towngas的碳中立性路线图到2050
通过这些综合策略，我们旨在大大减少温室气体排放，从而促进更可持续和环保的能源景观。Towngas将继续投资并寻求机会加速脱碳之旅，同时适应我们的行动和计划，以应对不断变化的环境的挑战和不确定性。
欧盟的状态进展到气候中立性
ecno对欧盟在气候中立方面的进步的首次评估深入探讨了需要发生在气候中立未来所必需的13个构件中需要发生的变化的状态。评估为每个块提出了目标，并确定了关键的使力实现这些目标。然后衡量目标及其推动者的进度。这种方法与传统的监测实践不同，传统监测实践倾向于仅关注标题目标，而错过了在过渡的启示条件下更颗粒状的发展。观察促成者的发展提供了有关给定部门或政策领域过渡的当前趋势的见解，并表明了未来目标的进步如何继续进行。
美国石灰行业的碳中立性路线图
本文件将解释什么是石灰，如何制作以及对公众和对经济的重要性，并将制定行业到2050年实现碳中立的行动计划。如果要实现目标，它为这项努力以及行业，政府实体和其他利益相关者的合作的需求提出了未来的机会和挑战。
建立新的电力系统来促进碳中立性
加强国家战略科学和技术（S＆T）权力是目前中国科学技术发展的战略政策和紧急任务，这对于在科学和技术领域建立一个伟大的国家至关重要，并在各个方面支持中国的发展。在党和政府致力于加强国家战略S＆T力量的指导下，讨论国家战略S＆T权力的出现和发展具有很大的理论和实际意义。最初用于国家安全和军事事务领域的战略权力一词是指与国家安全和军事成果有关的决定性权力。随着科学和技术在国家发展和国际关系中越来越重要的作用，在国家安全和发展中起着决定性作用的S＆T力量，共同称为国家战略S＆T力量。它与国家发展战略，发展阶段和国际竞争相关联，具有一定的稳定性，而动态发展，调整和扩展。从科学和技术的历史发展的范围内，本文回顾了世界各地国家战略S＆T力量的产生和发展，研究了自中华人民共和国建立以来国家战略S＆T权力的建设和发展，并提出了国家战略S＆T SES T Power的定义和特征。 最后，提出了相关政策建议，以提高中国国家战略S＆T的力量。从科学和技术的历史发展的范围内，本文回顾了世界各地国家战略S＆T力量的产生和发展，研究了自中华人民共和国建立以来国家战略S＆T权力的建设和发展，并提出了国家战略S＆T SES T Power的定义和特征。最后，提出了相关政策建议，以提高中国国家战略S＆T的力量。
撤回注意：在金砖国家国家的碳中立性通向碳中立性的可再生能源途径：面板数据分析
出版商已与总编辑一致。出版商的调查确定，本文的同行评审过程以及本嘉宾编辑集合中其他文章的同行评审过程受到了损害。根据调查的发现，出版商与主编协商，因此不再对本文的结果和结论充满信心。Haocheng Fang和Feiyan Jing尚未回复出版商的信件。出版商无法联系江杨。
驱动气候中立性低碳创新
过渡到气候中立性需要降低现有清洁技术的成本，以便大规模快速部署以及开发新兴技术（例如绿色氢）。本政策论文认为，专注于开发和部署低碳技术的科学，技术，创新和工业（STI＆I）政策对于实现碳中立至关重要。但是，由于政策强调部署而不是研发（R＆D）的支持，目前的创新水平不足以应对零挑战。本文探讨了针对R＆D的更雄心勃勃的STI＆I政策的理由，该政策针对气候中立性，并为Net-Zero制定有效的创新政策提供了政策建议，包括其与更广泛的气候政策套餐的互动。
中立性谬误：当算法公平干预是（不是）积极作用
已经开发了各种指标和干预措施，以识别和减轻机器学习系统的不公平输出。虽然个人和组织有义务避免歧视，但使用公平感知的机器学习干预措施也被描述为欧洲联盟（EU）非歧视法的“算法正面”。作为欧盟法院在评估积极行动的合法性方面一直是严格的，这将对希望实施公平ML干预措施的人施加重大的法律负担。在本文中，我们建议算法公平干预措施通常应被解释为防止歧视的一种手段，而不是衡量积极行动的方法。具体来说，我们建议此类别错误通常归因于中立性谬误：关于（公平意识）算法决策的中立性的错误假设。我们的发现提出了一个问题，即在算法决策的背景下，是否有歧视歧视的负义务是否足够。因此，我们建议从义务转向“不损害”的积极义务，以积极地“不伤害”作为算法决策和公平的ML间隔的更为适当的框架。
中立性谬误：当算法公平干预是（不是）积极作用
已经开发了各种指标和干预措施，以识别和减轻机器学习系统的不公平输出。虽然个人和组织有义务避免歧视，但使用公平感知的机器学习干预措施也被描述为欧洲联盟（EU）非歧视法的“算法正面”。作为欧盟法院在评估积极行动的合法性方面一直是严格的，这将对希望实施公平ML干预措施的人施加重大的法律负担。在本文中，我们建议算法公平干预措施通常应被解释为防止歧视的一种手段，而不是衡量积极行动的方法。具体来说，我们建议此类别错误通常归因于中立性谬误：关于（公平意识）算法决策的中立性的错误假设。我们的发现提出了一个问题，即在算法决策的背景下，是否有歧视歧视的负义务是否足够。因此，我们建议从义务转向“不损害”的积极义务，以积极地“不伤害”作为算法决策和公平的ML间隔的更为适当的框架。