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World File Search System水理
对气候缓解水的水的分析简介
国际大学气候联盟（IUCA）与未水和气候变化专家集团合作估计，IPCC评估的许多气候缓解措施的水需求是附件2（IUCA，2024年）。这项工作还估计了各种缓解作用的相对“水效率”。例如，每千亿升水用于使清洁能量代替化石燃料的能量，估计绿色氢的生产可节省约68.4吉甘顿二氧化碳等效排放，第二代液体生物燃料，大约2吉甘酮，以及约1.7 Gigatonnes左右的轻型电动汽车的电气化。IUCA估计，每千亿升水旨在维护或恢复泥炭地的水桌，将隔离约18.5 Gigatonnes的排放。IUCA估计，每千亿升水旨在维护或恢复泥炭地的水桌，将隔离约18.5 Gigatonnes的排放。
水研究
饮用水分配系统中生物膜的存在（DWD）负责水质的恶化和公共卫生风险的可能来源。不同的因素影响分配网络中饮用水（DW）的生物稳定性，例如养分的存在和浓度，水温，管道材料组成，流体动力学条件以及消毒剂残留水平。本综述旨在通过对过去十年中发表的文献进行定性和定量分析来评估DW生物膜消毒策略的当前知识状态。对通过数据库搜索网络和Scopus搜索确定的562个期刊文章进行了系统的审查方法，并选择了85项研究进行详细分析。鉴定出各种用于DW生物膜对照的消毒剂，例如氯，氯胺，紫外线辐照，过氧化氢，二氧化碳，臭氧和其他以较低的频率，即电解水，电粒水，噬菌体，银离子和纳米群。消毒剂会影响生物膜内的微生物群落，减少可培养的细胞和生物膜生物量的数量，并干扰生物膜基质成分。在水中维持有效的残留浓度可以保证长期预防生物膜形成，并改善了分离的生物膜相关的机会性病原体的失活。大多数研究都使用台式实验室设备进行生物膜研究。此外，通过优化一级和次要消毒与其他水处理方法相结合的基于多级轰炸过程的策略改善了机会性病原体的控制，降低了生物膜膜的细胞的氯耐受性，并降低了金属基管道的腐蚀速率。尽管这些设备模仿了实际DWD中发现的条件，但对DW生物膜控制策略的未来研究也应包括对实际DW网络中形成的生物膜的有希望策略的有效性。
“人工智能、法律与伦理”问题与解决方案
（示例）人工智能医疗项目与《药品和医疗器械法》之间的冲突 有时，您可能需要在人工智能业务启动之前甚至之后推迟或取消其计划，例如，人工智能医疗项目与《药品和医疗器械法》之间的冲突药品和医疗器械等产品的质量、功效和安全”
利用人工智能（AI）支持污水处理厂的运营
（1）国土交通省网站：碳零排放社会贡献分科委员会第 1 次会议资料（2021 年 10 月 1 日） http://www1.mlit.go.jp/mizukokudo/sewerage/mizukokudo_sewerage_tk_000734.html（2022 年 1 月 21 日） （2）高濑伸明等：“利用卷积自动编码器进行污水处理设施的异常检测”，DIA2020 动态图像处理实用研讨会，第 276-282 页，2020 年 （3）木村优希等：“基于 AI 的污水处理厂运行决策技术的验证”，第 57 届下水道研究会议论文集，第 889 页，2020 年
人工智能理论及金融行业应用
摘要：人工智能（AI）被视为下一个时代的科技制高点。近年来，随着计算机计算能力的增强、大数据数量和质量的提高以及机器学习、语音识别等多个研究领域的重大突破，人工智能技术发展迅速，被广泛应用于各行各业。在金融行业，人工智能技术在金融机构的风险控制、营销、客户服务、交易、运营、产品优化等方面的应用日趋成熟，并催生出一些新的商业模式。本文从人工智能在国际金融领域的应用现状和意义出发，阐述人工智能在金融行业的应用、现状和发展趋势。然后，针对人工智能发展过程中存在的风险和现实挑战，立足国际金融发展的现实，总结出推动人工智能在金融市场深入、健康、可持续发展的措施。本文旨在让读者了解人工智能在金融领域的发展现状，也为该领域的学者提供理论参考。
负责任的人工智能——从理论到实践的成熟
或许，在人工智能中实施道德规范的最大障碍是方法不一致和线性化。从人工智能行为准则到道德委员会或框架，所推出的举措通常都是孤立考虑的，这限制了它们有效运作的能力。虽然行为准则（63%）和影响评估（52%）是不同规模组织高管中流行的工具，但提供道德培训、使用道德委员会和其他干预手段因组织规模和人工智能采用成熟度而异。事实上，人工智能成熟度较高的大公司更有可能设立道德委员会（60%）、进行影响评估（62%）并提供道德培训（47%），这表明这些是实现负责任的人工智能所需的领先实践。
人工智能的随机矩阵理论：从理论到实践
摘要：当今，人工智能在很大程度上依赖于使用大型数据集和改进的机器学习方法，这些方法涉及利用基于大型数据集的分类和推理算法。这些大维度会引起许多违反直觉的现象，通常导致对许多通常以小数据维度的直觉设计的机器学习算法的行为理解不佳。通过利用多维框架（而不是受其影响），随机矩阵理论 (RMT) 能够预测许多非线性算法（如某些神经网络）的性能。随机，以及许多核方法，如如SVM、半监督分类、主成分分析或谱聚类。为了从理论上表征这些算法的性能，底层数据模型通常是高斯混合模型（GMM），考虑到真实数据（例如图像）的复杂结构，这似乎是一个强有力的假设。此外，机器学习算法的性能取决于它们所应用的数据表示（或特征）的选择。再次，将数据表示视为高斯向量似乎是一个相当严格的假设。本论文以随机矩阵理论为基础，旨在超越简单的 MMG 假设，通过研究具有普遍性的集中随机向量假设下的经典机器学习工具