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然而，随着这种进步，新的不公平商业行为也出现了，它们试图利用公民的环保意识，这种行为被称为漂绿。漂绿是指公司对其产品做出模糊、误导或未经证实的环保声明。因此，问题在于公司是否故意或无意地恶意利用消费者的环保意识增强来获利。这种不当行为在多个方面产生了严重的负面影响。首先，它损害了消费者的利益，因为他们根据误导性信息做出消费决定。而没有参与这些不当行为的公司也遭受了这种不公平竞争，那些真正关心并致力于提高可持续性水平的公司尤其处于不利地位。最后，从更全球的角度来看，传播误导性的环境营销信息也会损害地球和整个社会，因为它破坏了此类声明的可信度，阻碍了相关消费者和真正致力于改善其行为对环境影响的公司的努力。
与环境信息的本体论整合的混合问题回答模型
摘要本文提出了一种新的方法，用于构建一个问题回答模型，以分析环境部门内的全国确定贡献（NDC）报告。该方法基于配备了检索增强发电（RAG）并通过本体集成增强的大型语言模型（LLM）。承认直接应用抹布所固有的挑战，我们的方法始于开发用于NDC报告的专业本体论框架。该框架支持知识图的构建，该图形为问题回答（QA）模型提供了必要的，可验证的信息。在下一步中，该模型将抹布的嵌入与基于本体的查询相结合，旨在提高各种NDC报告中答案的可靠性。我们通过在不同LLM的一组问题和人/AI评估中测试混合模型的性能。虽然结果表明与气候变化相关的QA模型的效率提高，但它们也强调了在该域中获得显着增强的复杂性。我们的发现有助于对将本体论方法与LLM相结合以进行环境信息检索的潜在和局限性的持续讨论。
环境信息披露（TCFD）报告-2023
银行继续增加绿色信贷供应，增强了资产结构的绿色组成部分，并促进了绿色金融和关键领域的综合发展，例如农村振兴和包容性金融。支持减少碳排放的工具和清洁煤的特殊再融资适当且充分使用，并优先使用所有部门的污染减少，节能和减少碳排放。对可再生能源和生物多样性保护的支持得到了增强，并采取了强大的步骤，以阻止具有高能源消耗，高排放和生产能力差的项目的盲目发展。截至2023年底，该银行的绿色贷款余额超过3.88万亿元，相当于二氧化碳等效的降低量超过1.7亿吨；全年的绿色信用业务批准了32.22万亿元人民币，同比增长23.4％。同时，银行不断努力为推进绿色金融改革和创新，气候投资和融资试验等示威银行的发展以及开发创新绿色产品和服务的努力得到了加强。
增强学习建议算法基于环境信息探索
基于强化学习的建议系统被视为代理，它与外部环境进行交互以完成项目建议任务。该任务被建模为马尔可夫决策过程（MDP），主要元素包括（𝑆，𝐴，𝑃，𝑅，𝛾）。每个元素的具体含义如下：•状态空间𝑆：状态表示用户信息和时间上的历史互动信息，在该信息中，可以通过代理商在时间的推荐操作以及用户的相应反馈来获得用户历史交互信息，并显示了当前时间的用户历史偏好。•动作空间𝐴：指示动作。𝑎表示代理在时间时处于状态时所采取的措施。本文将用户对项目的兴趣的权重作为一个动作，并结合了𝑡中包含的用户的历史偏好，并建议该项目更符合用户的偏好。•状态过渡概率𝑃（𝑠+1 /𝑠𝑠，𝑎）：它表达了环境状态模型的变化规则。也就是说，状态的概率分布更改为代理在当前状态𝑠𝑠中接收诉讼之后。在本文中，可以确定的是，如果用户未单击或对任何推荐项目发表评论，则环境状态保持不变。•奖励𝑟：在瞬间，用户根据当前状态和代理商的建议操作𝑎𝑎（即给出了对智能机构推荐的项目的选择或评级）做出相应的反馈。•折现因子𝛾：在加强学习中，当前的奖励价值对最终奖励有不同的影响。在当前时间越近，应获得更多的奖励，而折现因子代表随着时间的推移奖励衰减的速度，而IS的价值范围[0,1]。γ的值越大，随后的将来的奖励就越完整。智能代理从环境的初始状态开始。它通过策略模型π（a | s）进行采样并执行它。环境状态S1根据动作A1的影响，根据内部状态过渡模型P（s'|，A）将变为新状态𝑠2。同时，奖励函数r（𝑠1，𝑎1）向代理发送反馈签名。在这一点上，生成了由序列形成的相互作用发作。以这种方式循环循环，直到达到建议的终止状态。从推荐任务的开始到结束时，产生了一系列有序的发作，以表示代理和环境之间相互作用的轨迹（轨迹）。t表示情节的时间戳号（或步骤号）。建议模型的训练过程是找到一组参数θ代表策略网络以最大化𝐽（𝜋 𝜋），即𝜃 ∗ =𝑎𝑟𝑔𝑚𝑎𝑥𝜃 𝜃（𝜋 𝜋），由为了平衡短期奖励和长期奖励的重要性，互动轨迹的累积累积奖励（折现回报）随着时间的流逝是𝑅（𝜏）= ∑ 𝛾 = 𝛾 𝛾 𝛾 𝛾 𝛾𝑡𝑟𝑡𝑇= 1 = 1。 𝜃（𝑎|𝑠）为了最大化预期的回报（预期回报）𝑅（𝜏），即𝐽（𝜋 𝜋）=𝔼𝜏 𝜏（𝜏）[𝑅（𝜏）]，pθ（𝜏）表示轨迹𝜏，θ是策略函数的参数。
环境信息卷编制指南
美国能源部 (DOE) 清洁能源示范办公室 (OCED) 制定了新的指导方针，以简化和加速清洁能源技术的部署。本指南旨在为联邦资金的接受者提供有关环境信息卷 (EIV) 预期内容的详细指导。EIV 是 DOE 接受者作为其详细项目计划的一部分制作的文件，并提交给 DOE 以提供有关项目的全面环境信息。DOE 将使用这些信息来履行其在《国家环境政策法》 (NEPA) 下的义务。NEPA 旨在确保联邦机构在决策过程中考虑其行动对环境的影响。这些信息将用于告知 DOE 关于所需 NEPA 审查级别的决定，并将提供基线环境信息以支持 NEPA 审查过程。DOE 的 NEPA 审查将支持 DOE 决策，并告知其他机构和公众项目的潜在环境影响。由于这是决策过程中的关键文件，因此 OCED 已制定并提供此指导方针。它简要概述了应考虑的关键点，以促进清洁能源技术的部署。随后，这些要点将通过对受影响环境的描述以及拟议项目对环境的预期影响进行扩展，以指导 DOE 接受者。
H2Perth 环境信息表
1. 范围 1 温室气体排放：H2Perth 运营期间，来自 Woodside 拥有或控制的来源的直接温室气体排放。2. 范围 2 温室气体排放：H2Perth 运营期间，来自 Woodside 消耗的购买能源的间接温室气体排放。3. 估算基于截至 2022 年 11 月的当前概念设计，在详细设计期间可能会发生变化。显示的时间表是基于预计于 2024 年开始的建设的目标，oooi 需经政府批准和内部决策。4. 范围 2 排放量使用 2027 年每兆瓦时电力 0.815 吨二氧化碳当量的国家最高排放因子计算，到 2033 年线性减少到每兆瓦时 0.711 吨二氧化碳当量。5. 所有计算都假设工厂利用率为 93%。显示每个阶段的汇总排放量。 6. 尽管 H2Perth 会产生范围 1 和 2 的总排放，但 Woodside 计划从运营开始就让 H2Perth 实现净零排放，使用可再生电力、补偿和 CCUS 相结合的方式。7. 反映了将电解生产从 150 兆瓦扩大到 250 兆瓦的潜力。8. 每个阶段的额外电力需求，而不是累积电力需求。9. 个人投资决策受 Woodside 的投资障碍影响。不是指导。
环境信息和文档 (EID) 清单
此环境信息和文档 (EID) 清单包含机构必须获得的信息，以遵守 1969 年《国家环境政策法》 (NEPA)。NEPA 制定了联邦政府保护环境的国家政策。HRSA 为可能影响环境的资助申请人制定了 EID，并确保他们的决策过程符合 NEPA。申请人必须提供 EID 清单上要求的信息，以便 HRSA 确保遵守 NEPA。HRSA 将通过 NGA 向申请人提供机构环境审查的结果。如果 HRSA 确定需要额外的环境合规性，HRSA 将通知适用的奖项获得者具体要求。
探索能源系统的环境信息系统
Q1是否有明确的标准包含在案例系列中？ ✓Q2是否以标准的，可靠的方式来衡量病例系列中的所有参与者？ ✓Q3是用于识别病例系列中所有参与者的条件的有效方法？ ✓Q4案例系列是否连续包含参与者？ ✓Q5案例系列是否完全包括参与者？ ®Q6是否有清楚地报道了研究参与者的人口统计学？ ✓Q7是否有明确报告参与者的临床信息？ ✓Q8是否有明确报告的案件结果或后续结果？ ✓Q9是否有明确报告表达网站/诊所的人口统计信息？ ✓Q10是否适合统计分析？ ✓总体质量分数9.5（高）总体评估Q1是否有明确的标准包含在案例系列中？✓Q2是否以标准的，可靠的方式来衡量病例系列中的所有参与者？✓Q3是用于识别病例系列中所有参与者的条件的有效方法？✓Q4案例系列是否连续包含参与者？✓Q5案例系列是否完全包括参与者？®Q6是否有清楚地报道了研究参与者的人口统计学？✓Q7是否有明确报告参与者的临床信息？✓Q8是否有明确报告的案件结果或后续结果？✓Q9是否有明确报告表达网站/诊所的人口统计信息？✓Q10是否适合统计分析？✓总体质量分数9.5（高）总体评估
DoDI 8110.01，“国防部任务、合作伙伴环境信息共享能力实施”，2021 年 6 月 30 日生效
第 2 部分：职责 ........................................................................................................................... 6 2.1. 国防部首席信息官（DoD CIO）....................................................................................... 6 2.2. DISA 主任....................................................................................................................... 7 2.3. USD(I&S)....................................................................................................................... 7 2.4. 国家安全局主任/CSS 负责人................................................................................................. 8 2.5. USD(P)....................................................................................................................... 9 2.6. USD(P&R)....................................................................................................................... 9 2.7. USD(A&S)....................................................................................................................... 10 2.8. USD(R&E)....................................................................................................................... 10 2.9. DOT&E....................................................................................................................... 10 2.10. OSD 和 DoD 各部门负责人，DOT&E 除外。...................................... 11 2.11. 空军部长。........................