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气候变化00/2023：从第6.4条的京都机制中学到的经验教训
本报告总结了从京都协议的清洁开发机制（CDM）和联合实施（JI）中学到的关键课程，以期为《巴黎协定的新条款》第6.4条。该报告首先概述了这些机制下的碳信用额的发行和使用。这是对现有机制的哪些要素可以转移到第6.4条机制的评估。CDM的某些规定只能通过较小的调整而转移，因为它们是大量精致和大修的结果。这包括项目周期的规则和法规，审计师的认证，验证和验证，确保透明度和治理结构的规定。然而，在其他领域，与CDM和JI相比，应加强第6.4条规则，主要是在证明加法性，量化排放减少，解决非永久性以及社会和环境保障措施方面。基于CDM和JI的经验，我们建议第6.4条规定的缓解活动应视为“高悬挂果”，增强障碍，具有很高的添加可能性，为其他可持续发展目标提供共同利益，并确保可以合理地降低排放量，以使其归因于降低。
京都议定书挑战 2050 年实现净零排放
强制在 300 平方米或以上的建筑物安装可再生能源。 补贴以促进安装太阳能光伏附加设备（优先措施加速项目）。 联合购买太阳能电池板，推广 PPA 促进可再生能源需求 促进住宅可再生能源的本地生产、本地消费和本地流通的项目
肾小球病理学发现的分类 UP LEARNING 和肾病专家 - AI 集体 ENGROCTIVE 方法 Eiichiro Uchino #A,B Yugami C , Sachiko Minamiguchi f , Hironi Haga f , Motoko Yanagita B,g , Yasushi Ono D,HA) 京都大学医学院医学智能系统系，日本京都 B) 日本京都肾脏病学系，日本京都，京都，京都，京都，京都，京都，京都，日本 D) 京都大学医学院生物医学数据智能系，日本京都 E) 京都大学医院医学信息学和管理规划部，日本京都 F) 京都大学医学院诊断病理学系，日本京都 H) Rise，药物开发数据智能平台小组，日本横滨 # 这些作者贡献者对这项工作做出贡献。 Running title: Glomeruli classification by deep learning Keywords: renal pathology, artificial intelligence, deep learning, collective intelligence Corresponding authors: Yasushi Okuno, Department of Biomedical Data Intelligence, Kyoto University, 53 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 881, FAX: +81-75-751-4881, E-mail: okuno.yasushi.4c@kyoto-u.ac.jp and Motoko Yanagita, Department of Nephrology, Graduate School of Medicine, Kyoto University, 54 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 606-8507, Japan Phone: +81-75-751-3860, FAX: +81-75-751-3859, E-mail: motoy@kuhp.kyoto-u.ac.jp Abstract Background Automated classification of glomerular pathological findings is potentially beneficial in establishing an efficient and objective diagnosis in renal pathology.虽然先前的研究已经验证了用于对整体硬化和肾小球细胞增殖进行分类的人工智能（AI）模型，但诊断还需要其他一些肾小球病理学发现。这些人工智能模型与临床医生之间的合作是否能提高诊断性能还不得而知。在这里，我们开发了人工智能模型来对肾小球图像进行分类，以获得病理诊断所需的主要发现，并研究这些模型是否可以提高肾病科医生的诊断能力。方法
肾小球病理学发现的分类 UP LEARNING 和肾病专家 - AI 集体 ENGROCTIVE 方法 Eiichiro Uchino #A,B Yugami C , Sachiko Minamiguchi f , Hironi Haga f , Motoko Yanagita B,g , Yasushi Ono D,HA) 京都大学医学院医学智能系统系，日本京都 B) 日本京都肾脏病学系，日本京都，京都，京都，京都，京都，京都，京都，日本 D) 京都大学医学院生物医学数据智能系，日本京都 E) 京都大学医院医学信息学和管理规划部，日本京都 F) 京都大学医学院诊断病理学系，日本京都 H) Rise，药物开发数据智能平台小组，日本横滨 # 这些作者贡献者对这项工作做出贡献。 Running title: Glomeruli classification by deep learning Keywords: renal pathology, artificial intelligence, deep learning, collective intelligence Corresponding authors: Yasushi Okuno, Department of Biomedical Data Intelligence, Kyoto University, 53 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 881, FAX: +81-75-751-4881, E-mail: okuno.yasushi.4c@kyoto-u.ac.jp and Motoko Yanagita, Department of Nephrology, Graduate School of Medicine, Kyoto University, 54 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 606-8507, Japan Phone: +81-75-751-3860, FAX: +81-75-751-3859, E-mail: motoy@kuhp.kyoto-u.ac.jp Abstract Background Automated classification of glomerular pathological findings is potentially beneficial in establishing an efficient and objective diagnosis in renal pathology.虽然先前的研究已经验证了用于对整体硬化和肾小球细胞增殖进行分类的人工智能（AI）模型，但诊断还需要其他一些肾小球病理学发现。这些人工智能模型与临床医生之间的合作是否能提高诊断性能还不得而知。在这里，我们开发了人工智能模型来对肾小球图像进行分类，以获得病理诊断所需的主要发现，并研究这些模型是否可以提高肾病科医生的诊断能力。方法
《京都公约》——具体附件 G
因此，应尽可能适用这一基本原则。然而，有些情况下，国家立法只允许部分有条件的减免。这种情况应属例外，但仍比拒绝准予临时进口要好。本章的标准和建议做法 1 至 2 和 4 至 21 对给予临时进口货物的有条件减免的性质不作区分。这些规定不仅适用于全部有条件的减免，也适用于部分减免。对于上述建议做法，缔约方在仅准予部分有条件减免时不应提出保留。然而，为便利贸易商的经营，海关应按照总附件第 9 章的要求，充分通知所有有关方面。
英国根据京都议定书提交的初步报告
6.1 联系方式 27 6.2 综合登记系统 27 6.3 数据库结构和容量 27 6.4 遵守国际交易日志数据交换标准 28 6.5 尽量减少差异和终止交易的程序 28 6.6 防止未经授权的操作和操作员错误的安全措施 29 6.7 可通过国家登记册用户界面公开访问的信息列表 30 6.8 如何通过国家登记册的用户界面访问信息 30 6.9 发生灾难时保护、维护和恢复数据的措施 30 6.10 先前测试程序的结果 31 6.11 登记册如何履行 13/CMP.1 中定义的功能 31 6.12 登记册如何履行 5/CMP.1 中定义的功能 31 6.13 标准电子报告格式 (14/CMP.1) 32 表格 表 2.1：英国温室气体1990 年至 2004 年的排放量（MtCO 2 当量） 12 表 5.1：用于估算英国直接温室气体排放量的方法 22 表 5.2：用于估算温室气体的主要英国活动数据 23 图 图 5.1：年度清单周期 21 附件 附件 1 33