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腐败对缓解气候变化的影响
这是对迅速发展的文献的评论，涉及腐败如何影响气候变化的降低，重点是温室气体排放和碳汇。分析200项研究，我们记录了腐败会阻碍缓解措施，即增加了排放，并通过森林砍伐或过度捕捞来使水槽的存储能力恶化。减少腐败对于成功打击全球变暖至关重要，因为由于较低的规则依从性，腐败使气候政策在制定时雄心勃勃，实施时效率较低。这些发现是通过各种类型的数据，研究设计和方法建立的。趋势被映射，并突出显示分歧点。 我们建议研究超越使用国家级别的指标，并提出了几种途径以供未来的研究。趋势被映射，并突出显示分歧点。我们建议研究超越使用国家级别的指标，并提出了几种途径以供未来的研究。
气候变化及其缓解的影响
想象这些气体是包裹着我们星球的舒适毯子，有助于保持温度温暖的温度。温室气体由二氧化碳，甲烷，臭氧，一氧化二氮，氯氟烷和水蒸气组成。白天，太阳在大气中闪耀，使地球表面变暖。晚上，地球表面冷却，将热量释放回空气。，但某些热量被大气中的温室气体捕获。这就是使地球温度平均14°C（57˚F）保持的原因。气体的作用像温室的玻璃墙，因此名称，温室气体。没有这种温室效应，温度将降至-18˚C（-0.4˚F）；太冷了，无法维持地球上的生命。
海洋哺乳动物监测和缓解计划
从事所有项目活动的船舶操作员和机组人员（即，项目组件的安装，监视船，操作和维护船，船员运输船等）将遵守所有适用的法规，并采取美国风船的避免措施，以保护海洋哺乳动物免受船只罢工的影响。船只操作员和机组人员将保持警惕的海洋哺乳动物，并放慢或停止其血管，以避免击中这些受保护的物种。船舶操作员和机组人员将在船舶动员过程中进行简报，并在下面指定的有关WIND的船只罢工程序的机组人员更改。避免船只罢工措施将在所有活动中生效，除非在遵守这些要求的特殊情况下，将使船只或船员的安全处于危险之中。
社论：温室气体排放和减轻
土壤，持有约1500 pg的总碳（C）和136 pg的总氮（N），代表了这些元素最大的陆地储层（Nieder and Benbi，2008）。然而，它也是温室气体（GHG）排放的重要来源，每年贡献350多个PG CO 2等效物，从而显着影响全球变暖。多年来，大气n 2 O的浓度增加了20％以上，CH 4浓度几乎增加了两倍至1900 ppb，主要归因于微生物活性（Schaefer等，2016）。了解与温室气体的生产和减少同时的微生物机制至关重要。最近的发现，例如非典型一二氮还原酶（NOSZ II），Comammox以及新的过程，例如氧降解和CH 4的厌氧氧化，与硝酸盐，硝酸盐，熨斗和锰氧化物的还原，脑海中的脑囊性cons的作用相关的CH 4的氧化作用，该作用是piver的作用。和n，并突出了针对性策略减少温室气体排放并减轻全球变暖的途径。该研究主题包括九种文章，这些文章对影响温室气体发射的因素（尤其是N 2 O）以及微生物的潜在作用。硝化和硝化作用是产生N 2 O.肥料的施用，尤其是N-肥料，为这种有效的温室气体的排放提供了促进。因此，硝化抑制可能是减少N 2 O排放的潜在方法。在本研究主题中，Lei等人。Xie等。 比较了来自草原的n 2 o 的排放Xie等。比较了来自草原的n 2 o分析了来自48项研究的200多个数据集，发现硝化抑制剂的应用平均降低了总N 2 O排放量的60％，超过70％的土壤铵浓度增加，并降低了约50％的AOB丰度。发现强调了AOB在N 2 O排放中的重要作用，并且可以成为缓解n 2 O的更好指标和目标。
通过原子层沉积多种缓解量
这项研究研究了使用原子层沉积（ALD）来减轻粒子加速器中使用的超导无线电频率内部的多重现象，同时在10个10范围内保留高质量的因子。在任意复杂形状对象上控制膜厚度至原子水平的独特ALD能力使TIN膜电阻率和总电源发射产量（TEEY）从优惠券到设备进行微调。这种控制水平使我们能够充分选择锡膜厚度，该薄膜厚度既可以提供高电阻率，以防止欧姆损失和低圆锥形，以减轻多重损失，以应用感兴趣。这项工作中所述的方法可以缩放到真空中受RF场的其他域和设备，并且对具有自身在电阻性和TEEY值的要求的多重或电子交换过程中敏感。
缓解气候变化中的人工智能
人工智能（AI）越来越被公认为是应对气候变化挑战的强大工具。其处理大量数据并生成先进的预测模型位置AI作为减少温室气体（GHG）排放和开发可持续解决方案的关键参与者的能力。本综述深入研究了AI在缓解气候变化中的多方面作用，突出了其在几个关键领域的潜力。首先，AI通过提供更准确的预测和仿真来彻底改变预测性气候建模，从而实现更好的政策和决策。其次，它通过智能电网管理，需求预测和可再生能源的整合来优化能源系统，从而提高能源效率并降低对化石燃料的依赖。此外，AI通过改善最佳站点的识别并提高过程效率来推进碳捕获和存储技术。在环境监测中，AI驱动的解决方案正在实现实时检测和对环境数据的分析，从而有助于更有效的保护工作。本综述还介绍了案例研究和数据，这些数据证明了AI应用在推动全球排放目标方面的进步方面的切实影响。但是，在该领域中采用AI并非没有挑战。需要仔细解决诸如数据隐私，算法透明度和AI部署的道德含义之类的问题。本文结束了，概述了未来的研究方向，并强调了跨学科合作的必要性，以充分利用AI在打击气候变化方面的潜力。
DDOS缓解时，保存QoS
摘要 - 5G网络的部署已大大提高了连接性，提供了显着的速度和容量。这些网络依靠软件定义的网络（SDN）来增强控制和灵活性。但是，由于网络虚拟化以及未经授权访问关键基础架构的风险，这种进步提出了关键挑战，包括扩大的攻击表面。由于传统的网络安全方法在解决现代网络攻击的动态性质时不足以使用人工智能（AI）（AI），并特别研究了深入的增强学习（DRL），以提高5G网络安全性。这种兴趣源于这些技术根据遇到的情况和实时威胁动态反应和适应其防御策略的能力。我们提出的缓解系统使用DRL框架，使智能代理可以在旨在反映现实生活中用户行为的SDN环境中在SDN环境中动态调整其防御策略，利用ICMP，TCP SYN和UDP的一系列DDOS攻击。这种方法旨在通过根据受监控的网络的情况提供自适应和拟定的对策，同时通过同时减轻实时攻击的影响，同时减轻实时攻击的影响。索引术语 - 提升学习，分布式服务，服务质量，软件定义的网络
