XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System碳主链
adb-brief-316-碳化值 - 链碳链。 ...
尼泊尔的温度升高预计将高于全球平均水平。年平均温度预计到本世纪中叶的平均平均升高为2.9°C，在最高排放方案下，到本世纪末，平均范围为2.9至4.3°C，与1986 - 2005的基线周期相比。降水。尼泊尔已经在1天降水的持续时间，强度和频率以及为期5天的降水事件和预测中显着增加。短期和长期的平均年降水量可能会增加。在长期（2036-2065）中，中期（2016- 2045年）的平均年度降水可能会增加2％–6％（2016- 2045年），而年平均降水量可能会增加8％–12％。耦合模型比较项目阶段5（CIMP5）集成模型在所有排放途径下，到2080 - 2099年预计的年度干旱概率至少为10％，干旱概率的增加。河流流量：降水增加将增加平均河流流量；但是，干旱事件的频率和严重程度已经发生，这种趋势将在气候变化下继续。除拉贾普尔以外的所有副标题都由非冰川河喂养，不会受到雪和冰川融化的影响。项目组件对气候和天气状况高度敏感，包括：Rajapur的水的供应非常复杂，这条大型编织的河流的水可用性主要受到东岸流量的可用性的影响；卡纳利河盆地气候变化的长期建模表明，由于温度升高和代表性浓度途径下的降雨平均排放量（RCP）4.5将增加6.4％2046至2070和8.4％2070至2099年。
活性污泥生物碳制备及其锂氧电池性能研究
n，通过直接碳化制备具有介孔结构的杂种掺杂的活性污泥生物炭，然后通过腌制修改将其应用于非含锂氧气电池的正极电极。其在阴极中的应用可以以200 mA/g的电流密度提供7888 mAh/g的特定容量。锂氧电池的放电过程将产生
碳/大麻区块链
其他LAB是一种在旧金山领导的早期研发实验室的思想，致力于围绕气候变化的工程解决方案。这包括可再生能源产生，能源使用的电化和去除碳。其他LAB专注于粮食生产和清除碳的联系，理解，即使全球农田的少量减少也能使我们保持在1.5 r的温暖下，并且这种碳除去碳的清除成本负面，迅速缩放，提高粮食安全，恢复自然的栖息地和生物，并有助于减轻六个六人的巨大量。乔治·蒙比奥特（George Monbiot）的“恢复，在不吞噬地球的情况下为世界喂食”，详细介绍了许多论点，并提供了可引用的参考文献。他建议的溶液集在很大程度上仅限于植物饮食，并直接从氢气中对蛋白质和脂肪进行自由养殖精确发酵。其他LAB正在开发〜3倍产量和较低成本机器人农业的关键促成技术，沙漠耕作的低成本海水淡化（仅澳大利亚就可以养活世界），并将耕种移动到海上（水下机器人锚定和上升，不到1％的地球海洋可以养活世界）。这些解决方案中的任何一种均可在所需的时间（有先例）扩展，并以负有效的碳去除成本保持地球以下1.5℃升温。上述所有解决方案共同努力，使我们能够快速，全面地节省地球，同时增加全球繁荣，甚至花时间减少排放。其他LAB还正在开发一种移动生物填充技术，该技术可以以较低的成本将生物量直接转化为化石燃料当量。至关重要的是，这可以从超过许多农作物的自然栖息地管理中产生收入，从而创造了经济激励措施，并增加了过渡农民的收入来源。清除碳主要是粮食生产与自然栖息地之间竞争的问题（我们耕种了世界一半以上，需要集成的解决方案，这可能会在未来几年内破坏易受伤害的碳市场。
虚拟数字人博主语言风格与消费者购买意愿
消费者互动。通过其独特的外观和互动体验，这些影响力在提高品牌知名度和促进产品销售方面表现出惊人的经济价值。这项研究重点介绍了虚拟影响者的语言风格，还介绍了Ste-Reotype内容模型（SCM），以探讨它如何影响消费者的购买意图。发现，比喻性语言风格在增强消费者的购买意图方面比文字语言更有效。此外，消费者对影响者的“温暖”和“能力”的看法在此过程中起着重要的中介作用。这些发现提供了有关律师在社交媒体营销中的作用的新见解，阐明了语言风格和人类品质在塑造消费者态度和行为中的重要性，并对品牌和虚拟影响者的管理团队产生营销策略的影响。
基于区块链的碳信用生态系统
2科学技术学院，Qaminis 3高级科学与技术研究院，Alqarayt摘要：人工智能（AI）和机器学习（ML）的迅速采用已经创造了对高质量标记数据的前所未有的需求。大规模数据标记是AI系统开发的关键组成部分，通常涉及来自不同人群的大量数据集，并使用自动化过程和人工劳动的结合进行了注释。但是，与这些实践相关的道德挑战引起了极大的关注。本文探讨了大规模数据标签和用法中的关键道德问题，重点关注四个关键领域：偏见，隐私，劳动实践和透明度。偏见是由注释者的固有主观性和许多数据集的不代表性产生的，这加剧了AI应用程序中不公平或歧视性结果的风险。侵犯隐私性侵犯敏感信息未经适当同意而使用，通常会挑战匿名技术的有效性。此外，对数据注释的众包劳动力的依赖引起了人们对工人剥削，低补偿和标记敏感或明确内容的心理损失的担忧。最后，数据收集和标签过程中缺乏透明度和问责制破坏了公共信任和道德标准。通过对现有实践的全面审查，本文重点介绍了现实世界中的案例研究和争议，包括偏见的数据集和侵犯隐私行为。当前的技术和政策驱动的解决方案（例如隐私的技术，劳动力改革和缓解偏见的算法）都经过了严格的研究。最后，本文讨论了按大规模实施这些解决方案并确定未来研究方向的挑战。通过解决这些问题，这项工作旨在在AI数据管理的生命周期中促进更公平，透明和道德实践。关键字：伦理AI，数据标记，机器学习中的偏见，AI隐私，众包数据注释，数据透明度，算法公平，负责任的AI实践，联邦学习，差异性学习，数据伦理，数据伦理，注释者，注释者，注释者单位，AI政，数据隐私法规，数据隐私规定，可持续的AI开发。
火力电厂净零转型为碳捕存电厂发展无碳电力凭证以支持全球
‧‧‧jx Nippon石油和天然气勘探公公全球最大规模燃煤电厂营运的，2017年〜2021年累计捕捉380万吨co 2，皆用于eor
