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World File Search System碳链
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。
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
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Product CF Report on low-carbon agricultural and rural development in China (2023) 中国农业农村低 碳发展报告
C12 碳链在生物学中的重要性...
作者 R Platel · 2021 · 被引用 25 次 — 评估了这些化合物的体外抗真菌作用、植物防御诱导作用（过氧化物酶和过氧化氢酶活性）以及保护作用...
碳信用管理的区块链技术
毫无疑问，随着时间的流逝，气候变化的担忧只是变得越来越紧迫。已经提出了许多工具作为解决这一全球危机的解决方案，其中之一是碳信贷。碳信用量已成为限制温室气体排放的工具。碳信用量的创造源于能够量化碳排放量的同时允许商业性的简单想法。这不仅激励了企业和个人，而且还允许他们投资于更清洁的未来。像任何系统一样，有效性依赖于系统框架的强度。尽管该解决方案具有巨大的潜力，但必须解决许多挑战，例如加法，欺诈和不一致的标准。