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carbon dioxide emissions
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探讨人工智能在生物多样性和碳排放监测中的作用
本文讨论了人工智能应用的可持续性和面向社区的性质，特别强调了它们在保护生物多样性和监测二氧化碳排放方面的潜在用途。它促使人们对人工智能在这些领域的实际影响进行批判性审视。
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新型增量Transformer助力地聚合物混合物设计
研究人员开发了一个名为增量Transformer（INCRT）的新框架，以辅助地聚合物混合物的逆向设计。该方法使用拓扑感知的代理模型来处理具有物理约束的小型、异构数据集。INCRT框架有助于识别有希望的混合物候选，以平衡目标强度、碳减排和物理有效性，特别适用于粉煤灰和矿渣基地聚合物混凝土等应用。
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人工智能热潮日益依赖化石燃料，令净零排放目标复杂化
人工智能热潮日益依赖化石燃料，令科技公司的净零排放承诺复杂化。数据中心的建设大量使用钢铁和水泥，显著增加了排放。此外，人工智能芯片（GPU和内存芯片）的能源密集型制造过程，尤其是在亚洲由化石燃料主导的电网供电时，加剧了这一问题。半导体生产中使用的化学物质还会释放强效温室气体，可能导致亚马逊和谷歌等主要科技公司的碳足迹膨胀。
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TriHead-GAN 生成逼真的碳排放数据
研究人员开发了 TriHead-GAN，这是一种新颖的生成对抗网络，旨在创建合成碳排放时间序列数据。该模型解决了高频监测数据稀缺的问题，而数据稀缺阻碍了气候政策和监管领域的深度学习应用。TriHead-GAN 独特的三头判别器确保生成的数据准确反映跨变量相关性和逼真的时间变异性，在实验中优于现有方法。