Carlos Rodríguez-Pardo
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3 天有情绪数据
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深度学习分析：欧盟2030年气候目标将落后35%
一项对欧盟27国排放数据的最新深度学习分析表明，欧盟预计将大幅错过其2030年气候目标。该研究在不假设政策变化的情况下推断当前趋势，预测将超出目标35%，相当于短缺6.2亿吨二氧化碳。虽然由于可再生能源的采用，电力部门显示出进展，但交通运输部门却远远落后，到2030年将贡献预测排放量的三分之一以上。研究结果表明，需要采取实质性的额外干预措施来弥合欧洲气候雄心与其执行之间的差距。
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研究：抑制欧盟碳价可能导致排放增加，长期节省效果甚微
一篇新近发表在arXiv上的研究论文，探讨了在欧盟排放交易体系（EU-ETS）中抑制碳价可能带来的潜在后果，特别关注了意大利拟议的《能源账单法令》（Decreto Bollette）方案。该研究采用了一个名为MARLEY的多主体强化学习框架，指出虽然该政策可能暂时降低能源成本，但它会削弱对可再生能源和储能投资的激励，从而导致二氧化碳排放量增加。研究表明，只有激进的绿色投资策略才能缓解这种影响，但这需要一个与价格抑制理由相悖的市场范式。
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TerraNova模型融合地球领域与国家指标
研究人员推出TerraNova，这是一种新颖的基础模型，旨在整合地球物理数据和社会指标。与先前跨政治边界平均数据的模型不同，TerraNova以其原生几何形状处理网格化的地球系统场和国家指标。它利用专门的编码器来处理位置、国家、时间和任务，并通过跨模态Transformer融合到一个共享的时空状态中。该模型采用对比目标，将国家级数据与地理坐标和预训练的地理空间嵌入对齐，使其在地理空间任务上表现具有竞争力，同时也支持国家级能力。
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WorldTensor数据集为AI模型统一地球系统数据
研究人员推出WorldTensor，这是一个新颖的、统一的全球数据集，旨在促进地球系统基础模型的训练。该数据集整合了广泛的环境和社会经济变量，并将它们对齐到标准的0.25度空间网格和年度时间框架上。WorldTensor旨在通过在气候、陆地和海洋数据之外纳入人类系统，克服现有数据集的局限性，从而能够开发更全面的多模态地球系统基础模型。