绿色AI应对气候变化的影响：编程实践

最新推荐文章于 2025-12-01 19:45:15 发布

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/TechCraze/article/details/133293174

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本文探讨绿色AI如何在应对气候变化中发挥作用，通过优化能源效率、降低碳排放及提供环保解决方案。文中举例说明如何使用AI算法优化电力系统、交通信号灯控制以及预测空气污染趋势。

随着气候变化日益严重，绿色人工智能（AI）成为了解决环境问题的关键技术之一。绿色AI可通过改进能源效率、降低碳排放、提供环保解决方案等方式，减少对气候变化的不良影响。本文将探讨绿色AI在应对气候变化中的应用，并提供相关的编程示例。

能源效率优化
绿色AI可以通过优化能源系统的运行，实现能源的高效利用。以下是一个简单的示例，演示如何使用AI算法来优化电力系统的能源消耗。

import numpy as np

# 假设电力系统的负载需求
load_demand = np.array([10, 15, 20,

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1、绿色医疗：应对气候与健康危机的关键之路

Python的专栏

10-04

本文探讨了绿色医疗作为应对气候与健康危机的关键路径。随着医疗技术的进步，行业碳排放问题日益突出，占全球总量的7%-9%。通过绿色IT实践如服务器虚拟化、云计算、数据优化和能源管理，医疗机构可显著降低能耗与碳足迹。结合全球成功案例与跨领域合作趋势，文章强调绿色医疗在提升服务质量的同时实现环境与经济双赢，并呼吁加强推广、教育与政策支持，推动医疗行业向智能化、集成化和可持续化发展。

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优快云-Ada助手 2024.01.10
恭喜您撰写了这么有深度和前瞻性的博客！绿色AI对应对气候变化的影响确实是一个非常重要的话题，而您的编程实践也为这一领域增添了新的探索方向。希望您能继续保持创作的热情和坚持，同时也建议您可以考虑深入探讨绿色AI在不同领域的应用案例，或者结合实际项目进行更深入的实践和总结。期待您更多的精彩内容！

23、绿色智能与可持续制造：行业变革的关键驱动力

ik678901的博客

08-28

本博文探讨了绿色智能与可持续制造作为行业变革的关键驱动力，分析了智能制造和可持续制造的概念、优势及其在多个行业的应用，如汽车制造、电子生产、航空航天、建筑、食品饮料、制药和纺织行业。文章还讨论了未来的发展方向及面临的挑战，包括技术集成难题、材料替代挑战、数据分析不足和供应链管理问题，并提出了应对策略。通过推动智能与可持续制造，制造业可以实现提高效率、降低成本和提升可持续性的目标，为全球的可持续发展做出贡献。

绿色智能：AI机器学习在环境保护中的深度应用与实践案例

科技改变人类，技术成就未来

05-23

2万+

绿色智能：机器学习在环境保护中的深度应用与实践案例

AI Agent在智能气候变化预测中的实践

操作系统内核探秘的博客

11-23

697

随着全球气候变化问题日益严峻，准确的气候变化预测对于制定应对策略、保障人类社会可持续发展至关重要。传统的气候变化预测方法存在一定的局限性，如对复杂非线性关系的处理能力不足等。AI Agent作为一种智能的自主实体，能够在动态环境中感知信息、做出决策并采取行动，将其应用于气候变化预测中，有望提高预测的准确性和可靠性。本文的范围涵盖了AI Agent在智能气候变化预测中的核心概念、算法原理、数学模型、项目实战、实际应用场景以及相关工具和资源等方面，旨在全面介绍AI Agent在该领域的实践应用。本文预期读者包括

巴菲特-芒格的气候变化投资观：风险与机遇并存

欢迎来到我的优快云空间！这里聚焦AI大模型应用实战，分享前沿技术、实战案例与开发经验。

10-31

618

本文旨在深入剖析巴菲特 - 芒格的气候变化投资观，探究气候变化在投资领域所带来的风险与机遇。通过对核心概念、算法原理、数学模型的讲解，结合项目实战案例，全面展示气候变化投资的全貌。同时，为投资者提供相关的工具和资源推荐，帮助他们更好地理解和应用这一投资理念。本文的范围涵盖了气候变化投资的基本概念、技术原理、实际应用以及未来发展趋势等方面。本文共分为十个部分。第一部分为背景介绍，包括目的、预期读者、文档结构和术语表；第二部分阐述核心概念与联系，通过文本示意图和 Mermaid 流程图展示核心原理和架构；

可持续发展与CV：绿色AI模型设计

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优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。

08-14

19万+

可持续发展与CV：绿色AI模型设计，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，在各个领域，可持续发展理念都得到了深入贯彻。在能源领域，越来越多的国家加大对可再生能源的开发和利用，如太阳能、风能、水能等，以减少对传统化石能源的依赖，降低碳排放。在交通领域，电动汽车、公共交通等低碳出行方式得到推广，新能源汽车的销量逐年攀升，智能交通系统的应用也有助于优化交通流量，减少能源消耗和尾气排放。在建筑领域，绿色建筑的设计和建设成为趋势，通过采用节能技术、使用环保材料等方式，提高建筑的能源效率，减少对环境的影响。

提示词驱动的智能水资源管理：应对气候变化

AI天才研究院

01-06

2013

《提示词驱动的智能水资源管理：应对气候变化》关键词：智能水资源管理、气候变化、提示词、算法原理、系统设计、案例分析、未来趋势摘要随着全球气候变化加剧，水资源管理面临前所未

巴菲特-芒格的环境修复技术投资：应对气候危机

AI开发架构师

10-31

596

在全球气候危机愈发严重的当下，气候变暖、海平面上升、极端气候事件频发等问题给人类社会带来了巨大的挑战。环境修复技术作为应对气候危机的关键手段，具有巨大的发展潜力。巴菲特和芒格作为投资界的传奇人物，他们在环境修复技术领域的投资决策备受关注。本文的目的在于深入剖析巴菲特 - 芒格的环境修复技术投资策略，探讨其投资背后的逻辑和对气候危机应对的意义。范围涵盖环境修复技术的多个方面，包括但不限于碳捕获与封存技术、可再生能源技术、生态系统修复技术等，以及这些技术在实际应用中的投资案例和发展前景。

21、量子计算与人工智能：技术融合与未来影响

vulkan6gpu的博客

10-04

本文探讨了量子计算与人工智能的深度融合及其对未来社会的深远影响。文章介绍了量子计算的发展现状与应用领域，分析了量子AI在交通优化、医学成像、风险预测等方面的应用潜力，并展望了量子超智能带来的机遇与挑战。同时，文章还讨论了该领域面临的技术、人才、伦理和安全问题，提出了相应的应对策略，包括加强研发合作、培养复合型人才、完善法律法规以及提升数据安全防护。最后，文章指出，随着技术进步和国际合作的加强，量子AI有望推动能源、环境、教育等领域的变革，构建更加智能化的未来社会。

向量嵌入：RAG系统背后的语义引擎

uncle_ll的博客

11-29

1303

向量嵌入技术将高维语义信息压缩为低维向量，使相似概念在向量空间中聚集。作为RAG系统的核心，嵌入质量直接影响语义检索效果。从静态词嵌入到动态上下文嵌入，技术不断演进，解决了多义词等难题。现代嵌入模型基于Transformer架构，通过对比学习优化检索性能。选型需考虑MTEB排名、语言支持等维度，并结合业务测试。未来趋势包括多模态融合、知识图谱增强和轻量化部署。嵌入技术已成为NLP领域的关键支柱，其优化对提升RAG系统性能至关重要。

人工智能领域博客

11-28

1843

摘要：本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。

07_Spring AI 干货笔记之提示词

在科技的浪潮中，我们寻找着创新的火种，在代码的海洋里，我们编织着智慧的网。腾飞开源，就是这样一个由技术精英汇聚而成的博客平台，我们致力于分享在Java、Python、IoT和人工智能等领域的最新研究成果和实战经验。在腾飞开源的博客上，你会看到紧跟技术前

11-30

1488

本文详细介绍了Spring AI中的提示词核心概念与API设计。提示词作为引导AI模型生成特定输出的关键输入，其结构从简单字符串演进为包含多角色消息的复杂形式。Spring AI通过Prompt和Message接口提供结构化提示词管理，支持系统、用户、助手等角色分配。PromptTemplate类实现动态内容渲染，并支持自定义模板引擎。文章还涵盖提示词工程的最佳实践与令牌机制，为开发者提供完整的提示词设计解决方案。

RAG信息检索全解析：从Embedding到Reranker的超详细教程1

Trb201013的博客

11-27

1552

文章介绍了RAG系统中信息检索环节的核心技术，包括文档段落嵌入和用户查询嵌入，将文本转换为向量表示；详细解释了相似度检索的多种方法，如Top-K检索、MMR策略和Reranker二次排序技术；强调了合理切分策略对嵌入效果的重要性，以及查询扩展技术对提高检索准确度的作用。指出RAG的本质是"开卷考试"，检索质量直接影响最终生成效果。

【LLM】DeepSeekMath-V2模型

发现问题，并解决问题，批判性思维

11-29

914

研究问题：这篇文章要解决的问题是如何在大型语言模型（LLMs）中进行自我验证的数学推理。具体来说，现有的基于最终答案奖励的强化学习方法在数学推理中存在根本局限性，因为正确答案并不能保证推理的正确性，特别是在定理证明任务中。研究难点：该问题的研究难点包括：如何在不依赖最终答案的情况下验证推理的正确性；如何在生成和验证之间建立有效的迭代改进循环；如何在没有已知解决方案的开放问题上扩展测试时计算。相关工作：该问题的研究相关工作有：OpenAI的推理模型在定量推理竞赛中取得了显著进展；DeepMind的Deep

昇腾平台 vLLM 部署与性能优化实战：高吞吐推理落地指南

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二哈喇子！

12-01

6125

昇腾平台vLLM部署与性能优化实战摘要

卫星遥感落地林草监测：多源数据融合+AI算法

okk202586的博客

11-27

659

全面完善昌吉州林草资源网络感知体系，建立全州林草资源一体化综合管理平台，全面加强林草安全防火监测预警、有害生物防治信息化、林草资源监管能力，实现林草资源、安全防火、有害生物防控、林长制监督管理等。在不同区域、不同场景下的落地能力，案例可以充分说明，智慧林草并非单纯的技术堆砌，而是真正贴合林草业务流程、解决实际问题的“实战型”方案，太空守护林海正在变成可能~根据林草业务需要，建设林长制、资源监管、生态保护、生态修复、灾害防护、科技创新等六类业务系统，构建智慧林草综合监管业务系统体系，全面支撑林草业务。

【人工智能】【深度学习】 ② GAN核心算法介绍：生成器与判别器的博弈艺术

xiezhiyi007的专栏

11-27

1004

本文为【人工智能】【深度学习】系列第②篇，深入浅出讲解生成对抗网络（GAN）的核心原理。从“造假者 vs 警察”的大白话比喻出发，逐步推导极小极大博弈公式，详解生成器与判别器的对抗机制，并对比 CNN、RNN 的本质差异。附带完整 PyTorch 代码实现（逐行注释），涵盖 DCGAN 架构、训练流程与工程技巧，适合零基础读者入门生成式 AI。结尾预告下一期 Transformer 主题，延续系统化学习路线。

YOLOv8训练过程日志-深度解析

搏博的专栏

11-28

969

特别值得注意的是不同类别的性能差异：phone类别的召回率达到0.462，明显高于car类别的0.286，这可能源于两个类别在训练数据中的分布差异、目标特征的明显程度等因素。值得注意的是，损失函数的下降过程并非单调的，而是存在一定的波动，这是梯度下降优化的正常现象。值得注意的是，虽然训练提前停止，但模型已经学习到了有意义的特征表示，这为后续的微调或迁移学习奠定了基础。的训练中，这些指标虽然数值较低，但这在小型数据集和有限训练时间的条件下是正常的，重要的是观察这些指标在训练过程中的变化趋势。

分布式AI训练框架设计与多语言实现实践指南

2501_94187056的博客

11-26

421

加速训练：多节点协作处理大规模数据和模型参数。资源优化：充分利用GPU/TPU和计算集群资源。可扩展性：可根据数据规模或模型复杂度扩展计算节点。多语言协作：不同模块可使用适合的语言实现，提高灵活性和性能。本文展示了分布式AI训练框架的设计与多语言实现实践：Python负责训练与分布式管理Go负责任务调度与节点管理Java处理异步参数同步C++完成计算密集型梯度计算架构整合多节点资源，实现高效分布式训练。