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7 Papers & Radios | 中国科学家二氧化碳合成淀粉；MIT研究算法对性能改进影响
研究者创建的新路线是通过「搭积木」的方式建立的，他们整合了化学和生物的催化模块，以生物技术创新的方式利用了高密度能量和高浓度二氧化碳。 人工合成淀粉的路线图 简单说来，这个方法的流程是：首先把二氧化碳用无机催化剂还原为甲醇，再将甲醇转换为三碳，使用三碳合成为六碳，最后聚合成为淀粉。 从吸收光谱分析、核磁共振信号上来看，人工合成的淀粉和天然淀粉非常接近 推荐：二氧化碳直接合成淀粉。 (from Mark Steedman) 7. Blindness to Modality Helps Entailment Graph Mining. (from Roberto Cipolla) 7. Hierarchical Multimodal Transformer to Summarize Videos.
39910编辑于 2023-03-29 《碳寻2》启动，全球抓捕二氧化碳
2023年3月，我们发起了一项面向未来前沿技术的「碳寻计划」——在全国征集能「捕捉二氧化碳」的创新技术。 比如，北京科技大学苏伟老师团队，就和河钢集团达成合作，用技术把钢铁生产过程中产生的「废物」二氧化碳和钢渣结合，变成建筑砖块，改变了以往生产钢铁过程中产生的钢渣要么被填埋、要么掺杂进建材的水泥里制成低质量建材的传统方式 再比如，苏州坤晟生物降解新材料有限公司就和丹麦家居设计品牌HAY，通过二氧化碳制PPC多元醇技术，联合造出了一款藏有环保海绵的固碳沙发，每一个沙发样品中含有426g二氧化碳。 「想尽办法捕捉二氧化碳」——听起来很浪漫。也是很多科学家和初创企业正在努力探索的技术方向。我们的「碳寻计划」，希望从一块固碳砖、一个固碳沙发开始，持续在全球范围内寻找更多前沿低碳技术。
24810编辑于 2024-12-05- 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
全球二氧化碳排放数据1deg产品(ODIAC)数据
简介 全球二氧化碳排放数据1deg产品(ODIAC)是一个空间分辨率为1deg*1deg的全球化石燃料燃烧产生的二氧化碳空间分布产品。 它率先将基于空间的夜间灯光数据与单个发电厂的排放/位置相结合来估计化石燃料二氧化碳的排放。 该产品被国际研究界广泛用于各种研究应用（例如 CO2通量反演、城市排放估算和观测系统设计实验）前言 – 人工智能教程 以下是一些二氧化碳数据： 2019年，全球平均二氧化碳浓度达到了408.5ppm，较工业化前水平增加了约 二氧化碳是最主要的温室气体，占温室气体总量的76%。 中国是全球最大的二氧化碳排放国家，占全球总排放量的28%。 { min: 0, max: 1, palette: ["#000000", "#78F34A", "#DEFF51", "#F7D941
95210编辑于 2024-02-02 - 来自专栏工业自动化
无线收发模块实现石油开采CO₂浓度数据的低功耗传输
项目背景与技术优势传统石油开采仅能采收储层中30%至40%的原油，而二氧化碳强化石油开采技术可将采收率提升至50%以上。 该技术通过捕集工业尾气中的二氧化碳，注入油田地下油层驱替原油，同时实现二氧化碳就地封存，按1吨二氧化碳驱出0.25吨原油计算，年可增产原油约20余万吨，达成石油增产与碳减排双赢。 现场需求与设计要求· 设备与监测需求：现场8辆二氧化碳罐车共配备32台液态二氧化碳储罐，每台储罐通过西门子S7-200SMARTPLC采集流量、压力、液位、温度等参数；中控室需通过S7-1500PLC实时监控这些数据 无线解决方案针对现场复杂环境及高实时性、稳定性需求，采用多块远创智控YC-ETH-BridgePLC无线通讯终端，通过RJ45接口基于S7协议，构建中控室1主（S7-1500端）与32从（S7-200SMART 端）的无线以太网通讯网络，实现数据无线传输，保障对二氧化碳相态变化的实时监测，为注气参数调整提供支持，避免影响石油开采效率。
22910编辑于 2025-09-04 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
NASA数据集——阿尔法喷气式大气实验二氧化碳和甲烷数据
Alpha Jet Atmospheric eXperiment Carbon Dioxide and Methane Data 阿尔法喷气式大气实验二氧化碳和甲烷数据 简介 Alpha Jet Atmospheric 标准有效载荷包括经过严格校准的臭氧（O3）、甲醛（HCHO）、二氧化碳（CO2）和甲烷（CH4）混合比，以及包括三维风在内的气象数据。每次 2 小时的飞行可完成多个垂直剖面（约 8.5 千米）。 AJAX 计划对二氧化碳、甲烷、臭氧、甲醛、水蒸气、温度、压力和三维风的机载测量数据已在美国国家航空航天局机载科学数据中心（https://asdc.larc.nasa.gov/project/AJAXTS9
24910编辑于 2024-05-28 - 来自专栏ShowMeAI研究中心
数据科学手把手：碳中和下的二氧化碳排放分析 ⛵
图片 气候是全球性的话题，本文基于owid co2数据集，分析了世界各地的二氧化碳排放量，并将二氧化碳排放的主要国家以及二氧化碳排放来源进行了可视化。 article-detail/322 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 图片 ShowMeAI在本篇内容中整理了一个数据科学学习的基本项目，我们会分析世界各地的二氧化碳排放量 ，我们可以看到二氧化碳排放的主要国家以及导致二氧化碳排放的不同来源。 实战数据集下载（百度网盘）：公众号『ShowMeAI研究中心』回复『实战』，或者点击 这里 获取本文 [23]碳中和背景下的二氧化碳排放数据分析 『owid co2 data数据集』 ⭐ ShowMeAI 如果我们根据二氧化碳的来源进一步分析并仅看 2020 年，那么我们将得到以下结果： final df 2020 = final _df[(final_df[ 'year' ]==2020) ] final
86041编辑于 2022-08-26 - 来自专栏气象学家
《自然·地球科学》| 中国科学家发现控制全球气候新“化学开关”
这是2023年7月25日从“雪龙2”号极地科考破冰船拍摄的北极圈内的浮冰。新华社记者 魏弘毅 摄 据介绍，甲烷是仅次于二氧化碳的第二大温室气体，而大量的甲烷以水合物“可燃冰”形式储藏在海底。 这时，好氧细菌开始“快速燃烧”甲烷，释放二氧化碳，就像高温燃烧释放大量废气一样。 研究团队基于北极海洋浮游植物“分子化石”重建的二氧化碳浓度显示，5600万年前北极海洋的二氧化碳浓度水平比全球平均值高，这说明北极海洋从原本吸收二氧化碳的“海绵”变成了排放二氧化碳的“烟囱”。
7710编辑于 2026-03-25 - 来自专栏资讯分享
追碳的人：“碳寻计划”首期Top30榜单发布
有的团队十几年来都致力于直接从空气中捕集二氧化碳。有的团队把捕集到二氧化碳制成冰醋酸，这在食品工业、化学工业甚至电影工业中都有用处。 二氧化碳（温室气体有多种，但二氧化碳对全球变暖影响最大，科学家把二氧化碳作为温室效应的基本单位）会吸收太阳的热量，让地球温度升高。 目前传统行业主流的CCUS工程，还是捕集二氧化碳后，用于油田封存。但钢铁产地和封存地距离遥远，油田能封存的二氧化碳量也有限。 这次“碳寻计划”资助的其中一个项目，就开创性地直接利用钢厂排放的低浓度二氧化碳尾气，和钢渣反应，做成各种建筑用的负碳材料。粗暴地讲，实现了钢渣+二氧化碳=石头。 这条赛道入选的7个项目，是搭建数字平台，为封存二氧化碳选址，以及在封存后持续监测、防止二氧化碳泄露。非要类比，这像是搭建一个找车位的app，让捕集到二氧化碳的企业，找到便宜、安全、能监控的停车位。
68741编辑于 2023-09-22 - 来自专栏人工智能LeadAI
40 行代码搞定主题词提取
试试这句： 一家加拿大公司正在尝试另一种方法：从空气里面捕获二氧化碳。方法是把空气吹向氢氧化钾溶液，形成碳酸钾。进一步加工处理之后，转变为碳酸钙颗粒。 这种颗粒加热后，就会释放二氧化碳，再埋入地下的管道。现在，捕获一顿二氧化碳的成本在200美元以上，但是未来估计可以降低到100美元以下。 要人来概括的话，应该是「加拿大公司尝试固化二氧化碳」。 这种颗粒加热后，就会释放二氧化碳，再埋入地下的管道。现在，捕获一顿二氧化碳的成本在200美元以上，但是未来估计可以降低到100美元以下。" 5 6RMMSeg::Dictionary.load_dictionaries 7algor = RMMSeg::Algorithm.new(text) 8 9h = Hash.new(0) 10seg 5.8185510433523575], 4["公司", 6.304058289729166], 5["正在", 6.622685740709558], 6["100", 6.622685740709561], 7[
54820发布于 2018-07-30 - 来自专栏HyperAI超神经
33 分钟生成 12 万种碳捕捉候选材料，美国阿贡国家实验室发布生成式 AI 框架，加速 MOFs 创新
在工业化飞速发展的大环境下，地球正面临着一个严峻而急迫的问题一一过度的二氧化碳排放。 作为一种解决二氧化碳高排放的前沿手段，碳捕捉技术的创新与发展显得尤为重要，得到了更加广泛的关注。 该技术是利用物理或化学方法，从大型排放源中提取二氧化碳，并对其进行处理，避免二氧化碳直接进入大气中，从而达到减排的目的。 总结来看，研究人员基于 GHP-MOFsassemble 框架，在 5 小时 7 分钟内完成了 MOFs 新结构的生成与高性能结构的筛选等全流程。 Canonical Monte Carlo (GCMC) 模拟，计算它们在 0.1 bar 和 300K 条件下的二氧化碳吸附能力，发现了 6 个二氧化碳吸附能力高于 2 m mol g−1 的 MOFs
61610编辑于 2024-03-25 - 来自专栏AI科技评论
今日 Paper | 二氧化碳排放预测；3D人脸重建；BERTology入门；动态场景重建等
目录 用机器学习方法对电网中的二氧化碳排放强度进行短期预测 基于图卷积神经网络的高保真3D人脸重建 BERTology入门：解读BERT的工作原理 DymSLAM：基于几何运动分割的动态场景重建 The Virtual Tailor: 基于人体姿态、形状和服装类型的3D服装预测 用机器学习方法对电网中的二氧化碳排放强度进行短期预测 论文名称：Short-Term Forecasting of Madsen 发表时间：2020/3/10 论文链接：https://arxiv.org/abs/2003.05740 推荐原因 1 核心问题 本文主要解决的是用机器学习方法来预测丹麦招标地区中电网二氧化碳的排放强度 解读BERT的工作原理 论文名称：A Primer in BERTology: What we know about how BERT works 作者：Anna Rogers 发表时间：2020/2/7
42230发布于 2020-04-01 - 来自专栏量子位
中科院实现“人工光合作用”，实验室用CO₂合成淀粉，效率比玉米高8.5倍
丰色 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 以二氧化碳为原料、不依赖植物光合作用—— 中科院在国际上首次实现了人工淀粉的合成！ △ 图源新华社微博 人工把空气中的二氧化碳变成淀粉，这一颠覆性成果通俗点说，就是既能解决粮食危机问题又能解决碳排放问题，可谓是一箭双雕。 通过耦合化学催化和生物催化，科学家们最终成功构建出一条从二氧化碳到淀粉合成只有11步反应的人工途径。 相比玉米2%的理论能量转化效率，该技术从太阳能到淀粉的转化率为7%，提高了3.5倍，且淀粉合成速率是玉米淀粉合成速率的8.5倍。 造福粮食安全、二氧化碳利用 以上优秀的成绩使固定二氧化碳高效合成淀粉成为可能。
60640发布于 2021-09-29 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
NASA数据集——对流层二氧化碳垂直分辨率剖面图
该支持产品尤其侧重于对流层二氧化碳检索。一般来说，AIRS 支持产品包括标准产品中数量的更高垂直分辨率剖面图，加上中间输出（如仅微波检索）、研究产品（如痕量气体丰度）和详细的质量评估信息。 Aqua 卫星的太阳同步、近极轨道上，赤道当地上升交叉时间为当地太阳时 13:38；它是一个跨轨道扫描光栅光谱仪，覆盖 3.74 微米到 15.4 微米的光谱范围，有 2378 个通道，标称光谱分辨率（7/
22900编辑于 2024-05-24 - 来自专栏大数据文摘
谷歌模块化手机，催生概念传感器
按照Lapka的构想，Lapka与Project Ara项目相结合的话，Ara用户将不仅仅可以升级其智能手机的摄像头、屏幕和电池，他们还将能够在手机中接入诸如二氧化碳监测器、血糖仪的设备便于使用。 该传感器模块概念共含有7个组件：空气质量传感器、二氧化碳监测器、光传感器、测量心脏活动的心电传感器、追踪葡萄糖水平的血糖仪、体内酒精测定器以及“心灵”模块。 Lapka构想的Lapka x Project Ara产品线共含有7个组件 ? 3. 这个黄色的组件是光传感器 ? 4. 二氧化碳传感器 ? 5. 空气质量监测器 ? 6. 7. 测量心脏活动的心电传感器 ? 8. 体内酒量测定器 ? 9. “心灵”功能（具体功能不详） ? 10.谷歌模块化手机 ? 摘自：网易科技
81080发布于 2018-05-21 - 来自专栏镁客网
「黑科技」iPhone7能“飞”起来，你敢相信吗？
不过，iPhone7的概念设计或许能治好你多年的选择困难症了！ 据今日YouTube用户Sonitdac提出的脑洞打开的想法，iPhone7将会自带“喷气式降落功能”。 通过YouTube上的视频，可以看到充入二氧化碳的智能手机落下来的瞬间变成了一枚“安静的美男子”，我和我的小伙伴都震惊了！ ? 看完视频小编灵感一闪，如果这个天马行空的设计再与前一段时间镁客网报道的苹果新专利“为电子设备所设的主动屏幕防护”结合，iPhone7也许会如落叶般完美落地。效果图将如下： ? 当iPhone7紧急降落的时候，手机屏幕四角自动伸出可伸缩的凸出小装置，在玻璃和地面之间形成缓冲带，再加上二氧化碳喷气箱的护航，iPhone7如同“飞”下来的，有木有？
82420发布于 2018-05-25 - 来自专栏大数据文摘
训练一个模型要排放284吨二氧化碳？能源专家：没那么夸张
今年6月的一篇论文指出，机器学习正带来巨量碳负债，模型训练二氧化碳排放的相关数据大得惊人。根据论文中的相关计算，完成一个被称为神经结构搜索的高级转换模型的训练和优化，需要排放大约284吨二氧化碳。 论文链接： https://arxiv.org/pdf/1906.02243.pdf 284吨二氧化碳确实量很大，但人工智能真的应该为“全球变暖”背锅吗？ 该论文假设模型训练的假设值为CO2e = 0.954pt（每千瓦时0.954磅二氧化碳当量）。这是美国的平均水平，而当Michael看到的时侯，他认为这个值可能被夸大了。 为此，Michael首先将当前每千瓦时二氧化碳量的数据汇总在一起。 ? 从图中可以看出，美国的平均值掩盖了计算能力方面的巨大差异。 这类企业的运作完全基于风能、太阳能和水电，这使每千瓦时的二氧化碳排放量降低至0.033磅左右。
91230发布于 2019-12-18 - 来自专栏开源部署
Debian 7安装Tomcat 7
一开始用的CentOS7安装的tomcat7，CentOS7自带了httpd服务，80端口是被占用的，卸载了httpd服务后，安装好了openjdk之后安装tomcat7，接着发现默认的端口是8080， 用了netstat命令查看一下端口占用情况发现CentOS7居然没有这个命令，这不科学啊，具体的原因没去分析，更坑爹的是service tomcat iptables命令改成了systemctl start 好无语，在CentOS7上死活没折腾出结果，改成1024以上的端口都是好使的，低于1024的端口都不行，我估计是权限的问题，默认1024下的端口不给权限应该。 我直接运行命令 apt-get update apt-get install java-package apt-get install tomcat7 一切完事之后就是修改端口号, /etc/tomcat7 接着重启服务 service tomcat7 start 好了，ok。
1.4K10编辑于 2022-07-03 - 来自专栏量子位
华为向亚马逊收专利费/ 华人学者获ECCV2022最佳论文/ 马斯克收购推特最快周内完成…今日更多新鲜事在此
我国碳卫星首次成功定量监测城市二氧化碳排放 据科学网消息，我国碳卫星TanSat首次成功定量监测城市二氧化碳排放，证实了TanSat具有城市级别碳排放监测的能力。 关于卫星如何监测碳排放，论文第一作者、大气物理研究所副研究员杨东旭介绍： 化石燃料燃烧是二氧化碳人为排放的主要来源，在燃烧过程中伴随排放二氧化氮，也就是说人为排放二氧化碳和二氧化氮具有较强的同源性。 理论上通过二氧化碳和二氧化氮的同步监测，就可以有效地计算人为排放。 谷歌将于明年初停止支持Win7和Win8.1上Chrome浏览器版本更新 还使用Windows 7和Windows 8.1的胖友们注意啦，明年年初，Chrome浏览器就不能再更新了。 近日，谷歌放出消息，将于2023年年初停止对Windows 7/8.1的支持。 暂定明年2月7日发布的Chrome 110到时也无法再在这两个版本的Windows系统上运行。
50520编辑于 2022-12-08 - 来自专栏腾讯数据中心
“碳中和”，数据中心下一场革新的驱动力
二氧化碳当量是联合国政府间气候变化专门委员会（IPCC）的评估报告，为统一度量整体温室效应的结果，规定二氧化碳当量做为度量温室效应的基本单位。 其他温室气体折算二氧化碳当量的数值称为全球变暖潜能值（GWP），即在100年的时间框架里，各种温室气体的温室效应，对应到相同效应的二氧化碳的质量，二氧化碳的GWP值为1。 我国现行国标《工业企业温室气体排放核算和报告通则 GB/T 32150-2015》规定，需要控制的温室气体有7种，比京都议定书的规定多了三氟化氮（NF3），其他都是一样的。 其主要工作是发表与执行《联合国气候变化框架公约》（UNFCCC）有关的专题报告[7]。政府间气候变化专门委员会主要根据成员互相审查对方报告及已发表的科学文献来撰写报告[8]。 https://zh.wikipedia.org/wiki/京都议定书. [5] 京都议定书第二款：目标. [6] 维基百科.https://zh.wikipedia.org/wiki/IPCC. [7]
2.4K10发布于 2021-01-04 - 来自专栏技术杂记
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我们可以看到，整个“影子栈”区域是一个以0x00007A00~00000000开始的reserved区域。想来这里面应该有一些trick影藏在其中，因为NtQueryVirtualMemory/VirtualQueryEx通过解析vadroot来获得当前进程的内存分配情况，如果vad里面存储的“影子栈”就是一个512G的整体区域，那么在内核中针对每一个线程为什么能区分出这些“影子栈”的边界。显然上述API获得的信息是不全面的。通过调试我们来探测出这个整体影子栈的内存布局情况。我们可以在nt!PspAllo
46810编辑于 2022-06-29
腾讯云开发者
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