我们提出了一个基于真实商业和政治谈判协议的动态分组谈判模型，以实现气候缓解。在 AI4GCC 竞赛框架内，我们开发了一个三阶段过程：组形成和更新，组内谈判和组间谈判。我们的模型促进各方利益相关者之间的高效有效合作，实现全球气候变化目标。通过实施分组方法和分组更新策略，我们解决了多区域气候谈判中的复杂性和不平衡性。组内谈判确保所有成员为缓解努力做出贡献，而组间谈判使用提案评估框架来确定缓解和节省率。我们在 RICE-N 框架内展示了我们的谈判模型，为促进国际合作应对气候变化提供了一个有希望的方法。

Jul, 2023

气候问题及国际合作中心动模拟及基于贸易群体的气候谈判方案模拟方案展示良好前景。

Jul, 2023

通过增强 Rice-N 模拟和多智能体强化学习框架来提高国际气候政策谈判的真实性，并通过纳入社会因素和非政府利益相关方子智能体来弥合模拟与现实之间的差距，同时提出了强化学习算法的改进，旨在更有效地评估和制定谈判协议以促进国际气候政策决策的发展，但需要进一步实验和测试来确定这些建议的影响和效果。

Jul, 2023

应该结合人工智能与气候 - 经济模拟以设计应对气候变化的国际框架，同时也应该考虑到环境科学、法律和道德等领域，在此基础上，作者提出了 RICE-N 模型，并通过对其进行修改，参与了 AI for Global Climate Cooperation 竞赛，从三个角度对该模型提出了评估与建议。

Jul, 2023

通过提出一种去中心化的、自下而上的机制，即条件性承诺机制，来解决气候变化协议中无条件自主贡献的问题，以此促使国际气候政策中的有条件合作。该机制灵感来源于国家普选投票垂直协议，通过提供灵活性和激励措施来实现早期采纳者，旨在规范国际气候政策中的条件合作。本文概述了该机制、其在 AI4ClimateCooperation 挑战中的表现，并讨论了潜在的实际实施方面。前提是对气候减缓集体行动问题、基本经济原理和博弈论概念具有一定的了解。

Jul, 2023

这篇论文介绍了一种基于云技术的模块化框架，能够实现气候影响模型的部署和操作，以评估自然灾害等气候影响对社会和企业的风险，具有互动性，可扩展性和灵活性。其中，洪水模型被用作一个示例来演示该框架的操作。

Sep, 2022

利用自然语言处理技术 (NLP) 对大量的客观科研文章和研究进行分析是理解气候变化的多方面影响在各地的关键，使得我们能够从中提取和处理关于特定地区气候变化影响的关键信息。通过使用 BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 进行命名实体识别 (NER)，我们可以高效地识别气候文献中的具体地理位置，该方法能够为特定地区的气候趋势分析，确定与气候变化有关的主题或关注点，追踪这些问题在时间上的进展，评估其频率、严重程度和潜在发展趋势。利用这种深入分析特定地区气候数据的方法，可以制定更具定制性的决策、适应措施和减轻策略，解决每个地区所面临的独特挑战，并提供基于数据洞察的更有效解决方案。这种方法通过对科学文本的深入探索，为决策者、工程师和环保人士等多方面的利益相关者提供可行的见解。通过主动理解这些影响，社会能够更好地做好准备，明智地分配资源，并设计出针对未来气候条件的量身定制战略，确保更具弹性的未来。

Jan, 2024

研究了气候 - 经济框架中模型不确定性的影响，以存在三种类型的资本为基础：产生碳排放的 “脏” 资本、不产生排放但初始生产力较低的 “清洁” 资本和通过研发投资增加的知识资本，从而推动绿色部门的技术创新。通过基于神经网络的全局解决方法解决了高维非线性模型框架，表明模型不确定性对最优决策和社会估值有一阶影响。考虑气候动力学的相互关联性不确定性、气候变化带来的经济损失和绿色技术变革的到来，将在技术变革和气候损害严重程度揭示前对不同资本类型的投资进行大幅调整。

Oct, 2023

通过使用历史数据和碳排放 / 吸收模拟，构建了一个代理模型，结合进化搜索过程，能够高效评估不同地点的土地利用政策，提供了一个潜在有用的土地利用规划工具。

Nov, 2023

本文提出了一种创新方法，通过建模和不平衡评估工具的组合，来解决与危机管理相关的移民危机问题。通过利用深度学习进行预测，并通过贝叶斯网络集成因果推理，此方法使得能够评估社会技术景观中的不平衡和风险，为明智的决策提供了重要见解。通过这个框架，可以分析关键系统，了解移民水平的波动如何影响它们，从而促进有效的危机治理策略。

Nov, 2023