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carbon emission
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FedGreen：具有模型大小自适应的碳感知联邦学习
FedGreen 是一种碳感知的联邦学习方法，通过采用基于客户端的碳排放数据和位置的自适应模型大小训练技巧，以及使用有序的随机失活作为模型压缩技术，可以有效地训练模型，并在考虑不同国家碳强度差异的同时，降低碳排放，并保持竞争性的模型准确性。
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2 months ago
训练的力量：神经网络不同设置对能源需求的影响
本研究旨在探究机器学习训练模式和学习范式的变化对应的能源消耗的影响，通过评估不同超参数初始化的多种设置在两种硬件配置上的实验结果，以及在基准结果之上进行的预训练和多任务训练实验证实它们对可持续机器学习的潜力。
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6 months ago
MM
朝着更可持续的企业数据和应用管理：跨边界联邦学习和分析
通过在全球范围内部署跨领域联邦学习来遵守新的法律要求和隐私保护政策，越来越多的公司开始实施此方法。该研究分析了跨领域联邦学习的可持续性，并提出了一种综合性的定量成本与二氧化碳排放估计方法。同时，提出了一个使用跨领域联邦学习和分析的数据与应用
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6 months ago
基于机器学习的森林碳储量估算，增加森林保护的透明度
该研究提出了一种通过深度学习处理无人机图像，以实现精准、廉价的森林清查分析，从而提高对碳储存的透明度，增进对森林保护项目的信任和投资。
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5 years ago
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