超级污染物如甲烷和氟化气体导致近一半的全球变暖。我们计划在2030年前投入至少5000万美元消除这些污染物，并与其他公司共同参与超级污染物行动倡议，以确保影响力可测量并推动更多公司和政府参与。针对短期污染物的行动有助于缓解近期变暖。

我们承诺在2030年前投入5000万美元以应对超级污染物。
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野火烟雾是一个隐秘且日益严重的公共健康威胁

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我们与Vaulted Deep合作，计划永久去除50,000吨CO2，并消除废物中的甲烷排放。Vaulted技术通过将有机废物深埋地下，减少污染并促进经济发展。

我们与Vaulted合作，去除碳排放并量化超级污染物。
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用 10 分钟为你的 App 接入空气质量数据API

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谷歌与Recoolit和Cool Effect合作，计划到2030年消除超过25,000吨超级污染物，防止相当于100万吨CO2的温室效应，主要通过销毁印度尼西亚和巴西的氟化气体和甲烷实现。

我们宣布与两家新伙伴合作，消除超级污染物，保护大气环境。
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空气质量查询API：助力健康生活与环境监测的智能工具

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本研究提出了一种新方法，利用高光谱成像自动检测猪肉腹部异物，解决食品加工中的污染物检测问题。该方法结合预处理技术和轻量级视觉变换器，实现了高检出率，有效应对噪声和温度变化等挑战。

Identification of Foreign Objects in Pork Abdomen Using Hyperspectral Imaging
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空气质量查询API：守护呼吸健康的科技力量

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热门好用的空气质量查询API接口

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本研究解决了多发性硬化症（MS）患者复发发生与环境因素之间的关系缺失。通过使用随机森林和逻辑回归等预测模型，分析气候和污染物数据，发现降水、NO2、PM2.5、湿度和温度等环境变量对复发预测具有重要影响。研究显示随机森林模型的AUC-ROC得分为0.713，表明环境污染物在MS进展中的潜在影响。

环境污染物对多发性硬化症进展的影响研究
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2024年最高法院如何削弱环境保护措施

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洪水事件中准确检测淹没范围对紧急响应决策和恢复工作至关重要。卫星遥感数据提供了全球框架，可以检测洪水范围。机器学习技术已被利用来精确捕捉洪水区域的洪水范围，但需要大量标记数据。我们创建了一个包含美国本土和孟加拉国境内约36,000平方公里地区的标记数据集。通过开源数据集举办了一个开放竞赛，以便利用社区生成的模型快速原型化洪水范围检测。

利用大气校正的 Sentinel-2 数据应用机器学习算法监测沿海地区水体污染物
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