Ecoflow X 作为一项独立的流媒体行业可持续发展倡议正式启动

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NVIDIA与AI基础设施生态系统合作，发布千规模AI工厂的参考设计

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数字人克隆助手：一键打造你的 AI 分身 | 开源日报 No.585

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每日1000万条IoT数据点，使用PostgreSQL存储成本降低50%

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人工智能如何在应对气候变化中成为游戏规则的改变者

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人工智能的双刃剑：拯救世界还是消耗能源？

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本研究提出了一种基于Lyapunov引导的强化学习方法，旨在优化MEC辅助XR设备在多任务深度神经网络推理中的能源消耗和资源分配。通过LyaPPO算法，实验证明该方法能有效降低能源消耗，提高设备性能和资源使用效率。

Energy Optimization of Multi-task Deep Neural Network Inference in MEC-assisted XR Devices Using a Lyapunov-Guided Reinforcement Learning Approach
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环境影响：人工智能如何使铁路更环保

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该研究探讨了人工智能在能源优化和可持续发展中的应用，分析了其在可再生能源、能源预测和系统优化方面的优势与局限性，提出了绿色计算框架，强调环保与技术发展的平衡，并呼吁关注人工智能的环境影响及其在社会公益中的作用。

人工智能在能源效率方面的应用：综述
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该研究提出了新型交通灯数据集和后处理算法，旨在提高自动驾驶汽车在城市道路上的导航安全性。通过智能交通监控系统，自动检测行人和车辆，并优化路灯亮度以节省能源。此外，研究还介绍了多个数据集，以支持城市可持续发展目标的监测与分析。

城市街灯分析的综合数据集
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