这本书不仅为读者提供了实用的工具，还深入回顾了研究、实验和已经证实的实践，它们对构建旨在今天能蓬勃发展，影响深及未来的人工智能系统很重要。在技术进一步加速的时代，DeepSeek等开源性的突破技术，开创了大型语言模型（LLM）的新时代，显著扩大了人工智能在全球范围内的能力和影响力。
    本书融合了理论基础、实验见解和现实世界应用，为读者提供了开发高能效、有伦理和透明的人工智能系统所需的策略。它详细介绍了已成功将可持续实践纳入其人工智能开发计划的不同组织的案例研究。
    本书面向人工智能从业者、研究人员、学者和教育工作者，旨在激励新一代致力于负责任地推进技术发展的创新者，同时为更可持续和公平的未来作出贡献。

第1章 人工智能赋能可持续发展：空气质量预测中的人工智能和机器学习算法应用
1.1 引言
1.2 空气质量的背景和重要性
1.3 人工智能在空气质量预测中的适用范围和关联性
1.4 研究目标与结构
1.5 模型开发
1.6 不确定性量化
1.7 实时监测和决策支持
1.8 研究创新点
1.9 空气污染
1.10 主要的空气污染物的来源与影响
1.11 空气污染的全球影响和挑战
1.12 人工智能

第1章 人工智能赋能可持续发展：空气质量预测中的人工智能和机器学习算法应用
1.1 引言
1.2 空气质量的背景和重要性
1.3 人工智能在空气质量预测中的适用范围和关联性
1.4 研究目标与结构
1.5 模型开发
1.6 不确定性量化
1.7 实时监测和决策支持
1.8 研究创新点
1.9 空气污染
1.10 主要的空气污染物的来源与影响
1.11 空气污染的全球影响和挑战
1.12 人工智能在环境监测中的作用
1.13 空气质量预测的数据采集
1.14 数据预处理和特征工程
1.15 空气质量预测的人工智能模型
1.16 模型训练、优化和性能评估
1.17 性能比较分析与讨论
1.18 案例研究：人工智能在中东空气质量监测中的应用
1.19 影响和未来方向
1.20 结论
附录：R代码
参考文献
第2章 可持续人工智能软件标准：可持续人工智能产品的开发与评估
2.1 引言
2.2 文献综述
2.3 研究方法
2.4 结果
2.5 讨论
2.6 结论
附录：PRISMA框架
参考文献
第3章 可持续农业的人工智能：系统评价
3.1 引言
3.2 研究方法
3.3 研究结果
3.4 研究讨论
3.5 研究结论
参考文献
第4章 构建绿色人工智能产品：可持续人工智能软件开发和评估建议
4.1 引言
4.2 绿色人工智能的基础
4.3 绿色人工智能设计原则
4.4 绿色人工智能技术和工具
4.5 机器学习和深度学习中的绿色人工智能
4.6 绿色人工智能的应用场景
4.7 绿色人工智能的政策、伦理和法规
4.8 绿色人工智能的未来趋势和展望
参考文献
第5章 人工智能在海洋环境污染监测方面的应用：系统评价
5.1 引言
5.2 研究动机和范围
5.3 研究创新点
5.4 研究方法
5.5 结果
5.6 讨论
5.7 结论
参考文献
第6章 人工智能赋能海洋保护：可持续计算机视觉技术在海洋垃圾检测与分类中的应用
6.1 引言
6.2 文献综述
6.3 项目研究目标与范围
6.4 研究动机与范围
6.5 数据集选择与准备
6.6 算法开发与训练
6.7 性能评估与指标
6.8 集成和部署
6.9 研究方法
6.10 数据集创建和标注
6.11 塑料检测和分类
6.12 性能评估和指标
6.13 定性分析结果
6.14 已开发模型优势和局限性的讨论
6.15 系统应用和集成
6.16 结果与讨论
6.17 挑战与未来方向
6.18 研究结论和未来工作
附录：代码和数据集可用性
参考文献
第7章 绿色移动应用程序开发：打造可持续产品
7.1 引言
7.2 研究方法
7.3 研究结果
7.4 讨论分析
7.5 局限性和未来研究方向
7.6 研究结论
参考文献
第8章 知行合一：预测CO?排放足迹和可持续性的机器学习算法的实际应用
8.1 引言
8.2 文献综述
8.3 研究方法
8.4 研究结果与讨论
8.5 研究结论和未来研究方向
附录：代码
参考文献
第9章 基于人工智能作为可持续发展工具的云计算与建筑能耗异常检测：当前现状、应用和挑战的系统评价
9.1 引言
9.2 相关工作
9.3 能耗异常检测的建议框架
9.4 方法
9.5 研究结论
参考文献

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