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用保形机器学习验证企业排放并量化绿漂
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2026年10月5日，arXiv 发表《漂绿的代价：用 Conformal 机器学习进行算法验证与市场约束》研究。该研究将美国 SEC 财务基本面与 EPA 设施级温室气体登记数据融合，建立物理企业排放的数学保证基线，并采用梯度提升架构与 Mondrian Conformal Prediction 构建 Conformal-Weighted Continuous Divergence（CWCD）指标，用于算法验证与市场约束。
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arXiv 新研究融合 SEC 与 EPA 数据，建立排放基线并构建 CWCD 指标。Timeline
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Oct 5, 2026
- arXiv · Machine Learning Theory漂绿的代价：用 Conformal 机器学习进行算法验证与市场约束
研究将美国 SEC 财务基本面与 EPA 设施级温室气体登记数据融合，建立物理企业排放的数学保证基线，并用梯度提升架构与 Mondrian Conformal Prediction 构建 Conformal-Weighted Continuous Divergence（CWCD）指标。
Heat trend
Current heat 6·Comparable peak 10（Oct 5）·Comparable change over 24 hours –
The trend compares only the same participants observed continuously; its range may be smaller than the current heat count. Move or click on the chart to inspect hourly heat; use the left and right arrow keys to switch.