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碳交易方面，碳市場的建立很早前便被討論，其本身的交易體系和產品類型還未完全明確，故與綠證之間的關聯還不能完全做出定論。可以區別的是二者之間的設計出發點，碳交易中的碳配額與核證碳減排當量設計目的旨在控制生產發展中的溫室氣體排放值；而綠證的推行解決的是可再生能源發電發展問題，較火力發電來說可再生能源發電產生的碳排放較少，在減排和環保方面可以理解為碳減排體系的子集小分支。歐洲部分一些中小型企業在不足以拿到碳配額EUA的前提下利用非配額制的綠證來做碳足跡抵消減少。
在隨后幾年中，對青少年、幼童的研究顯示，這種大腦“瘋長”現象主要出現在患者童年期間。現在，美國北加州大學的科研團隊發現，與有關的大腦發育變化會出現在只有6個月大的身上。深度學算法能夠利用這些數據，預測某個孩子在24個月內是否能被診斷出患有這種病。在患高危兒童中，這種算法能夠準確預測診斷，準確率高達81％。與行為問卷診斷方式相比，算法的表現顯然更好。前者產生的信息只能作為早期診斷的依據，而且準確率只有50％。