『壹』 能不能找一下世界垃圾污染具體數據
1、大氣污染 中國的二氧化硫排放量居世界第一，煙塵排放量和工業粉塵的排放量也很高。而現在城市中汽車尾氣的排放在迅速上升。
2、水體污染 中國七大水系中42%的水質已不能做飲用水源。75%以上的湖泊富營養化加劇，主要由氮、磷污染引起。對水體的污染有很大部分來自生活污水的排放。這應成為我們NGO的一個任務，要把這些信息傳遞給百姓。
3、垃圾污染 中國的廢棄物排放在不斷增加，生活垃圾達到無害化處理要求的不到10%。白色污染嚴重。
4、荒漠化 中國國土上的荒漠化土地已近三分之一的國土陸地面積。每年的沙塵暴和土地沙化引起的居民遷移問題帶來了多種負面效應。
5、水土流失 山體植被的破壞使中國每年流失的土壤總量達50多億噸，流失掉的土壤養分為4000萬噸標准化肥，相當於全國一年的化肥使用量。數字驚人。這些具體數據如果我們都記在心中，平時做宣傳教育時會很有用。
6、旱災和水災 近年來中國的旱災和水災頻繁。黃河斷流使黃河邊上的老百姓吃水都困難。這一圖片是在去年中國環境新聞工作者協會組織的環境警世圖片展上發布的，觸目驚心。
『貳』 垃圾數據和弱標簽數據有什麼區別
垃圾數據和弱標簽數據是兩個不同概念。垃圾數據是指無用、無效或者錯誤的數據。它可能是由於數據採集過程中產生的錯誤，或者是無法被有效利用的數據。垃圾數據對於數據分析和模型訓練等任務是有害的，因為它們可能引入誤導或錯誤的結果。
而弱標簽數據是指標注或標記的不完整或不精確的數據。在許多任務中，我們需要為數據點分配標簽來訓練模型，但有時候標簽可能很難獲得或者存在一些不確定性。這時候就可以使用弱標簽，它可以是一種模糊的、概率性的、不確定的標記方式。
具體來說，弱標簽數據包括但不限於以下幾種類型：
1. 不完全標記：只對部分數據點進行標記，而其他數據點未被標記；
2. 不準確標記：標記存在一定的錯誤或者誤差；
3. 模糊標記：標簽具有模糊性，即對一個數據點可能有多種標簽選擇；
4. 攜帶雜訊標記：標簽可能帶有雜訊或錯誤。
區別：
垃圾數據是指無用、無效或錯誤的數據，它對數據分析和模型訓練有害；而弱標簽數據是指不完整或不精確的標記數據，它可以作為一種可接受的標記方式來訓練模型。兩者的區別在於垃圾數據對於任務的負面影響，而弱標簽數據通常是被認可的一種數據標記形式，可以被有效利用。