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World File Search System专业知识
David - 作战服务专业知识 - 战争学校
的诞生受到双头命令的阻碍。事实上，工作人员没有怀疑石油供应问题的规模和难度，而是将委托给军事粮食部门的燃料总供应与汽车服务部门的分配责任分开。这种缺乏统一指挥的情况一直持续到 1940 年，并随着一个综合组织的创建而结束，该组织首次被命名为“陆军燃料服务处”。该军种的完全统一是根据 1945 年 3 月 17 日的命令而实现的。它的出现可以这样描述：负责为全国各地的所有军事力量提供服务的普通军种，同时也是一个能够提供服务的技术军种。为石油部门的指挥部门（产品的接收、储存、运输和分配）提供建议，以平衡成本效益比。
丹麦专业知识助力中国可再生能源扩张
丹麦能源署为该项目贡献了与情景分析相关的大量专业知识，尤其是从气候委员会报告“绿色能源”（2010 年）和丹麦政府倡议“我们的未来能源”（2011 年）中获取的经验。已经开发了许多计算机模型来定义这些情景。这些模型计算了中国交通、工业和建筑能源消耗的发展情况。在省级层面，计算了电力和区域供热系统的最佳扩张，包括新的可再生能源设施的本地化，以及到 2050 年输电网的发展情况。
能源专业知识 // 智能电网研究与实验室
• 开发系统以协调能够可靠传输数据的多个网络，然后管理 ICT 系统资源以有效提取有用信息来支持智能电网应用 • 具有大规模可再生资源整合的灵活主动配电网的运营规划和优化 • 与海上可再生能源弹射器合作开发新型电力系统规划方法，用于在严重不确定性下规划海上风电输电系统的基础设施 • 多学科多合作伙伴项目，研究实现大规模海上风电整合的措施 • 为电网规模存储应用和电网整合研究建模抽水热电存储系统 • 证明分布式能源资源控制器的自组织网络可以获取网络拓扑信息以做出智能控制决策。该方法包括在闭环运行的网络上运行的控制器硬件，并使用 RTDS 进行实时配电网络模拟。 • 设计智能定价方案以增强需求侧管理功能。它采用多目标优化方法，赋予智能电网中各种市场参与者权力。此外，还解决了消费者的隐私问题。 • 研究网络灵活性对增强网络稳定性和运行安全性的影响 • 评估大规模可再生能源整合对电力系统稳定性和安全性的影响
利用毛里求斯的生产专业知识刺激其经济
毛里求斯目前与其他岛屿经济体相比，生产结构相当密集，集中在两个行业。虽然这是件好事，但仍然过于专业化。与更具弹性的国家（如中国）相比，这种缺乏多样化的情况显而易见。中国被评为最具弹性的经济体，这一点从该国的产品森林中可以看出，森林中分布着大量彩色点。尽管中国在生产弹性方面排名第一，但得分仍未超过 50%（在食品行业等行业表现出较为温和的弹性）。
AI治理需要社会技术专业知识
成功的AI治理需要在AI系统的社会技术性质方面的专业知识。1，因为AI的现实使用始终嵌入了较大的社会机构和权力动态中，因此仅技术评估就不足以管理AI。技术，社会实践和文化规范，系统被整合到并签署和运营的环境都影响了AI系统的绩效，失败，福利和危害。2作为美国国家标准技术研究所（NIST）AI风险管理框架（RMF），该框架旨在为组织开发，部署或使用AI系统提供指导，正确地指出：“ AI系统本质上是社会技术的，这意味着它们受社会动态和人类行为的影响。” 3社会技术研究，“一种在其社会，政治，经济和文化环境中研究技术的方法”，4可以改善系统设计，5揭示歧视，6和提前的帐户能力，以纯粹的技术方法评估AI系统无法进行的技术方法。7
人文人工智能：迈向跨学科专业知识和研究的新领域
摘要 哥德堡数字人文研究基础设施 (GRIDH) 参与了各个人文领域的项目，这些项目利用并开发了结合“人工智能” (AI) 应用的研究工具和基础设施资源。这些应用包括自然语言处理、机器学习、计算机视觉、大型语言模型、图像识别算法、分类、聚类和深度学习。本文提出了“人文 AI”一词，以描述一种新兴的跨学科实践形式，该实践使用和开发基于 AI 的研究应用程序来回答人文研究问题及其纠缠不清的人文反思。我们创造这个术语是为了使其实践的认识论和物质特殊性以及其可供性使之成为可能的新知识形式变得隐晦和可见。本文介绍了 GRIDH 在“人文 AI”领域的项目及其开发的 AI 资源和应用。
弗劳恩霍夫的氢能专业知识
到本世纪中叶，国际社会的目标是大幅减少二氧化碳排放，实现气候中和。这一承诺使氢能成为一种关键能源。可再生能源和可持续生产的氢能衍生物为化石燃料和资源提供了可行的替代品。科学家们长期以来一直在探索氢能的多种应用，而其作为燃料、储存介质和基础化学品的潜力才刚刚得到充分发挥。全球能源系统的成功脱碳取决于系统性转变。它涉及将可再生能源驱动的本地电气化与全球互联的经过认证的氢能载体贸易相结合。氢能经济为向气候中和、可持续和高效的经济模式转型开辟了许多途径。
如何使用生成AI专业知识来建立数据分析职业
专门从事生成AI可以显着提升您的数据分析职业，使您处于技术创新的最前沿。通过在这个快速增长的领域中发展专业知识，您不仅可以增强分析能力，而且还成为希望利用AI来实现数据驱动的洞察力和决策的组织的宝贵资产。拥抱这个机会来塑造数据分析和AI的未来，并观察您的职业生涯飙升至新的高度。