XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System使用情况
对人工智能和机器学习使用情况的回顾......
摘要 本综述探讨了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在解决系统工程复杂性方面的作用。它强调了人工智能和机器学习如何通过实现自动设计优化、预测性维护和高效配置管理来彻底改变系统设计、集成和生命周期管理。这些技术允许分析大数据集以预测系统故障并优化性能，从而提高工程系统的可靠性和可持续性。尽管应用前景广阔，但将人工智能融入系统工程仍面临挑战，包括技术障碍、道德考虑以及全面教育和培训的需要。本文强调了跨学科方法的重要性以及教育计划的不断发展，以使工程师掌握有效利用人工智能的技能。
固定服务的频谱使用情况
1. 微波使用近期历史的更新 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 1.9 为移动卫星服务 (MSS) 分配 2 GHz 频谱 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
澳大利亚公立医院的可再生能源使用情况
澳大利亚公立医院的能源选择与“首先不造成伤害”的理念相悖。医疗保健行业面临着气候变化的许多后果，但在应对自身对这一健康威胁的贡献方面却落后了 (1)。极端天气的增加导致澳大利亚及其他国家的身体、精神和代际健康结果不佳 (2, 3)。尽管存在这些健康影响，但医疗保健本身也会造成污染，占澳大利亚总碳足迹的 7% (4)。燃煤发电和天然气/化石气是医疗保健二氧化碳当量 (CO 2 e) 排放的重要来源 (4)，也会导致当地空气颗粒物，对心肺功能造成影响 (3)。医院由于持续运行，对能源的需求很大，主要是供暖、通风和空调 (5)。需求如此之大，以至于公立医院消耗了澳大利亚大多数州和地区的一半以上的公共部门能源 (6, 7)。因此，医院应成为澳大利亚州/地区脱碳工作的关键利益相关者。在国际上，医疗机构已经认识到并正在采取行动进行能源选择，签署了其医疗设施 100% 可再生电力目标 (5)。然而，目前尚不清楚澳大利亚医院转向可再生能源替代品的速度有多快。我们旨在评估澳大利亚公立医院的总能源使用量、电力使用量、化石（天然气）使用量和可再生电力的发电/购买量，并将其与国际医疗保健领导者和澳大利亚大学部门进行比较。我们研究了 2010-19 年澳大利亚州/领地公立医院的直接能源数据，获得了前瞻性伦理批准 (Western Health QA2019.41)。虽然我们寻求 10 年的数据，但我们只能获得 2016/17 至 2018/19 连续三年所有州/领地的完整数据。2018/19 年澳大利亚共有 693 家公立医院（澳大利亚卫生与福利研究所数据）（8）。我们从两个来源获取数据：澳大利亚州/领地卫生部门和澳大利亚清洁能源监管机构（负责国家温室气体和能源报告 (NGER)）。在澳大利亚，自 2017 年以来，公立医院已被纳入国家建筑环境评级系统 (NABERS) (9) 和 NGER 计划 (10)。根据 NABERS，693 家澳大利亚公立医院中的 274 家被纳入 2018/19 年 NABERS 分析，但没有一家公开披露 (9)。根据 NGER，医院必须报告能源消耗是否每年为 100TeraJoules 或更多和/或排放量是否等于 25kt CO 2 e 排放量/年（即拥有约 200 张急性病床的医院）(10)。我们在 2019 年 8 月至 10 月致函澳大利亚州/领地卫生部门，寻求公立医院直接能源使用的年度数据。我们还致函西澳大利亚州的三个卫生服务机构（东、由于西澳卫生部无法识别可再生电力数据，因此我们无法将西澳北部和南部大都市地区纳入可再生电力范围。医院级别的信息被合并到基于州的计算中，以避免无意中识别出个别医院。高等教育被选为比较对象，与类似的大型多建筑机构和相当大的能源需求 (6)。
澳大利亚公立医院的可再生能源使用情况
澳大利亚公立医院的可再生能源使用 Hayden Burch 1 理学学士、公共卫生硕士、医学博士、实习医生 Matthew Anstey 2 医学学士、公共卫生硕士、FCICM Forbes McGain 3 医学学士、哲学博士、FANZCA、FCICM、麻醉师和重症监护医师 1 墨尔本大学墨尔本医学院，墨尔本，维多利亚州 3010，澳大利亚 2 查尔斯盖尔德纳爵士医院，西澳大利亚州 6009，澳大利亚和科廷大学公共卫生学院，珀斯，西澳大利亚州 6102，澳大利亚 3 西部健康中心，Footscray，维多利亚州 3054，澳大利亚 摘要。目的。澳大利亚医院是否正在转向使用可再生能源发电，并将能源选择与核心业务（即保护和促进健康）相结合？设计。澳大利亚州/领地合并能源数据的横断面分析 设置。医疗保健的碳足迹约占澳大利亚总碳足迹的 7%。目前尚不清楚澳大利亚公立医院是否正在将能源需求与碳排放脱钩，并超出州/领地的可再生能源目标。参与者。 2016/17 至 2018/19 连续三年，693 家澳大利亚公立医院直接能源使用情况（可再生和不再生电力 [生产/购买]、天然气、液化石油气）。主要结果测量。所有直接生产/购买和消耗的能源（转换为千瓦时）。结果。2018/19 年，澳大利亚公立医院消耗了 4,122 千兆瓦时的能源。电力使用量为 2,504 (61%) GWh，天然气 1,436 (35%) GWh，可再生能源 94 GWh (2.3%)。维多利亚州和新南威尔士州合计消耗了 2,494/4,122 GWh（60%）的澳大利亚公共医疗保健能源，但各自生产/购买的可再生电力均不到 1%。对于昆士兰州，Health GreenPower 购买量占大部分（71/94 GWh； 76%）。相比之下，个别高等教育机构生产/购买的可再生能源比澳大利亚所有公立医院的总和还要多（新南威尔士大学 124 吉瓦时/年，斯威本大学 90 吉瓦时/年，2018/19 学年）。结论。澳大利亚公立医院从可再生电力中获得的总能源约有 2.3%。医院能源使用的三分之一来自化石气体。与大学部门相比，澳大利亚公立医院系统没有向可再生能源转型的记录计划。已知信息：澳大利亚医疗保健贡献了澳大利亚总碳足迹的约 7%，公立医院的能源使用是医疗保健相关碳排放的主要来源。新信息：2018/2019 年澳大利亚公立医院消耗了 4122 吉瓦时的电力。约 2.3%（94/4,122 千兆瓦时）的医院能源来自可再生能源，超出了全州可再生电力的普及率。影响：澳大利亚公立医院是温室气体排放大户。医院化石燃料能源使用和随之而来的污染持续不减。这种日益严重的污染与“首先不造成伤害”的理念背道而驰。通信地址：hayden.burch@nh.org.au
格兰特县 - 土地使用情况
(A) 路基应准备并压实至可接受的横截面和等级。然后应铺设并压实一英寸厚的十号碎石找平层，然后应铺设一层厚度至少为六英寸的压实二号碎石，以达到所需的宽度。底基应以三英寸的压实量准备，并用不低于十吨的压路机压实。空隙应使用 53 号碎石填充。如果底基在碾压时没有出现爬行迹象，则应铺设两英寸厚的 53 号碎石层，并将其平整至线和横截面。然后，应在铺设粘结层之前，使用每平方码表面不少于三十五百分之一加仑的经批准的沥青材料对底基进行底漆处理。
保护和土地使用情况说明书
我们帮助市政当局和土地信托采用一种保护计划方法，该方法结合了数据，保护原则和本地投入，以实现有意义的成果。我们已经教育了数百名领导人，并帮助社区和土地信托来制定计划和政策，这些计划和政策纳入了区域优先事项，例如重要的生物多样性，大型森林，水资源和栖息地连接，同时还解决了当地的关注并考虑了市政土地利用权威。我们的成功依赖于与社区和合作伙伴建立长期关系。
健康和使用情况监测系统工具包
• 信息记录器既可以被动使用（事故发生后），也可以主动使用（监控前兆事件和 SMS 所需的数据）。信息记录设备将使事故调查人员能够获得有关事故情况的重要信息，从而更好地了解事故原因和安全改进的潜力。主动使用记录器使操作员能够对单个飞机的飞行操作进行监督，并在不良习惯和 [标准操作程序 (SOP)] 不合规行为升级为事故之前发现并纠正这些不良习惯和不合规行为。（建议 # IN2）
老年人及其护理人员的技术使用情况
背景：非正式照护者需要提供大量护理，但我们需要更多地了解老年人和照护者二元组中的技术使用情况。目标：本研究描述了老年人及其照护者中的技术使用情况，探讨了技术使用的潜在相关因素，并强调了对实践的意义。方法：对老年人的无偿照护者（n=486）进行了横断面调查。主要结果是照护者及其最年长的照护对象自我报告的技术（设备和功能）使用情况。还检查了照护者和照护对象之间技术使用的一致性。分别对照护者和照护对象进行了多变量回归模型。结果：除药物警报或跟踪功能外，照护者使用所有检查技术的比例均高于照护对象。照护者平均使用 3.4 种设备和 4.2 种功能，而照护对象平均使用 1.8 种设备和 1.6 种功能。在护理人员中，年龄较小、收入较高和受教育程度较高与技术使用较多相关（P <.05）。在护理对象中，年龄较小、没有认知功能障碍和护理人员使用技术与技术使用较多相关（P <.05）。结论：了解不同护理人员和护理对象群体的技术使用模式和设备采用情况对于加强老年护理越来越重要。研究结果可以指导有关适当技术干预的建议，并帮助提供者与患者及其护理人员更有效地沟通和共享信息。
关于信息和通信使用情况的调查问卷...
a) 网站难以使用或运行不令人满意（过于复杂、令人困惑、技术性能不佳） b) 难以找到有关担保或其他合法权利的信息 c) 交货速度比指示的慢 d) 最终成本高于指示（例如意外的交易费或不合理的担保费） e) 交付的商品/服务有误或损坏 f) 遇到欺诈问题（例如根本没有收到商品/服务、信用卡信息被滥用） g) 投诉和补救很困难或投诉后没有令人满意的答复 h) 外国零售商没有向保加利亚客户销售商品 i) 其他问题 j) 我没有遇到任何问题
实时追踪公司对人工智能的使用情况
经济研究中心 (CES) 的研究项目进行了广泛的经济分析，以改进美国人口普查局的统计项目。这些分析中的许多都以 CES 研究论文的形式出现。这些论文没有经过人口普查局出版物的审查，不应推断为认可。本文表达的任何意见和结论均为作者的意见和结论，不代表美国人口普查局的观点。所有结果都经过审查，以确保没有泄露任何机密信息。全部或部分转载必须征得作者同意。要获取有关该系列的信息，请访问 www.census.gov/ces 或联系 Sean Wang，讨论文件编辑，美国人口普查局，经济研究中心，4600 Silver Hill Road，华盛顿特区 20233，CES.Working.Papers@census.gov。要订阅该系列，请单击此处。