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![课程大纲中关于使用生成人工智能 (AI) 的声明示例（见参议院章程 54 和 55） 生成人工智能是一种通过识别大量训练数据中的模式来创建类似人类内容（包括文本、图像、视频和计算机代码）的技术，然后创建具有相似特征的原始材料。示例包括：可以生成文本的 ChatGPT、Google Gemini、Claude 和 Jenni，可以生成编码和编程的 Github Co-pilot，以及可以生成图像的 DALL-E 和 Midjourney。（Pasick，2023 年）参议院章程 54 和 55 要求教师在课程大纲中包含“有关在课程中使用生成人工智能 (AI) 的信息或限制”。不将信息包含在课程大纲中的默认情况是允许在课程中使用生成人工智能（参议院：2024 年 5 月 10 日）。教学大纲说明样本：[非详尽列表] 禁止使用示例 1：在本课程中，使用任何生成式 AI 系统（包括但不限于 ChatGPT、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）均被视为可能带来不应有优势的未经授权的辅助工具，因此不得在提交的成绩作业创作中或作为本课程任何作业的一部分使用。在本课程的评分作业中使用生成式 AI 系统被视为学术不端行为，可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 2：在本课程中，生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）被视为未经授权的辅助工具。在本课程的任何作业（例如写作过程、创作过程、图像创建过程）的任何阶段均不允许使用生成式 AI。以此方式使用将被视为学术不端行为，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 3：本课程不允许使用生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 等）；因此，在本课程中使用任何 AI 工具进行作业都将被视为违反大学的学生行为准则，因为该作业并不完全是你自己的，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 4：除非讲师明确说明，否则本课程的所有作业均严禁使用生成式人工智能工具。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 以及其他人工智能工具。使用未经授权的辅助工具构成学术不端行为，可能受到《条例 31：学术诚信》的处罚。一些允许的用途示例 1：学生可以根据每次评估概述的指导方针在本课程中使用生成式人工智能，只要承认并引用了生成式人工智能的使用，并遵循课程大纲和/或作业说明中给出的引用说明即可。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和](/simg/2/2b284d70466e04bcf703479538c50445c084deab.png)
课程大纲中关于使用生成人工智能 (AI) 的声明示例（见参议院章程 54 和 55） 生成人工智能是一种通过识别大量训练数据中的模式来创建类似人类内容（包括文本、图像、视频和计算机代码）的技术，然后创建具有相似特征的原始材料。示例包括：可以生成文本的 ChatGPT、Google Gemini、Claude 和 Jenni，可以生成编码和编程的 Github Co-pilot，以及可以生成图像的 DALL-E 和 Midjourney。（Pasick，2023 年）参议院章程 54 和 55 要求教师在课程大纲中包含“有关在课程中使用生成人工智能 (AI) 的信息或限制”。不将信息包含在课程大纲中的默认情况是允许在课程中使用生成人工智能（参议院：2024 年 5 月 10 日）。教学大纲说明样本：[非详尽列表] 禁止使用示例 1：在本课程中，使用任何生成式 AI 系统（包括但不限于 ChatGPT、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）均被视为可能带来不应有优势的未经授权的辅助工具，因此不得在提交的成绩作业创作中或作为本课程任何作业的一部分使用。在本课程的评分作业中使用生成式 AI 系统被视为学术不端行为，可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 2：在本课程中，生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）被视为未经授权的辅助工具。在本课程的任何作业（例如写作过程、创作过程、图像创建过程）的任何阶段均不允许使用生成式 AI。以此方式使用将被视为学术不端行为，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 3：本课程不允许使用生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 等）；因此，在本课程中使用任何 AI 工具进行作业都将被视为违反大学的学生行为准则，因为该作业并不完全是你自己的，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 4：除非讲师明确说明，否则本课程的所有作业均严禁使用生成式人工智能工具。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 以及其他人工智能工具。使用未经授权的辅助工具构成学术不端行为，可能受到《条例 31：学术诚信》的处罚。一些允许的用途示例 1：学生可以根据每次评估概述的指导方针在本课程中使用生成式人工智能，只要承认并引用了生成式人工智能的使用，并遵循课程大纲和/或作业说明中给出的引用说明即可。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和
课程大纲中关于使用生成人工智能 (AI) 的声明示例（见参议院章程 54 和 55） 生成人工智能是一种通过识别大量训练数据中的模式来创建类似人类内容（包括文本、图像、视频和计算机代码）的技术，然后创建具有相似特征的原始材料。示例包括：可以生成文本的 ChatGPT、Google Gemini、Claude 和 Jenni，可以生成编码和编程的 Github Co-pilot，以及可以生成图像的 DALL-E 和 Midjourney。（Pasick，2023 年）参议院章程 54 和 55 要求教师在课程大纲中包含“有关在课程中使用生成人工智能 (AI) 的信息或限制”。不将信息包含在课程大纲中的默认情况是允许在课程中使用生成人工智能（参议院：2024 年 5 月 10 日）。教学大纲说明样本：[非详尽列表] 禁止使用示例 1：在本课程中，使用任何生成式 AI 系统（包括但不限于 ChatGPT、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）均被视为可能带来不应有优势的未经授权的辅助工具，因此不得在提交的成绩作业创作中或作为本课程任何作业的一部分使用。在本课程的评分作业中使用生成式 AI 系统被视为学术不端行为，可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 2：在本课程中，生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）被视为未经授权的辅助工具。在本课程的任何作业（例如写作过程、创作过程、图像创建过程）的任何阶段均不允许使用生成式 AI。以此方式使用将被视为学术不端行为，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 3：本课程不允许使用生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 等）；因此，在本课程中使用任何 AI 工具进行作业都将被视为违反大学的学生行为准则，因为该作业并不完全是你自己的，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 4：除非讲师明确说明，否则本课程的所有作业均严禁使用生成式人工智能工具。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 以及其他人工智能工具。使用未经授权的辅助工具构成学术不端行为，可能受到《条例 31：学术诚信》的处罚。一些允许的用途示例 1：学生可以根据每次评估概述的指导方针在本课程中使用生成式人工智能，只要承认并引用了生成式人工智能的使用，并遵循课程大纲和/或作业说明中给出的引用说明即可。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和
CARB LCFS要求与UIC VI类允许
»Carb [C.5.2。（b）所需的至少100年的注射后现场护理（PISC）监测。（2）]，而PISC时间范围的美国EPA（40 CFR 146.93）默认值为50年。美国EPA允许在初次应用期间进行演示，以表明时间范围可以较短，并且还允许在实际注射后时间范围内进行演示，以缩短监视期。15年后，如果可以进行稳定示范，则碳水化合物监测可能仅限于表面监测。
三级医院工作人员医疗保健中的人工智能评估 Daniel, Aondona David 1 , Akwaras Nndunno Asheku 1 , Yohanna Stephen 2 , Gyuse Ngueikyor Abraham 3 , De-kaa Niongun Lawrence Paul 1 , Swende Ladies Terrumun 1 ,俄亥俄州立大学 1、Grace Nwunuji 学校 4、马太福音 1 开放获取引用：Daniel、Aondona David、Akwaras Nndunno Asheku、Yohanna Stephen、Gyuse Ngueikyor Abraham、Deka Niongun Lawrence Paul、Swende Laadi、俄亥俄州立大学、格雷斯州立大学努努吉，马修酋长。三级医院员工对人工智能在医疗护理方面的知识、实践、认知和期望的评估。健康科学杂志。 2024；34(4):313。 doi：http://dx.doi.org/ 10.4314/ejhs.v34i4.7 接收日期：2024 年 3 月 2 日 接受日期：2024 年 6 月 23 日 发布日期：2024 年 7 月 1 日 版权所有：© 2024 David D.A., et al.这是一篇根据知识共享署名许可条款分发的开放获取文章，允许在任何媒体上不受限制地使用、分发和复制，前提是注明原始作者和来源。资金：无 竞争利益：作者声明不存在竞争利益。隶属关系和通讯：
对三级医院工作人员医疗保健中人工智能的评估 Daniel, Aondona David 1 , Akwaras Nndunno Asheku 1 , Yohanna Stephen 2 , Gyuse Ngueikyor Abraham 3 , De-kaa Niongun Lawrence Paul 1 , Swende Ladi Terrumun 1 , 俄亥俄州州立大学 1、Grace Nwununji 4、马太福音 1 开放获取引文：Daniel、Aondona David、John Stephen、Gyuse Ngueikyor Abraham、Deacon Lawrence Paul、Swende Laadi、俄亥俄州立大学、Rev. Grace Nwunuji、Ocheifa Ngbede Matthew。对三级医院工作人员对医疗保健人工智能的知识、实践、感知和期望的评估。埃塞俄比亚健康科学杂志。2024；34(4):313。 doi：http://dx.doi.org/ 10.4314/ejhs.v34i4.7 收到日期：2024 年 3 月 2 日 接受日期：2024 年 6 月 23 日 出版日期：2024 年 7 月 1 日 版权所有：© 2024 David D.A.，等人。本文根据知识共享署名许可条款分发，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，只要注明原作者和出处。资金：无 竞争利益：作者声明本手稿不存在竞争利益。所属及通讯:
决定和指示允许国家电网电力系统运营商有限公司在 2024 年 3 月 31 日之前发布其电力十年声明 (ETYS) 附录，并在 2024 年 3 月 31 日之前发布更新的网络选项评估 (NOA) 报告。
尊敬的公司秘书，决定和指示允许国家电网电力系统运营商 (ESO) 有限公司在 2025 年 3 月 31 日之前向管理局提交网络选项评估 (NOA) 方法和 NOA 报告的形式，并在 2026 年 1 月 31 日之前发布更新的 NOA 报告。背景标准许可条件许可证的 SLC C27(5)(b) 要求 ESO 在每个财政年度的 8 月 1 日之前或管理局指定的其他日期向管理局提交 NOA 方法和下一个 NOA 报告的形式以供批准。许可证的 SLC C27(12)(b) 要求 ESO 审查上一财政年度编制和发布的 NOA 报告，并在 1 月 31 日或管理局指定的其他日期之前更新和发布 NOA 报告。这必须基于并包括管理局批准的最新 NOA 方法。 ESO 的网络选项评估 (NOA) 建议加强和增加英国电力系统的互连容量，以满足《电力十年声明》(ETYS) 中确定的需求，并促进高效、协调和经济的电力传输系统的发展。ETYS 以 ESO 的未来能源情景 (FES) 为依据，该情景列出了实现净零排放的能源生产和需求路径。ESO 和 Ofgem 一直在推进集中战略网络计划 (CSNP) 1 的制定，该计划将采取协调和长期的方法对英国的网络进行规划，这将为投资者提供确定性并有助于加快监管资金决策，以提高网络容量。这将支持政府的净零排放目标，也是 NOA 流程的重大发展。NOA 报告中的互连元素包含在单独的“互连器 NOA”报告中，其方法已纳入 SLC C27(5)(b) 中规定的 NOA 方法中。
Lexis+ AI 提供安全的生成式 AI 工具，为律师提高效率、效力和可靠的结果 加拿大多伦多 – 2024 年 1 月 11 日 – 全球领先的信息和分析提供商 LexisNexis ® Legal & Professional 今天宣布推出 Lexis+ AI™ 的加拿大和英国商业预览版，这是一款旨在改变法律工作的生成式 AI 解决方案。Lexis+ AI 以我们大量准确且独家的加拿大法律内容和用例库为基础，将生成式 AI 的强大功能与专有的 LexisNexis 搜索技术相结合，可无缝浏览英语和法语法律内容。结果始终有可验证、可引用的权威支持。继 2023 年成功进行商业预览后，Lexis+ AI 现已在美国全面上市。Lexis+ AI 技术具有对话式搜索、深刻总结、智能法律起草和文档上传功能，所有这些都由最先进的加密和隐私技术提供支持，以确保敏感数据的安全。对话式搜索简化了复杂且耗时的法律研究流程，为各种法律查询提供了用户友好的搜索体验，并附带引文。这使律师能够有效、高效地开展研究。增强型摘要功能提供法律文件的自定义摘要，加快和指导深入分析。生成式文档起草功能可指导客户完成整个法律起草过程，并根据用户提示自动生成初稿。这一创新功能允许用户轻松修改语言和语气以满足他们的需求。此外，文档上传功能允许快速分析、摘要和提取法律文件中的关键见解。LexisNexis Legal & Professional Canada 首席执行官 Eric Wright 表示：“我们很高兴将这项变革性技术带给客户。Lexis+ AI 解决方案为加拿大律师提供了首创的工具，他们可以利用我们丰富、高质量的内容，大幅提高执业和业务的速度、质量和效率。” Lexis+ AI 产品专为加拿大法律专业人士量身定制，将支持英语和法语交互，让全国各地的用户能够访问唯一一部最新的国家法律百科全书《哈斯伯里法典》®、加拿大唯一的法国民法百科全书《Juris Classeur ®》以及独特的英文和法文评论、诉状、动议和 Facta 法庭文件和实用指南。LexisNexis Legal & Professional 英国和 CEMEA LNNA 首席技术官 Philippe Poignant 表示：“LexisNexis 在使用人工智能技术方面拥有丰富的第一手经验，包括直接与主要的 LLM 创建者和值得信赖的云提供商合作，以开发更快、更准确、更透明和安全的生成式 AI 解决方案。”“作为法律人工智能和分析领域的领导者，我们最有能力提供这些先进技术，以加速客户的成功。” LexisNexis 正在负责任地开发法律人工智能解决方案，并由人工监督。作为 RELX 的一部分，LexisNexis 遵循 RELX 负责任的人工智能原则，考虑其解决方案对人们的实际影响，并采取行动防止产生或强化不公平的偏见。该公司对法律行业数据安全和隐私的承诺已超过 50 年。LexisNexis 雇佣了 2,000 多名技术专家、数据科学家和主题专家来开发、测试和验证其解决方案并提供全面、准确的信息。与此同时，LexisNexis Canada 宣布了其 Lexis+ AI Insider 计划，该计划面向全国的法律专业人士开放。该计划旨在通过生成性人工智能教育和 LexisNexis Canada 关于最新人工智能发展的突发新闻来支持法律行业。内部人士可以注册
Lexis+ AI 提供安全的生成式 AI 工具，为律师提高效率、效力和可靠的结果 加拿大多伦多 – 2024 年 1 月 11 日 – 全球领先的信息和分析提供商 LexisNexis ® Legal & Professional 今天宣布推出 Lexis+ AI™ 的加拿大和英国商业预览版，这是一款旨在改变法律工作的生成式 AI 解决方案。Lexis+ AI 以我们大量准确且独家的加拿大法律内容和用例库为基础，将生成式 AI 的强大功能与专有的 LexisNexis 搜索技术相结合，可无缝浏览英语和法语法律内容。结果始终有可验证、可引用的权威支持。继 2023 年成功进行商业预览后，Lexis+ AI 现已在美国全面上市。Lexis+ AI 技术具有对话式搜索、深刻总结、智能法律起草和文档上传功能，所有这些都由最先进的加密和隐私技术提供支持，以确保敏感数据的安全。对话式搜索简化了复杂且耗时的法律研究流程，为各种法律查询提供了用户友好的搜索体验，并附带引文。这使律师能够有效、高效地开展研究。增强型摘要功能提供法律文件的自定义摘要，加快和指导深入分析。生成式文档起草功能可指导客户完成整个法律起草过程，并根据用户提示自动生成初稿。这一创新功能允许用户轻松修改语言和语气以满足他们的需求。此外，文档上传功能允许快速分析、摘要和提取法律文件中的关键见解。LexisNexis Legal & Professional Canada 首席执行官 Eric Wright 表示：“我们很高兴将这项变革性技术带给客户。Lexis+ AI 解决方案为加拿大律师提供了首创的工具，他们可以利用我们丰富、高质量的内容，大幅提高执业和业务的速度、质量和效率。” Lexis+ AI 产品专为加拿大法律专业人士量身定制，将支持英语和法语交互，让全国各地的用户能够访问唯一一部最新的国家法律百科全书《哈斯伯里法典》®、加拿大唯一的法国民法百科全书《Juris Classeur ®》以及独特的英文和法文评论、诉状、动议和 Facta 法庭文件和实用指南。LexisNexis Legal & Professional 英国和 CEMEA LNNA 首席技术官 Philippe Poignant 表示：“LexisNexis 在使用人工智能技术方面拥有丰富的第一手经验，包括直接与主要的 LLM 创建者和值得信赖的云提供商合作，以开发更快、更准确、更透明和安全的生成式 AI 解决方案。”“作为法律人工智能和分析领域的领导者，我们最有能力提供这些先进技术，以加速客户的成功。” LexisNexis 正在负责任地开发法律人工智能解决方案，并由人工监督。作为 RELX 的一部分，LexisNexis 遵循 RELX 负责任的人工智能原则，考虑其解决方案对人们的实际影响，并采取行动防止产生或强化不公平的偏见。该公司对法律行业数据安全和隐私的承诺已超过 50 年。LexisNexis 雇佣了 2,000 多名技术专家、数据科学家和主题专家来开发、测试和验证其解决方案并提供全面、准确的信息。与此同时，LexisNexis Canada 宣布了其 Lexis+ AI Insider 计划，该计划面向全国的法律专业人士开放。该计划旨在通过生成性人工智能教育和 LexisNexis Canada 关于最新人工智能发展的突发新闻来支持法律行业。内部人士可以注册
开发 - 策略和位置 - 允许的审判-2024 ...
2.2理事会于2021年2月发布了其战略问题和优先事项（SIP）文件，该文件对当地计划领域的未来未来发展的4种可能的发展策略（这是南部唐斯国家公园以外的地区的那部分）寻求观点。SIP咨询指出，新兴本地计划的住房目标尚未确定，但概述了一定程度的开发水平，这将在当时的计划期（2018 - 2038年）中大约需要2700个房屋。在2021年9月，向WCC Local Plan Advisory Group报告了对四种空间策略方法的公众咨询的回应（一个具有接收更新的会员组，并讨论了与理事会当地计划的准备有关的事项）（请参见下面的第4节）。
二氧化碳捕获，利用和封存非联邦土地允许工作队
• USE IT Act duty (I, VI) – Tara Righetti, Chair, Federal Lands • Key issues to consider – Matthew Fry, Senior Policy Manager of Carbon Management, Great Plains Institute • CCUS policies related to public lands – Indra Dahal, Bureau of Land Management • State approaches – Lily R. Barkau, Natural Resources Program Manager, Wyoming Department of Environmental Quality and Jason Lanclos, Director, Louisiana能源和自然资源部•参与社区的最佳实践 - 凯瑟琳·科尔曼·弗洛斯（Catherine Coleman Flowers），农村企业与环境正义中心•促进的讨论和下一步 - 所有工作队成员2：45-3：00休息
主论文 - 大型合并可以允许公司...
4。stellantis focus ........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 59
Rita T. Roy，医学博士 蜂窝，组织和基因疗法咨询委员会2022年3月10日会议记录 Michael Gold，MS，MD 扩展队列：在首次人类临床试验中使用来加快肿瘤药物和生物制剂的发展 药物产品质量提示：药物装备组合产品 《联邦食品，药物和化妆品法》第522条根据行业和食品和药物管理局的指南 放弃允许参加食品和药物管理局咨询委员会日期：2023年4月19日至：罗素·福特尼董事，咨询通讯 1访谈Carl C. Peck的John Swann JS FOI摘要MIF 900-020 3月29日，2024年3月29日 我们的STN：BL 125769/388 行业指南草案
使用在冷冻条件下储存的质量控制（QC）接种物无菌接种储罐。此后，设定了用于介质温度，空气流量和搅拌速度的储罐运行参数，并孵育生物量生长。营养细胞最终将变得压力并开始散发，开始孢子形阶段。通过离心将孢子质量与生长培养基分开。将所得的浆料收集在干净的HDPE鼓或手提袋中。有QC检查应变身份，孢子计数和大肠菌群。使用干净的转移系统将浆液放入冻干托盘中，泥浆托盘在填充后被冷冻。冷冻浆液托盘的架子从冰箱中取出，并转移到冷冻干衣机上。材料批次记录在日志表上，并开始运行周期。