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马耳他 LDES 充分利用太阳能为电网提供全天候供电，绝不会浪费任何机会
1 Aniti, Lori 和 Smith, Susanna。2023 年 10 月 30 日。加州的太阳能和风能发电量削减正在增加。美国能源信息署。https://www.eia.gov/todayinenergy/detail.php?id=60822 2 Gill, Liz、Gutierrez, Aleecia 和 Weeks, Terra。2021 年。2021 年 SB 100 联合机构报告，在加州实现 100% 清洁电力：初步评估。加州能源委员会。https://www.en- ergy.ca.gov/publications/2021/2021-sb-100-joint-agency-report-achieving-100-percent-clean-electricity 3 加州能源委员会。2023 年 10 月 24 日。加州能源存储实现前所未有的增长，这是该州清洁能源转型的关键组成部分。https://www.energy.ca.gov/news/2023-10/california-sees- impossible-growth-energy-storage-key-component-states-clean
未充分利用抗病毒药物预防重症 COVID-19 的进展 — 退伍军人健康管理局，2022 年 3 月至 9 月
摘要 在症状出现后 5 天内给轻度至中度疾病患者服用抗病毒药物可降低进展为严重 COVID-19 的速度。尽管建议因年龄或慢性病而有发展为严重 COVID-19 高风险的患者使用抗病毒药物，但据报道，一般成年人口中的抗病毒使用率≤35%。为了确定未使用抗病毒药物预防严重 COVID-19 的原因并提出相应的干预措施，对 110 名退伍军人健康管理局患者进行了详细审查，这些患者感染程度为轻度至中度，由于潜在疾病（器官移植或血液系统恶性肿瘤）而具有高进展风险，但未接受抗病毒药物治疗。在这 110 名患者中，所有患者都接种了 COVID-19 疫苗，其中 22 名 (20.0%) 接受了治疗但拒绝了，88 名 (80.0%) 未接受治疗。在 88 名未接受治疗的患者中，提供者给出的原因包括症状持续时间 >5 天 (22.7%)、担心可能的药物相互作用 (5.7%) 或无症状 (22.7%)；然而，在这些患者中，近一半 (88 名中的 43 名；48.9%) 除了症状轻微外没有给出其他原因。在这 43 名患者中，有 24 名 (55.8%) 的随访仅限于电话报告检测结果和询问症状演变情况，没有提供治疗记录。这些发现表明，对患者、提供者和负责随访电话的医务人员进行教育，并在检测结果呈阳性时提前做好计划，可能会提高推荐的抗病毒药物的使用率，以预防严重的 COVID-19 相关疾病，包括死亡。
![使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助](/simg/1/1fdb5acc25bc271c70249c1550ace6ea5f773f89.png)
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
电力市场设计：需要综合系统视角来充分利用灵活性
自 2009 年以来，欧洲沼气协会一直是欧洲可再生天然气的代言人。EBA 提倡将生物甲烷和其他可再生气体视为可持续、按需和灵活的能源，可提供多种连锁社会经济和环境效益。在其成员的支持下，EBA 致力于与欧洲机构、行业、农业合作伙伴、非政府组织和学术界合作制定政策，使可再生气体和有机肥料能够在整个欧洲大规模部署，并得到透明、完善的可持续性认证机构的支持，以确保可持续性仍然是该行业的核心。该协会如今拥有一个由来自欧洲及其他地区的 290 多个国家组织、科研机构和公司组成的完善网络。EUGINE 是欧洲发动机动力装置行业的代言人。我们的成员是欧洲领先的发动机动力装置及其关键部件制造商。发动机动力装置是一种灵活、高效、可靠和可持续的技术，有助于确保电力供应安全并提供（可再生）电力和热能。
1 未充分利用的空间备忘录截至 2023 年 8 月 1 日......
截至 2023 年 8 月 1 日，纽约市教育局 (NYCDOE) 致力于确保每个社区的学生和家庭都能获得满足其需求的教育选择。有限的空间可用性，加上纽约市学生不断变化的需求，要求 NYCDOE 以最有效的方式使用现有的公立学校建筑。因此，NYCDOE 希望利用现有建筑物中未充分利用的空间来满足这些需求，包括但不限于：• 增加新的教育项目（例如 3K、学前班、75 区项目、G&T、ASD Nest 和 Horizon 项目等）；• 扩建建筑物中现有的学校或项目；• 招生变化，包括重新划分学校区域以满足社区需求，例如过度拥挤和融合；以及• 新学校或重新选址的学校的临时或永久共置。为了支持这些努力，NYCDOE 发布了一份未充分利用的建筑物清单，这些建筑物通过对全市所有学校建筑应用一致的标准来确定。列入此名单表明建筑物可能有多余的空间，可以更有效地利用。但是，必须注意的是，列入此名单并不意味着 NYCDOE 将提议改变建筑物的使用率。任何提议的变更都将由地区规划办公室和空间管理办公室对可用空间进行分析，并进行广泛的社区参与，包括校长条例 A-190 管辖的公共审查程序（如适用）。必须注意的是，有些建筑物符合列入此名单的标准，但 NYCDOE 认为它们不适合与其他项目或学校共置，尽管这些建筑物中未充分利用的空间可能适合其他用途。预计多出至少 150 个座位的建筑物被视为未充分利用，以列入此名单为目的。根据进一步的分析，确定为未充分利用的建筑物名单可能会有所修改。根据下文所述的当前方法，NYCDOE 已将 527 栋建筑物归类为未充分利用。其中包括： • 285 栋建筑的利用率至少低 300 个席位； • 242 栋建筑的利用率至少低 150 个席位，但不超过 299 个席位。每栋建筑的超额席位数量基于 2021-2022 年招生、容量和利用率报告（也称为蓝皮书）中的容量以及 2022-2023 年审计登记册中的招生人数，并根据 2022-2023 年建筑内发生的已知变化进行调整
未充分利用的豆科植物：营养状况和提高质量和数量的先进育种方法
未充分利用/孤儿豆科植物在干旱和极度饥饿时期为资源匮乏的农村人口提供粮食和营养安全，从而挽救了数百万人的生命。豆科植物是第三大开花植物科，约有 650 个属和 20,000 个物种，分布在全球。有各种富含蛋白质的可食用豆科植物，如大豆、豇豆等；然而，由于需求不断增加，它们的消费率远远高于生产率。全球日益增长的需求从动物性蛋白质饮食转向素食性蛋白质饮食也加速了对它们的需求。在这种情况下，未充分利用的豆科植物为粮食安全、营养需求和农业发展提供了巨大的潜力。据报道，许多已知的豆科植物，如 Mucuna spp.、Canavalia spp.、Sesbania spp.、Phaseolus spp. 等，都含有相当数量的蛋白质、必需氨基酸、多不饱和脂肪酸 (PUFA)、膳食纤维、必需矿物质和维生素以及其他生物活性化合物。考虑到这一点，当前的审查重点是发现未充分利用的豆科植物作为食物、饲料和药用化学品来源的潜力，以便为解决营养不良相关问题和维持全球豆类需求提供基线数据。关于未充分利用的豆科植物的信息很少，而且仅限于具有地方或传统意义的特定地理区域。大约有 700 个属和 20,000 个物种有待驯化、改良和主流化。需要在研究、育种和开发方面做出重大努力，将现有的经过精心挑选、有前途的作物地方品种转变为具有广泛适应性和经济价值的类型
充分利用 ChatGPT（人工智能）！
外国导游首次上岗时，需要注意以下几点：沟通的重要性：与游客顺畅的沟通至关重要。如果存在语言障碍，说话要慢，重复单词或短语，以确保游客理解。了解游客的需求：游客期望的体验或服务可能因国家或文化而异。事先收集游客信息，提供符合他们需求的旅游服务非常重要。安全考虑：为确保游客安全，避免前往危险或事故多发区域非常重要。发生灾难时，应采取适当措施安全疏散游客。礼貌服务：需要密切关注游客的舒适度。例如，在炎热的日子里，应鼓励游客保持水分，并提醒他们穿舒适的步行鞋。