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传感器显示了印度农村地区购买的改进的厨师的长期疾病，而调查完全是
单独的用户调查不能准确测量现场改进的烹饪炉的实际使用。我们介绍了在印度马哈拉施特拉邦的两项监测研究中比较调查报告和传感器录制的烹饪事件或使用持续时间的结果。第一个是向159个家庭提供的伯克利 - 印度炉子（BIS）的免费试验，我们平均监视厨师炉灶的使用时间为10天（SD = 4.5）（称为“自由审判研究”）。在第二项研究中，我们以91个家庭对BIS的使用平均468天（SD = 153），他们以大约三分之一的家庭月收入（称为“购买后研究”）购买的价格购买了BI（SD = 153）。研究从2019年2月到2021年3月。我们发现，在自由审判研究中，有34％的家庭（n = 88）过度报告了双BIS的使用，分别在第一次（n = 75）和第二次（n = 69）的调查中，在允许后期研究的第一个（n = 75）和第二个家庭中使用了46％和28％的家庭。两项研究中的平均过度报告均在询问家庭使用二元问题格式的使用情况下减少，但是这种方法提供了较少的粒度。值得注意的是，在购买后的研究中，传感器表明，即使他们用自己的钱购买了大多数家庭，他们也会分离厨师炉灶。调查未能检测到库克炉使用情况的长期下降趋势。实际上，调查表明，在研究期间，CookStoves的采用率保持不变。一些传感器记录使用零的家庭报告了库克炉燃料节省，快速烹饪和更少的烟雾。家庭倾向于报告使用标称使用的响应，例如每周0、7或14个烹饪事件（对应于每天0、1或2次），这表明一周内召回精确使用天数的困难。此外，我们发现调查还可能在不支持传感器数据的情况下对用户报告的CookStove福利提供误导性的定性发现，从而导致我们高估了影响。这些发现表明，根据炉子减少对健康损害或减少现实世界实施中的排放的能力，调查可能不可靠或不足以为补贴提供稳固的基础数据。
并非全是悲观和沮丧：能源密集型和时间灵活的数据中心应用实际上如何促进可再生能源
摘要 为实现可持续能源系统，进一步增加可再生能源 (RES) 发电量势在必行。然而，RES 的开发和实施带来了各种挑战，例如，处理由于 RES 的间歇性而导致的电网稳定性问题。相应地，日益波动甚至为负的电价也对 RES 电厂的经济可行性提出了质疑。为了应对这些挑战，本文分析了 RES 电厂与计算密集型、耗能数据中心 (DC) 的集成如何促进对 RES 电厂的投资。开发了一个优化模型，用于计算由 RES 电厂和 DC 组成的综合能源系统 (IES) 的净现值 (NPV)，其中 DC 可以直接消耗来自 RES 电厂的电力。为了获得适用的知识，本文通过以下方法评估了所开发的模型：
在曲线达成共识之前完全是共识 - 逆势人士的战略情景
T. Rowe Price警告说，经济估计和前瞻性陈述会受到随着时间而改变的许多假设，风险和不确定性的约束。实际结果可能与估计和前瞻性陈述中预期的结果有重大不同，未来的结果可能与历史表现实质性不同。本文提供的信息仅用于说明性，信息目的。用作分析基础的任何历史数据均基于T. Rowe Price收集的信息和第三方来源，尚未验证。预测是基于关于可能永远不会发生的市场环境的主观估计。任何前瞻性陈述仅在发表之日起说。T. Rowe Price不承担更新前瞻性陈述，也不承诺不承担任何责任。
确保美国维生素和氨基酸供应链的安全是……
美国在这些必需营养物质上严重依赖中国，这对粮食安全、经济稳定和国家安全构成了重大风险。美国饲料工业协会 (AFIA) 继续倡导美国实现维生素和氨基酸供应链多元化，这对动物健康和农业生产力至关重要，政策制定者可以通过提供税收优惠、补助金和其他机制来鼓励对美国国内制造业的投资。加强国内能力将减少对外国来源的依赖，并防止供应链中断。AFIA 还支持国际合作，鼓励其他国家扩大生产能力，并呼吁政策制定者在供应链安全讨论中优先考虑维生素和氨基酸，这将增强全球供应链的弹性并保护美国农业经济。
一切、无处不在、全是人工智能：贝塞麦的投资……
换句话说，对新兴技术领域（从云计算和量子到医疗保健和人工智能）数月和数年的深入研究为支持某些大胆的创始人和初创公司奠定了基础。在每周的合伙人会议上，投资者提出机会、分享备忘录和尽职调查，并经常让创始人向公司做报告。然后，在圆桌讨论中，其他人提出问题并向主要投资者分享反馈和建议。鉴于每个合伙人在推动投资方面都拥有自主权，这些会议并不是获得许可的功能。投资的决定在很大程度上取决于合伙人和负责交易的团队。然而，诚实的反馈有助于磨练彼此的思维和路线图的制定。
成绩单，“网络安全是国家安全”
Dave Luber：分析师正在一起解决网络安全问题。这是您以我们过去从未有过的方式来扩展网络安全的地方。约翰·帕克（John Parker）：欢迎来到另一集《无播客》。我叫约翰·帕克。布莱恩·法斯勒（Brian Fassler）：我是布莱恩·法斯勒（Brian Fassler）。约翰·帕克（John Parker）：今天，我们与NSA网络安全总监Dave Luber以及网络安全副总监Jerry Carter少校戴夫·卢伯（Dave Luber）一起加入。先生们，欢迎并非常感谢您加入我们。Majgen Jerry Carter：谢谢。 戴夫·卢伯（Dave Luber）：很高兴来到这里。 约翰·帕克（John Parker）：我们总是喜欢让我们的客人告诉我们一些关于自己的事情来开始事情。 戴夫，我们将从您开始。 您能告诉我们有关您的背景的什么？ 戴夫·卢伯（Dave Luber）：嘿，谢谢。 我叫戴夫·卢伯（Dave Luber）。 我在国家安全局工作了37年。 我直接从高中就开始了职业生涯的早期，加入了NSA，真的很喜欢我们所做的工作。 也有机会在晚上上学并赚取我的学位。 在37年中，我有机会从事各种任务，Sigint，网络安全工作，今天我担任NSA网络安全总监。 约翰·帕克（John Parker）：少将。 Majgen Jerry Carter：是的，非常感谢。 再次，杰里·卡特（Jerry Carter）。 我于1985年入伍。 很幸运能够在1992年通过Morehouse College获得佣金。Majgen Jerry Carter：谢谢。戴夫·卢伯（Dave Luber）：很高兴来到这里。约翰·帕克（John Parker）：我们总是喜欢让我们的客人告诉我们一些关于自己的事情来开始事情。戴夫，我们将从您开始。您能告诉我们有关您的背景的什么？戴夫·卢伯（Dave Luber）：嘿，谢谢。我叫戴夫·卢伯（Dave Luber）。我在国家安全局工作了37年。我直接从高中就开始了职业生涯的早期，加入了NSA，真的很喜欢我们所做的工作。也有机会在晚上上学并赚取我的学位。在37年中，我有机会从事各种任务，Sigint，网络安全工作，今天我担任NSA网络安全总监。约翰·帕克（John Parker）：少将。Majgen Jerry Carter：是的，非常感谢。 再次，杰里·卡特（Jerry Carter）。 我于1985年入伍。 很幸运能够在1992年通过Morehouse College获得佣金。Majgen Jerry Carter：是的，非常感谢。再次，杰里·卡特（Jerry Carter）。我于1985年入伍。很幸运能够在1992年通过Morehouse College获得佣金。所以我已经服务了大约37年。和背景方面，信号情报电子战官，指挥营以及O-6级。，作为一名总官员，有机会担任情报主管和英特尔社区的各个部分。约翰·帕克（John Parker）：当我们谈论网络安全时，您能告诉我们一些对NSA意味着什么吗？
![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
认识到改善的土地权限安全是合作福利...
为了加快为应对气候变化的努力，已经成立了用于缩放自愿碳市场（TSVCM）的工作组，以促进自愿碳市场的必要扩展。此外，越来越多的国家正在与具有专门气候融资机制的基于结果的付款达成协议，以确认最近（例如绿色气候基金）和未来的排放减少（例如碳基金）。公共部门和私营部门之间的合作也被称为叶子联盟，以通过增强森林碳市场来减少排放。叶子联盟的目标是最初筹集至少10亿美元，以从森林砍伐和森林退化（REDD+）信用中购买司法管辖区减少，用于从热带和亚热带森林国家发出的REDD+交易（ART）。
《国防生产法》：国家安全是国内制造业投资的潜在驱动力
罗斯福研究所的托德·塔克和他的同事呼吁对 DPA 进行更有力的主张，以支持拜登政府的工业战略。14 对该法规历史的简要回顾表明，在传统国防采购背景之外援引 DPA 权力时应采取更为谨慎的态度。曲速行动的成功在一定程度上取决于它所应对的独特情况。虽然不是军事危机，但这场大流行被广泛理解为国家紧急情况。合成燃料公司是在能源危机期间成立的，但时机早已过去，其项目尚未建成。绿色大舰队是一项不切实际、不成功的和平时期实验。与普遍认为的危机联系起来不仅削弱了对 DPA 使用的反对意见，还加强了后续行动。国家领导人和公众都真正想要疫苗，但对合成燃料和生物燃料的关心却少得多，这使得后者的项目更容易停滞不前。
使用EDR的供应链安全是一项力量乘数| ...
新一代的供应链安全技术正在解决此问题，并允许组织重新控制并主动验证其最关键的代码，设备和资产的完整性。这种方法带来了全新的观点，这些视角确切地知道在给定资产上应该是什么代码，无论是在软件，固件还是物理组件方面。这些技术可以验证所有这些元素是真实的，没有被改变，并且表现得当。他们不仅仅是寻找恶意的二进制文件或动作，还审核了所有组件和可用保护如何作为整个设备或系统一起工作。因此，组织现在可以主动且不断地验证其设备上的关键代码实际上值得信任，而不是将攻击者的优势归咎于攻击者并迫使防御者反应地检测和做出回应。这些新功能并没有取代EDR，而是大大增强了这些产品，从而为组织提供了两者的最佳状态。