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语言技术就像人们重要的一样：居中语言技术发展中的社区
在过去的十年中，言语和语言技术已经看到了前所未有的“成功”。在既定基准中衡量的广泛应用的性能显然稳步增长。许多工具通过在消费者和商业计算中的集成而广泛采用，语音和语言技术已成为围绕“人工智能”的兴趣（和炒作）的焦点。结果，研究人员长期以来以某种形式知道的技术，例如自动语音识别（ASR），语音综合（TTS）和（大型）语言模型（LLMS）在新颖的社会环境中被解释（和开发）。上下文中的这些变化，而不是（仅）技术本身，提出了许多埃斯特，技术和法律问题，例如：
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元宇宙作为新一代信息技术的到来，将给人们的生产、生活和学习带来巨大的变化，教育元宇宙被视为一种新的教育发展形态，将对教育教学活动带来变革性的影响。在此背景下，本研究在教育元宇宙体系建设的技术、理论、架构支撑及其数字生态的基础上，开发了包括物理层、软件层、数据层和应用层的教育元宇宙体系通用架构。本研究尝试构建生理学虚拟实验教学系统，并以兔子运动呼吸调控实验为例，开展教育元宇宙在生理学实验教学中的研究。研究对象为A学校2019级临床医学班120名学生。通过分析学生在教育元宇宙虚拟实验课程中的学习成果，得出教育元宇宙在实验教学过程中能够促进教与学的共生；本研究探索了互联网教育新形态的路径，对于推动新型教育基础设施高效构建、教育现代化创新发展具有重要意义。
在智能家居中结合负载转移算法以实现最佳储能容量设计
摘要：在当今的电力系统格局中，可再生能源 (RE) 资源发挥着关键作用，尤其是在住宅领域。尽管这些资源非常重要，但可再生能源资源的间歇性受多变天气条件的影响，对其作为能源的可靠性构成了挑战。为应对这一挑战，集成储能系统 (ESS) 成为一种可行的解决方案，能够在高峰发电期间储存剩余能源，并在短缺期间释放。ESS 面临的一大挑战是如何高效地设计 ESS。本文重点介绍智能家居环境中的分布式电力流系统，包括不可控的发电机、不可控的负载和多个储能单元。为了应对最小化 ESS 中能量损失的挑战，本文提出了一种新方法，称为节能存储容量与损耗减少 (SCALE) 方案，该方法将多负载功率流分配与负载转移算法相结合，以最小化能量损失并确定最佳能量存储容量。使用线性规划技术形式化了最佳能量存储容量的优化问题。为了验证所提出的方案，采用了冬季和夏季智能家居环境中的真实实验数据。结果表明，所提出的算法在显着减少能量损失（特别是在冬季条件下）和确定最佳能量存储容量方面非常有效，能量损失减少了 11.4%，最佳能量存储容量减少了 62.1%。
居中卫生工作者和社区是在线建立疫苗信心的关键
在2020年2月，国民政府要求马芬多帮助消除Covid-19-19的错误信息，后来促进了Covid-19-19-tace-19疫苗信心。Mafindo和印度尼西亚在促进COVID-19疫苗接种方面的经验是经验丰富的挑战的缩影。NarrativestHatinCludePeople的直接经验是COVID-19疫苗的直接经验，它是作为口碑式的问题和问题开始的，开发了IntomoreWidePreadMisSinamInAmplefied Whterified Whterified Whterified Whterified Whterified。例如，声称疫苗是人口减少议程的一部分。3 -5当这些主张离线溢出时，他们围绕着特定弱势群体（例如婴儿，牧师和妇女）发展成理论。然后，他们与围绕政治动机和营利性公司作用的其他阴谋论相结合。这些叙述会触发纯粹基于事实的信息难以纠正的情感反应，但会影响人们对疫苗，卫生工作者和推荐它们的系统的信心。
演示文稿标题左对齐，空间垂直居中，无规则/线条
离职（续） • Veerasamy Ravichandran，博士，生物物理学、生物医学技术和计算生物科学部生物信息学和计算生物学分部（调至美国国家医学图书馆） • Lumy Sawaki-Adams，医学博士，研究能力建设司研究进步项目分部（调至美国国家神经疾病和中风研究所） • Peggy Schnoor，数据集成、建模和分析司数据集成和传播分部（退休） • Vickie Southers，管理司（退休）
会议标题，大小写，粗体，18 号字体，居中
Urrutia 等人 2 的文章从品质因数 (FoM) 的角度分析了多种光纤传感结构的性能，品质因数是折射率灵敏度 (RI) 与谐振半峰全宽 (FWHm) 之比。在该工作分析的结构中，必须强调两个结合电磁谐振和光纤的例子。第一个是倾斜光纤布拉格光栅 (TFBG)，其中金属薄膜 3 的应用允许将这些结构的性能提升到 FoM 超过 1000。第二个是损耗模式谐振 (LMR)，它基于高折射率介电材料（通常是金属氧化物 4,5 ）的沉积。探索这种现象的最佳结构是 D 形光纤，其中可以使用保偏光纤 6 或在线偏振器和偏振控制器 7 来分离 TE 和 TM 分量。这种设置可以获得水中每 RI 单位数千 nm 的灵敏度，后一种情况下的 FoM 可达 2000 左右。
具有光伏和能量存储的智能家居中DSM的功率调度方案
摘要：本文介绍了一个单户房屋的案例研究，该房屋的几个光伏微设置以不同的方向为导向，在该方向上，能量电力存储系统已经运行了几个月。在房屋中，热源是与热缓冲区配合的空气水泵。第一个光伏安装是在2016年安装的，在随后的五年中，使用微型逆变器扩展了。来自光伏的最终能量覆盖了建筑物的能源需求的50％。提出了处理技术和经济方面的程序，使我们能够确定在能源价格，设备效率和价格的给定条件下以及政府支持的给定条件下是否要安装储能。本文介绍了设计和构建的家庭能源管理系统的影响，该系统主要是通过对光伏系统的自我消费以及最终成本的影响来监督热量和电池中的储能。使用需求侧管理进行比较计算，这决定了瞬时能源成本。注意获得高自我消费的可能性，但经济计算表明，这并不总是有益的。在安装电气存储系统后，每年的自我消费增加了大约六分之一，从使用家庭能源管理系统开始时，增加了三分之一。同时，通过在热量和电池中利用储能，在最便宜的多区域关税中消耗了几乎95％的能源。还提出了逆变器和电池充电系统对电网的影响。通常，当活动能接近零时，电容式反应能是显着的。
人工智能在智能家居中的融合...
7 最终报告，国家安全委员会。通讯人工智能 1，24（2021 年 3 月1），https://assets.foleon.com/eu-west-2/uploads-7e3kk3/48187/nscai_full_ report_digital.04d6b124173c.pdf；另请参阅 Michèle A. Flournoy 等人，通过测试建立信任：调整国防部的测试和评估、验证和验证 (TEVV) 企业以用于机器学习系统，包括深度学习系统，中心。安全委员会。和新兴技术。1, 4 (2020 年 10 月)，https:// cset.georgetown.edu/wp-content/uploads/Building-Trust-Through-Testing.pdf（“如果没有紧急改革和优先投资。..国防部。..将失去利用新的私营部门发展的机会，同时允许其他没有此类标准的国家采用最新的创新”）。8 全球趋势 2040，上文注 5，第 58-9 页。