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World File Search System所写
乌代·饶 - 高速公路教堂
《反思》正如书名所暗示的那样——我对去年阅读圣经时引起我注意的圣经经文的个人反思。它们是写在日记里的，作为我个人日常灵修的一部分。（封面上的图片是我使用的日记和圣经，还有一些我潦草的笔迹！）因此，与我的第一本每日灵修书《深入》不同，这本书涉及的学术或研究很少。事实上，在对这本书的灵修进行微调时，我抵制了通过大量重写来调和、淡化或美化我的一些反思的诱惑。我希望我能够保留我所写内容的诚实和亲密，当时我认为只有上帝和我会阅读它们！感谢 Supriya 如此精心地设计封面和每一页，感谢 Anne 至少五次校对整个灵修书，感谢 Aashray 的专业指导，感谢 Aneela 在本书出版的各个方面比我付出更多！最重要的是，我感谢上帝使用我，尽管我并不配，也不称职。我祈祷这些反思能造福许多人，让他们与我们伟大而慈爱的上帝建立更深的关系，并让他们实现他的王国目标！
确保着陆正确
确定哪些燃料有资格获得 IRA 税收抵免将取决于政府如何更新评估 SAF 类型对温室气体排放影响的分析模型。2022 年 IRA 立法指示拜登政府采用联合国国际民用航空组织制定的国际航空碳抵消和减排计划或基本相似的模型。正如所写，政府目前的分析方法，即温室气体、受管制排放和交通运输能源使用模型，低估了土地使用变化产生的排放量，为补贴那些生产可能导致温室气体排放增加的燃料打开了大门。如果不进行修改就使用这种方法将引发对额外行政指导、监督和护栏的需求，以保护环境完整性。在更新 GREET 模型时，政府需要纳入正确的保障措施，以便大量具有重大土地使用变化排放的第一代生物燃料不会以牺牲负担过重的社区和保护我们健康的生态系统为代价，获得慷慨的公共补贴。
研究生成式人工智能在设计用户界面时的实用性
截至 2023 年初，生成式人工智能已成为流行文化和科技行业的热门话题。多个网站允许用户写一个句子并返回一张描绘用户所写内容的图像。有些网站免费提供这项服务，而有些网站则要求用户为这项服务付费。2023 年 1 月 23 日，微软宣布向发明 ChatGPT 和 DALL-E[12][13] 的人工智能研究实验室 OpenAI 投资数十亿美元，这意味着人工智能领域的重要性和潜力。人工智能已经在医疗保健、制造业、零售业和银行业等许多行业得到应用。相对较新的文本到图像生成式人工智能领域（见第 2.1 节）进一步扩展了人工智能的使用领域。我们在本文中研究的一个潜在应用领域是用户体验设计（从现在开始称为 UX）。例如，正在从事 Web 应用程序项目的 UX 设计师或学生可能会发现创建可作为初稿并进一步改进的模拟用户界面很有用。
第 51 卷，第 2 期 - DigitalCommons@Providence
太阳开始落山，即将来临的黄昏似乎太过黑暗和朦胧。每个社会的黄昏都具有潜在的威胁性，无论我们是否愿意意识到，它普遍存在的黑暗笼罩着所有个人的心灵。我们各种生活方式表现为我们的基本欲望和社会价值观的混合体，它们在相互作用和对社会的影响方面具有奇特的力量。我们应该同意这一公理，无论我们是否是生活舞台上的演员，我们的思想和行为都是“社会”概念的纤维。我们冷漠或关心所固有的能量将渗透和影响我们社会的方向。我想知道我们的社会是否已经变得太绝望了。如果这句话是真的，我们应该研究我们的社会面孔，并在必要时扬起它。如果有分歧，我只要求对我所写的内容给予宽容。如果我们的社会迷失了方向，我们应该分析这种社会感染的原因。为了找到原因，有必要考察我们社会的不同阶层。我想通过考察（不同阶层）的各种特征来介绍对我们社会的粗略分析。我将这些特征放在但丁《地狱篇》的同心圆中，每个圆代表不同的社会阶层。
临床试验
感谢我们的慷慨捐助者，到目前为止，他们为研究贡献了超过800万美元，也感谢Roger J. Packer博士的不懈努力，Roger J. Packer博士不懈地协调了我们壮观的科学家群体，分布在美国，加拿大，加拿大和德国的13个实验室中 - 我们正在迅速前进。我很高兴地宣布，我们预计患者的两次临床试验仅在6到12个月内开始！此外，在不久的将来，我们在管道中还有另外两个临床试验！所有这些都是我们的捐助者和科学家的巨大努力的结果，他们决定改变脑肿瘤儿童的悲伤状况，这些儿童在研究投资中被忽视。现在，随着试验，我们越来越接近挽救数千人生命！但是，期待已久的临床试验阶段是找到髓母细胞瘤的治疗方法的最后一段时间，需要大量投资来招募，治疗和关注患者。我们希望我们可以继续依靠到目前为止所获得的支持，并在这项工作中获得新的合作伙伴。我们知道，只有研究才能找到治疗方法，并且正如塔木德（Talmud）所写的那样：“拯救一个生命的人，拯救了整个世界。”
测试策略和管理测试焦虑的技巧
•尝试避免连续跳过三个问题。，如果您由于高水平的测试焦虑而跳过前三个，这似乎是减轻焦虑的一种方法（跳过问题，直到您发现“ gimme”问题）最常常会加剧测试焦虑。如果您不确定前三个问题上的答案，请尝试至少回答前三个问题之一，并将其标记，然后返回到以后的问题。•放慢脚步 - 有意识，有意努力使您的感觉慢慢慢，好像您正在阅读问题太慢。在阅读时，尝试用手指/铅笔在问题中触摸每个单词。•花2或3分钟在刮擦纸上写下您所记得的有关您正在测试的主题的所有内容。您所写的内容不必与您要回答的问题有关。研究表明，写作行为（实际上，只要与受考试有关的主题有关）可以缓解测试焦虑，以便学生可以再次“思考”并开始回答问题。•闭上眼睛，深呼吸2-3个。•练习积极的自我谈话（“您可以做到这一点”）来抵抗您拥有的任何负面想法。
人机生态系统中的隐私、代理和信任
在人际层面，至关重要的人类联系、信任和同理心可能会因日益广泛的算法控制形式而丧失。工作场所和公共场所中生物特征监控的日益增多，可能会阻碍或阻止公民行使集会和结社自由，从而消除匿名保护，并对社会凝聚力和民主参与产生寒蝉效应。此外，随着其他形式的自动化社会管理不断增加，它们有可能削弱团结的纽带。这开始体现在算法劳动力和生产力管理工具的广泛部署，以及自动化福利系统和贫困管理制度的兴起，其中预测计算模型被用于分配社会服务、预防和起诉犯罪行为，以及确定个人需要和伤害的风险。正如弗吉尼亚·尤班克斯 (Virginia Eubanks) 所写，这类算法决策系统有可能“向职业中产阶级公众隐瞒贫困，并为国家提供做出非人道选择所需的道德距离”（Eubanks 2018，13）。这种技术可行性有可能将决定公平公正社会应该是什么样子的共同政治责任重新定义为需要通过预测分析和工具化的管理技术来解决的系统工程问题。
UBC在IDPP：使用机器学习算法从传感器数据中预测患者自我评估
摘要近年来，GPT-3，BERT和GPT-4（例如GPT-3，BERT和GPT-4）的大型语言模型在自然语言处理领域取得了重大进步，增强了诸如文档摘要，语言翻译和问题答案之类的任务。尽管有这些好处，但这些模型产生的文本的真实性和信誉引起了社会问题，包括错误信息和窃。为了解决这些问题，PAN组织已经启动了一系列任务，以区分机器生成的文本和人文所写的文本。本文提出了基于Bert和Bilstm的生成AI作者身份验证模型，该模型通过将变压器编码器与多文本特征技术相结合，从而增强了文本歧视功能。该模型利用了预处理的BERT进行深度特征提取，并结合了由Spacy计算出的其他文本功能，由Bilstm和Transformer编码器进一步处理进行分类。实验结果表明，该模型在PAN验证数据集上达到平均得分为0.971，超过了所有基线模型。这种方法不仅提高了检测准确性，而且还提高了对各种文本类型的适应性，这对于保持自动内容生成时代的信息的真实性和可靠性至关重要。
海军陆战队大学
国防部还可以从质疑 21 世纪为长期常规战争提供物资的假设中受益。其中最主要的是，美国可以像两次世界大战一样简单地动员其经济。第二次世界大战期间，美国重组了经济，大量生产军舰、坦克、飞机、枪支和其他装备。国防部现有的大规模战争或危机中动员经济的计划理所当然地认为，工业不仅可以动员，而且可以快速动员。联合出版物 4-05《联合动员计划》指出，工业基础将“扩大”、“生产激增”和“产出加速”，但没有详细说明如何实现扩大、激增或加速。它只是顺便提到了障碍和副作用，很少或根本没有讨论如何减轻它们。虽然这种全国性的动员并非不可能，但现代经济使这变得越来越困难、耗时和昂贵。正如马克·坎西安在《战争之石》中所写，当今的经济是为了提高效率而优化的，而不是为了大规模的战时生产。与势均力敌的对手发生重大冲突将迅速消耗美国及其盟友相对较少的弹药和装备储备，速度之快超出工业所能承受的范围——尤其是考虑到所谓的低强度战争会以比军方后勤系统所能承受的速度更快地消耗弹药。
海军陆战队大学
国防部还可以从质疑 21 世纪为长期常规战争提供物资的假设中受益。其中最主要的是，美国可以像两次世界大战一样简单地动员其经济。第二次世界大战期间，美国重组了经济，大量生产军舰、坦克、飞机、枪支和其他装备。国防部现有的大规模战争或危机中经济动员计划理所当然地认为，工业不仅可以动员，而且可以快速动员。联合出版物 4-05《联合动员计划》指出，工业基础将“扩大”、“生产激增”和“产出加速”，但没有详细说明如何实现扩大、激增或加速。它只是顺便提到了障碍和副作用，很少或根本没有讨论如何缓解它们。虽然这种全国性的动员并非不可能，但现代经济使这一过程变得越来越困难、耗时和昂贵。正如马克·坎西安在《战争之石》中所写，当今的经济是为了提高效率而优化的，而不是为了大规模的战时生产。与势均力敌的对手发生重大冲突将迅速消耗美国及其盟友相对较少的弹药和装备储备，其消耗速度将超过工业所能承受的速度——尤其是所谓的低强度战争消耗弹药的速度超过了军方后勤系统的承受能力。