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利用生成式 AI 释放开发人员生产力
新挑战。虽然使用基于生成式 AI 的工具为开发人员节省的时间对于复杂任务来说比较有限，但我们的研究仍然发现了其好处：该技术可以帮助开发人员快速复习完成工作所需的不熟悉的代码库、语言或框架。此外，当开发人员面临新挑战时，他们可以求助于这些工具来提供他们原本可能从经验丰富的同事那里寻求的帮助 - 例如，解释新概念，综合信息（例如，通过比较和对比来自不同存储库的代码），并提供如何使用框架的分步指南，以便他们能够完成工作。因此，使用基于生成式 AI 的工具执行复杂任务的开发人员比没有使用工具的开发人员在给定的时间范围内完成这些任务的可能性高出 25% 到 30%（图 2）。
长期低温温室气体排放开发策略（修订版）
越来越多的泰国通过长时间的干旱，前所未有的风暴和洪水经历了气候变化的毁灭性影响。此外，我们许多位于海岸线上的城市都有海平面上升的风险，而曼谷则是沉没的大型城市。鉴于此，泰国一直在采取行动避免气候变化的最严重影响，尤其是通过履行自愿的全国性缓解行动（NAMA）承诺；战略性地实施全国确定的贡献（NDC）路线图；并在社会各个部门不断建立弹性。皇家泰国政府还一直与企业，城市政府以及当地和国际社区合作，采取具体措施，以推动气候行动。
放开电力市场条件下太阳能光伏电池混合系统改善不平衡成本实现利润最大化
摘要：可再生能源的多变性给系统安全性和稳定性带来了困难。因此，有必要研究几种电力系统场景中的系统风险。在风电一体化非管制电网中，风电场需要在运营前至少提前一天提交其发电量的投标。风电场根据预期风速 (EWS) 提交数据。如果实际风速 (RWS) 与预期风速不匹配，ISO 将对风电场实施惩罚/奖励。简而言之，这就是电力市场不平衡成本，它直接影响系统利润。在这里，风电场同时使用太阳能光伏和电池储能系统，通过掌握不平衡成本的负面结果来利用系统利润。除了系统利润，重点还在于系统风险。系统风险是使用风险评估因素计算的，即风险价值 (VaR) 和累积风险价值 (CVaR)。本研究是在改进的 IEEE 14 和改进的 IEEE 30 总线测试系统上进行的。太阳能光伏电池存储系统可以首先在本地提供电力需求，然后将剩余电力提供给电网。通过使用此概念，可以通过结合本文研究的太阳能光伏和电池存储系统来最大限度地降低系统风险。使用三种不同的优化方法进行了比较研究，即人工大猩猩部队优化算法 (AGTO)、人工蜂群算法 (ABC) 和顺序二次规划 (SQP)，以检查所提技术的结果。AGTO 首次用于风险评估和缓解问题，这是本研究的独特之处。
引用本文：Ahmed Tlili & Daniel Burgos (2022)：通过人工智能 (AI) 释放开放教育实践 (OEP) 的力量：从哪里开始？，交互式学习环境，DOI：10.1080/10494820.2022.2101595
开放教育资源（OER）这个术语最早是在2002年联合国教科文组织开放课程论坛上提出的，并在最近的联合国教科文组织关于OER的建议中被定义为“任何格式和媒介的学习、教学和研究材料，这些材料属于公共领域或受版权保护，并以开放许可的方式发布，允许他人免费访问、[重复使用]、[重新利用]、改编和重新分发”（UNESCO，2019a）。随着开放教育理念的快速发展，研究人员已将重点从以内容为中心的方法（主要关注OER，例如创作和共享）转向以实践为中心的方法，即促进学习者和教育者之间的合作，以创造和共享知识（Zhang et al.，2020）。换句话说，研究人员和教育工作者已将重点从创建和发布OER转移到可以使用OER进行教育的实践；这些被称为开放教育实践 (OEP)。从教学角度来看，Downes ( 2019 ) 指出，学习过程不是通过消费 OER 内容发生的，而是通过使用它的方式发生的。然而，设计 OEP 可能具有挑战性，因为可能会引发许多问题，例如开放课程中的文化紧张，学习者可能来自不同的国家，具有不同的文化背景和信仰。因此，应该进行更多的研究来加强 OEP 的采用和设计。Downes ( 2019 ) 声称，技术的演变也可能影响 OER 和 OEP 的演变，因为教育内容的性质会随着技术而改变。在此背景下，一些领先的组织特别关注使用人工智能 (AI) 技术来释放 OEP 的力量。例如，联合国教科文组织 ( 2019b ) 创建了一个关于如何结合 OER 和 AI 以实现更好的学习实践的研讨会。本次研讨会重点关注两个领域，即：（1）支持采用 OER 和 AI 的政策解决方案；（2）技术解决方案，重点是使用开放算法和开放数据来提供智能 OER 存储库和平台，以帮助学习者以最适合自己的方式学习。开放教育的另一个先驱，即知识共享组织 (CC)，成立了四个工作组，重点关注开放的未来，其中一个小组专门研究 AI 和开放内容 (AI@School, 2021)。这表明 AI 技术在 OER 和 OEP 的未来中发挥着核心作用。尽管人们越来越关注利用 AI 的力量来增强 OEP，但同时应用它们可能会很“棘手”，因为每个领域（即 AI 或 OEP）都有自己的挑战需要考虑，将它们结合在一起可能同时是“祝福和诅咒”。祝福是基于 AI 的 OEP 将有助于提供更具适应性和吸引力的学习和教学体验；诅咒是基于 AI 的 OEP 将有助于提供更具适应性和吸引力的学习和教学体验。因为研究人员和从业者需要特别关注两个领域融合在一起的挑战（即版权、隐私和数据规范化）。例如，由于在开放教育中不考虑文化、背景或语言等个人因素，学习者可能会受到系统的不公平对待。这可能会进一步强调人工智能重现类似经历的一些不公正的风险。为了加深对这一主题的理解，本合集（仍在进行中）特别关注人工智能 (AI) 技术如何重塑 OEP，以获得更好的教学和学习体验。在此背景下，报告了几个案例研究