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World File Search System最终用户
Legamaster集成手册 - Die Visunext Group
在产品的终身寿命的第4年和第5年（从发票上提到的购买之日起）Legamaster International B.V.提供零件和/或组件的2年保修期，不包括产品面板。在此3年期间，以下条件适用：在第4年和5年级legamaster International B.V.保证更换产品的有缺陷的零件和 /或组件，不包括产品面板。legamaster B.V.将为最终用户提供一个有缺陷组件的替换组件，该组件有缺陷，该组件没有缺陷，并且在产品的其余部分中保留。更换零件不会延长产品的保修期。在此保修期内，如果需要的话，Legamaster International B.V.将协助最终用户在现场或在我们自己的荷兰洛奇姆服务部门的现场或需要时修复有缺陷的单位。与最终用户协商后，最终用户将收取费用，其中金额取决于执行上述维修所需的劳动时间和旅行距离。在必要时并酌情决定在至少相同条件下以相似的功能 - 功能 - 功能 - 功能 - 功能单位替换，而原始保修期的其余部分将转移到替换单元中。
schlage电子价格书
重要的订购信息请参阅表格和示例：Primus和Everest 29 Primus Order Charchlist，以获取处理Primus订单所需的信息清单。请注意，出于安全原因，所有最终用户的Primus级别（第3、4和9级）都需要带有原始签名的面孔（MS-E120）。最终用户Primus级别的打开订单还需要一个带有原始签名的签名卡（MS-E130）。面对面和签名卡用于身份验证最终用户对产品的请求，因此未经正确的支持文档（或没有原始签名）收到的订单会延迟或取消。空白的面表和签名卡包含在此价格簿的表格和示例部分中，供您参考。此外，这些表格的电子版本可在Allegion.com/us上找到。
从用户角度解释人工智能 (XAI)：先前文献的综合和未来研究的问题化途径
基于人工智能 (AI) 的系统的快速增长和使用引发了对解释能力的担忧。最近的研究讨论了对可解释人工智能 (XAI) 的新兴需求；然而，从最终用户的角度对可解释人工智能进行系统回顾可以全面了解当前情况并有助于缩小研究差距。本研究的目的是从最终用户的角度对可解释人工智能进行系统的文献综述并综合研究结果。确切地说，目标是 1) 确定最终用户解释需求的维度；2) 研究解释对最终用户感知的影响，3) 确定研究差距并提出 XAI 的未来研究议程，特别是从基于当前知识的最终用户的角度来看。系统文献综述 (SLR) 的最终搜索查询是在 2022 年 7 月进行的。最初，我们从 Scopus 和 Web of Science 数据库中提取了 1707 篇期刊和会议文章。然后应用纳入和排除标准，并为 SLR 选择了 58 篇文章。研究结果显示，塑造 AI 解释的四个维度是格式（解释表示格式）、完整性（解释应包含所有必需信息，包括补充信息）、准确性（有关解释准确性的信息）和时效性（解释应包含最新信息）。此外，除了解释的自动表示外，用户还可以根据需要请求其他信息。我们还描述了 XAI 效果的五个维度：信任、透明度、可理解性、可用性和公平性。我们调查了选定文章中的当前知识，以将未来的研究议程作为研究问题以及可能的研究路径进行问题化。因此，我们开发了一个关于 XAI 及其对用户行为的可能影响的综合框架。
600 Hatheway Road，Suite 105，温哥华WA 98661美国 + ...600 Hatheway Road，Suite 105，温哥华WA 98661美国 + ...
“这些项目由美国政府控制，仅授权出口到最终目的地国家，以供最终收货人或最终用户使用。他们可能不会以原始形式或纳入其他物品后，不首先获得美国政府的批准，或者在美国法律和法规授权的情况下，以其原始形式或纳入其他物品后，可能不会将其转让给任何其他国家或其他任何国家或任何其他人，或者向授权的最终收货人或最终用户以外的任何人。”
规则变更请求 - AEMC
注意：FTM2 涉及建立 PMA，其中包括客户电气设备内的分表连接点和单独的 NMI，从而能够为最终用户的可控资源启用不同的 FRMP。与 FTM1 一样，FTM2 允许最终用户的可控资源在连接点之间切换（允许跨连接点套利），或者建立完全独立的安排而无需切换（例如专用电动汽车充电）。最终用户可能在同一个主连接点后面拥有多个 PMA。在此示例中，由于可控资源都连接到次级连接点（如箭头所示），因此能量流在次级连接点处是双向的，而能量流对一般电气资源是单向的。在实践中，能量流将是单向的或双向的（从市场提取能量或向市场注入能量），具体取决于通过每个连接点连接的资源以及这些资源的使用方式。
LifePower4 48V自动更新器指南
请注意！实际产品可能会有所不同，但是产品的功能将保持不变。使用此设备使最终用户可以在其EG4 LifePower4 48V电池上轻松执行公司软件更新。通过利用此设备并遵循下面列出的步骤，最终用户将能够轻松执行电池公司的更新。尝试执行更新之前，请彻底阅读指南，并且一次仅对一个电池执行更新。
2024/264 -eur -lex.europa.eu。 - 欧盟
用作支持管道运行的燃料数量，用于运输气体，液体，浆液和其他商品。包括用于泵站和管道维护的能量。不包括用于管道分布的能源，从分销商到最终用户的天然气或热水或蒸汽（待在能源领域报告），用于最终向家庭，工业，商业和其他用户（包括在商业和公共服务中）的能量，以及在分销商和最终用户之间发生的损失（据报道，都会发生损失。
基于（生成式）人工智能的文本需求分析
摘要。生成人工智能 (genAI) 创新为最终用户带来了新的潜力，影响到年轻人和缺乏经验的人。然而，作为一项创新技术，genAI 有可能产生无法识别的错误信息。非凡的人工智能输出可以提高可信度。最终用户评估系统对于揭露对错误响应的毫无根据的依赖是必要的。本文确定了评估系统的要求，以防止最终用户高估对生成文本的信任。因此，我们根据文献综述和两项国际调查进行了需求工程。结果证实了在处理 genAI 时实现人类保护、人类支持和内容真实性的要求。高估信任的根源在于校准错误；了解 genAI 及其提供者对于解决这一现象至关重要，并且需要人工验证。因此，我们的研究结果为未来以人为本的 genAI 信任解决方案的信息系统研究的重要性提供了证据。
中央银行数字货币的生态系统模型
在模型1中，中央银行并未直接为最终用户提供访问方法。模型1的好处包括直接控制中介访问要求以及上游的网络价格和质量；利用现有中介机构的基础设施和专业知识；降低发展成本；降低市场中断的风险；并更好地与传统的中央银行角色保持一致（即采用与现金相关的角色非常相似）。允许广泛访问批准的中介机构，应为最终用户CBDC服务创造一个竞争环境，增加选择并降低对消费者的价格。在缺点方面，模型1将限制中央银行影响价格和质量下游的能力。鉴于支付系统和金融消费产品的典型市场失败，我们不能排除在模型1下的均衡结果可能会显示出高的最终用户费用，CBDC与其他系统的互操作性低，消费者的指导或排除某些人群的一部分。
我无法预测的，我不明白：一个人 -
已经描述了多种解释性方法，以帮助用户更好地了解现代AI系统如何做出决策。但是，开发用于评估这些方法的大多数性能指标基本上仍然是理论上的 - 没有太多考虑人类最终用户。尤其尚不清楚（1）在现实世界中，当前解释性方法的有用程度如何； （2）当前的性能指标是否准确地反映了最终用户的解释方法的有用性。为了填补这一差距，我们进行了心理物理学实验（n = 1，150），以评估三种现实世界中代表性归因方法的有用性。我们的结果表明，在这些情况下，各个归因方法可以帮助人类参与者更好地理解AI系统的程度差异很大。这表明需要超越当前归因方法的定量改进，朝着开发互补方法的发展，这些方法为人类最终用户提供了质量不同的信息来源。