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ENERGY STAR 6.2 版中央空调和...
向 EPA 提供一份简单计划，概述合作伙伴计划在上述计划要求之外采取的具体措施。通过这样做，EPA 可以协调和传达合作伙伴的活动，提供 EPA 代表，或在 ENERGY STAR 新闻通讯、ENERGY STAR 网站等上包含有关该活动的新闻。该计划可以简单到提供合作伙伴希望 EPA 了解的计划活动或里程碑的列表。例如，活动可能包括：(1) 通过在两年内转换整个产品线以满足 ENERGY STAR 指南来增加 ENERGY STAR 合格产品的可用性；(2) 通过每年两次的特殊店内展示展示能源效率的经济和环境效益；(3) 向用户提供有关 ENERGY STAR 合格产品的节能功能和操作特性的信息（通过网站和用户手册）； （4）通过与美国环保署合作推出一篇印刷广告和一场现场新闻活动，加强人们对能源之星合作伙伴计划和品牌形象的认识。
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向 EPA 提供一份简单计划，概述合作伙伴计划在上述计划要求之外采取的具体措施。通过这样做，EPA 可以协调和传达合作伙伴的活动，提供 EPA 代表，或在 ENERGY STAR 新闻通讯、ENERGY STAR 网站等上包含有关该活动的新闻。该计划可以简单到提供合作伙伴希望 EPA 了解的计划活动或里程碑的列表。例如，活动可能包括：(1) 通过在两年内转换整个产品线以满足 ENERGY STAR 指南来增加 ENERGY STAR 合格产品的可用性；(2) 通过每年两次的特殊店内展示展示能源效率的经济和环境效益；(3) 向用户提供有关 ENERGY STAR 合格产品的节能功能和操作特性的信息（通过网站和用户手册）； （4）通过与美国环保署合作推出一篇印刷广告和一场现场新闻活动，加强人们对能源之星合作伙伴计划和品牌形象的认识。
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6 联邦能源管理委员会，https://www.ferc.gov/electric/industry-activity/demand-response/national-assessment-and-action-plan- demand-response。此定义并未涵盖公用事业如何利用负荷灵活性的所有方面。例如，它不涵盖行为需求响应、防止风能资源溢出的调度或减少天然气的峰值需求。除了 FERC 定义中更传统的需求响应之外，EPA 还打算在我们的标准中解决所有这些用例。
NeuroQuantology| 2022 年 7 月 | 第 20 卷 | 第 7 期 | 第 4774-4783 页 |doi: 10.48047/nq.2022.20.7.nq33574 Ram Krishna 等人/浓缩版中的突发现象
ramkrishnadeshmukh@gmail.com 摘要：本综述探讨了凝聚态物理学中的新兴现象，重点关注 2012 年至 2021 年的重大进展。它研究了理论基础，包括平均场理论和重正化群理论，并深入研究了量子相变和拓扑绝缘体等量子现象。该综述重点介绍了强关联系统的发展，特别是高温超导和量子自旋液体，并讨论了石墨烯和纳米结构等低维系统的独特性质和应用。此外，它还涵盖了磁性中的新兴现象，包括自旋电子学和 skyrmion，并总结了扫描隧道显微镜和角分辨光电子能谱等关键实验技术。还讨论了电子和储能领域的技术创新和未来前景，强调了新兴现象对基础研究和实际应用的深远影响。关键词：涌现现象、凝聚态物理、量子相变、拓扑绝缘体、高温超导、量子自旋液体、石墨烯、纳米结构、自旋电子学、skyrmions、扫描隧道显微镜、角分辨光发射光谱。 DOINumber：10.48047/nq.2022.20.7.NQ33574 NeuroQuantology 2022；20(7)：4774-4783 I. 简介 A. 背景 1. 涌现现象的定义 凝聚态物理学中的涌现现象是指由材料中较简单成分的集体相互作用而产生的复杂行为和特性。仅通过孤立地研究单个成分是无法预测这些现象的。相反，它们来自系统内的集体动力学和相互作用，通常会导致新的和意想不到的物理特性。例如，涌现的概念在
科学出版中人工智能的应用日益增多
背景：在人工智能 (AI) 快速发展的背景下，科学出版正在经历重大变革。人工智能工具在论文起草和同行评审方面提供无与伦比的效率，但也带来了值得注意的道德问题。内容：本研究概述了人工智能在科学出版中的双重角色：作为科学论文撰写和审查的共同创造者以及作为道德挑战。我们首先探讨人工智能作为科学论文创作效率、效率和质量增强剂的潜力。接下来是批判性评估，评估研究人员的风险与回报，尤其是职业生涯早期的研究人员，强调需要在人工智能的能力与培养独立推理和创造力之间保持平衡。随后，我们深入探讨人工智能参与的道德困境，特别是关于原创性、剽窃和保留科学话语的真正本质。不断发展的动态进一步凸显了一个被忽视的方面：学术界对人类审稿人的认可不足
科学写作和学术出版中的生成人工智能（Genai）
•许多大学，STM组织，出版伦理组织（例如COPE），学识渊博的社会和出版商为研究人员制定了负责（生成）AI的研究人员的政策。我们正在合作制定统一和可理解的准则，并通过作者网络研讨会，在线面板和其他活动提供更多的上下文。
出版商和期刊对作者在学术和科学出版中使用生成人工智能的指示：文献计量分析
2022 年 12 月，《自然》杂志发表了第一篇讨论对在学术写作中使用 ChatGPT 和 GAI 的担忧的文章。14 从那时起，期刊和出版商开始更新其编辑政策和对作者的说明，以指导如何在学术研究中披露 GAI 的使用。《科学》杂志于 2023 年 1 月发表了一篇文章，表示决定禁止在写作过程中使用 GAI 生成文本、图形、图像或图表，并认为违反该政策构成科学不端行为。15 其他期刊允许在有限制的情况下使用 GAI，并要求完全披露。 16 出版伦理委员会 (COPE) 是一个由编辑、出版商、大学和研究机构组成的组织，旨在帮助所有学科的出版伦理规范，17 该委员会于 2023 年 2 月发布了一份关于研究出版物中人工智能工具的立场声明，18 强调“人工智能工具无法满足作者身份的要求，因为它们无法对提交的作品负责”，同时还建议了披露人工智能使用情况的方法，并强调作者对人工智能工具所产生的作品负责。18
出版商和期刊的指示向作者提供了有关在学术和科学出版中使用生成人工智能的说明：书目ANA
在2022年12月，大自然发表了第一篇文章，讨论了有关在学术写作中使用Chatgpt和Gai的担忧。14从那时起，期刊和出版商已开始向作者更新其编辑政策和指示，以提供有关如何在学术研究中披露GAI使用的指导。Science在2023年1月发表了一篇文章，该文章宣布其禁止使用GAI在写作过程中生成文本，数字图像或图形的决定，并认为违反该政策是构成科学不当行为的。其他15个期刊允许使用GAI有限制和全面披露的要求。16由编辑，出版商，大学和研究机构组成的组织委员会（COPE）有助于为所有学术学科的出版物伦理提供信息，17在2023年2月在研究出版物中的AI工具上发表了一份立场声明，该声明在研究出版物中于18年2月18日强调，“ AI也无法遵守AI的责任，同时宣布AI的责任，而AI的责任是AI的责任”对AI工具生产的工作负责。18
BMJ 关于科学出版中人工智能的政策
人工智能正在改变我们的世界，而我们尚未完全理解或利用其力量。这是一场席卷一切的旋风。ChatGPT 等法学硕士的出现以及人们对其能力的认识不断提高，正在挑战许多行业，包括学术出版业。内容创作的潜在好处显而易见，例如有机会克服语言障碍。然而，也存在危害：法学硕士编写的文本可能不准确，参考文献可能不可靠。关于人工智能对内容负责的程度、所制作内容的原创性和质量以及偏见、不当行为和错误信息的可能性，仍然存在疑问。
生成人工智能在出版中的作用。什么是可以接受的，什么是不可接受的。
毫无疑问，生成式人工智能 (AI) 是近年来媒体上的热门话题。这最初是由 ChatGPT 和其他平台的流行和广泛使用推动的，这些平台可根据用户输入的提示生成书面材料、图像甚至音频/视频作品。AI 将生成式人工智能定义为：“一种使用机器学习算法来创建新的原创内容（如图像、视频、文本和音频）的人工智能” [1]。这些技术进步如何影响我们的科学出版界？具体来说，在撰写出版的科学文章时，何时使用此类工具是合适的，或许更重要的是，何时不适合？严格来说，每当文字处理器建议一种更好的句子措辞方式时，基础人工智能就会被应用到写作中。从更复杂的层面来看，作者可以使用大型语言模型 (LLM) 将粗略撰写的草稿提交给生成式 AI 平台，然后可以生成更复杂的书面输出并最终提交。如果英语课的学生提交了这样一篇作业，而这堂课的目的是教学生如何写好文章，那么这种使用 AI 的行为可能构成作弊。然而，当作者使用 AI 来帮助润色他们的作品以供出版时，这应该是完全合适的，因为这样的应用程序可以增强作品，帮助读者更好地理解和欣赏这些作品。我们的期刊最近开始为我们的作者提供使用“综合写作和出版助手”来改进他们的投稿的选项。投稿作者应该看到我们与 Paperpal 飞行前筛选工具合作的服务链接。只需支付非常合理的费用，该工具就可以对上传的手稿草稿进行翻译、释义、一致性和期刊提交准备情况检查。这项服务对一些可能难以满足我们的语言要求标准的国际作者特别有用。在另一个适用于出版的场景中，假设同行评审员希望使用 AI 来评估投稿。你可能会问：“等等，AI 能做到吗？”当然可以！但这可以接受吗？确实有一些平台在公开的生物医学出版物上进行了训练，因此 AI 能够查找参考文献来帮助同行评审员评估稿件。也许同行评审员只是需要帮助开始撰写评审的第一稿，或者他们可能觉得作者的语言技能需要很多帮助，就像前面的情况一样。然而，这里的一个主要区别是，当同行评审员在其中一个平台上上传稿件时，他们会违反保密规定，这是不可接受的。美国国立卫生研究院不允许将 AI 用于资助申请的同行评审 [ 2 ]，这种技术也不应用于出版同行评审，因为当作者的手稿上传到第三方平台时，也会发生同样的保密性泄露。Hosseini 和 Horbach (2023) 指出的其他担忧是“ LLM 的训练数据、内部运作、数据处理和开发过程的根本不透明性”，这可能导致“潜在的偏见和评审报告的可重复性” [3]。因此，将指示 JECT 同行评审员在进行评估时不要依赖此类系统。此外，编辑不会仅使用 AI 工具就任何手稿的最终结果做出决定。为了帮助作者驾驭这一新领域，JECT 将努力在我们的《作者须知》中提供新的指导，就像其他期刊目前正在实施的那样 [4]。其他期刊推荐的一些原则，我们可能会采用，包括：