这些适当情况; ● 对综合计划相关主题进行背景研究; ● 参与分析和审查与综合计划有关的信息和数据; ● 参与审查综合计划草案和相关地图和文件; ● 与委员会和综合计划顾问分享他们的专业知识和观点; ● 与他们的网络和社区分享有关综合计划制定过程的信息; ● 定期向镇委员会报告工作和相关更新或信息; ● 跟踪志愿者在该项目上服务的时间。
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大型语言模型 (LLM)(例如 ChatGPT)有可能彻底改变经济学和其他学科的研究。我描述了六个领域的 25 个用例,在这些领域中,LLM 开始成为有用的研究助手和导师:构思、写作、背景研究、数据分析、编码和数学推导。我提供了一般说明并演示了如何利用每个用例的具体示例,将 LLM 功能从实验性到高度实用性进行分类。我假设,持续的进步将提高 LLM 在所有这些领域的性能,并且利用 LLM 自动化微任务的经济学研究人员将变得更加高效。最后,我推测了通过 LLM 实现认知自动化对经济研究的长期影响。
流程和方法 这些策略由多阶段流程制定,并有利益相关者积极参与,首先是实地考察和参观城市商业区和目的地资产,然后与居民、企业和业主以及酒店经营者进行焦点小组讨论,最后与合作伙伴(包括商会、城市村庄农贸市场和一些跨部门城市工作人员)进行讨论。在初始阶段,顾问进行了背景研究和趋势评估。随后进行的诊断包括 1)区域/本地竞争和供需的零售市场评估,2)商业环境评估,包括税收分析和酒店/旅游业评估,3)行政评估,分析现有政策和分区要求以及组织能力,以及 4)对所有研究区域商业区的物理评估。
已经对定居边界的程度进行了分析,以确定哪些土地被认为是城市和被视为农村的土地。这些土地名称对一系列土地用途和开发项目提出了不同的要求。考虑因素包括现有的规划规定,环境意义和风险,人口和住房需求,商业和工业需求,运输的可用性,步行性,战略性重建机会和身体障碍。背景研究预计在未来15年内需要272套新房屋的需求。边界和该结构计划旨在计划这种增长,并允许在该时期以外的潜在增长,以促进运转良好的住房市场。
● 我承认使用 <插入名称和 url> 来生成背景研究信息,并在写作过程的起草阶段为本文创建大纲结构 ● 我承认使用 <插入名称和 url> 来确定写作风格的改进 ● 我承认使用 <插入名称和 url> 作为信息来源来生成以我自己的语言包含在我最终评估中的材料 ● 我承认使用 <插入名称和 url> 创建此演示文稿中包含的图像 ● 没有将任何由 AI 技术生成的内容作为我自己的作品呈现 ● 描述信息或材料是如何生成的 ● 提供您使用的提示或问题的描述、生成的输出以及学生如何修改材料以纳入他们的评估。
建筑规范部 (BCD) 与两家咨询机构 RMI(前身为落基山研究所)和新建筑研究所 (NBI) 签订了合同,以提供关于建筑对气候影响的背景研究。由此产生的研究题为《关于在州建筑规范中使用低碳材料以及减少建筑材料温室气体排放的其他方法的调查结果和建议》(简称为 RMI/NBI 的配套技术报告),并在本报告中引用。1 该研究与本报告一起提交,包含大量可访问且值得审查的技术信息。本报告以该研究以及 BCD 的政策和技术服务 (PTS) 的贡献以及与俄勒冈州环境质量部 (DEQ) 的磋商为基础,旨在为俄勒冈州立法机构的政策制定者提供建议和教育。
本简报由英国人道主义创新中心 (UKHIH) 资助。UKHIH 由英国外交、联邦和发展办公室 (FCDO) 资助,由 Elrha 主办,Elrha 是一家全球人道主义组织,也是英国领先的人道主义创新和研究独立支持者。它是为期一年的“加速创新合作”的初步背景研究和分析的一部分,旨在研究、设计和测试用于社区和一线人道主义响应的集体危机情报 (CCI) 解决方案。该项目的合作伙伴是 Nesta 和红十字会与红新月会国际联合会 (IFRC) 索尔费里诺学院,并得到了艾伦图灵研究所和数字公民中心(由纽卡斯尔大学开放实验室领导)的额外支持。