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World File Search System转变
转变驾驶员教育
摘要随着现代车辆继续整合越来越复杂的高级DRIV ER辅助系统（ADAS）和自动驾驶汽车（AV）功能，便会使用的用户手册可能不再是向驾驶员传达知识的最有效媒介。这项研究分析了传统，基于纸张和视频的教学方法与基于大型语言模型（LLM）的教学工具，以教育86名参与者有关特定ADA和AV功能的操作。该研究对20至40岁以上的参与者进行了取样，从一年到六年以上的动力经验。使用常规方法对第一组进行教育。相比之下，第二组通过LLM收到了说明，即用户通过ChatGpt互动学习。我们的目标是根据激活ADAS功能和相应的AC策展所需的反应时间参与者来评估这些教学方法的效率和有效性。我们的发现表明，与常规培训相比，通过Chatgpt培训的小组表现出明显改善的学习成果。这包括较短的激活时间，较高的一致性和跨检查功能的较高精度。本研究进一步提出了一个框架，以有效地将ChatGPT用于不同的培训场景和教育目的，为利用人工智能（AI）提供了有价值的资源，以培训用户处理复杂的系统。该框架使教育工作者能够量身定制Chatgpt的交流，从而确保为学习者提供高效，指导性的学习经验。对于研究人员而言，本研究奠定了探索基于LLM的教学工具在更广泛的应用中的作用的基础。
能量转变-VEOLIA-VELANET-MAGAZINE.pdf
通过我们向城市和行业提供的服务，能源革命被转化为现实。有形指标证明了转化：化石能源使用的减少和可再生能源采用的增加；批量排放的减少和局部采购能源的利用率增加；能源消耗下降和产品产量激增；对进口能源的依赖减少了，并提高了能源自给自足；废物产生的减少和能源效率的提高。这些都是我们对利益相关者，环境，自然资源和我们服务的社区带来的积极影响的明显表现。它们代表着我们在全球向能源和生态转型转变中领导的令人信服的迹象。
转变竞争力：第5章
关键发现。第2章：作者的负责人），安德里亚·巴西利（Andrea Brasili），安纳玛里亚（Annamaria）的约钦秤（Jochen Scale）。第3章：Laurent Maurin，RozáliaPál（作者），Frank Betz，Antonia Botsari，Frankish Chiara，Matthew Gatti。威尔。 Miguel Gil，Hauk的Victor，Eve Hoos，Marciny，Manuel von Metten和Andreas Zucker（欧洲委员会）。 Schito（Box B）。 第4章：朱莉·德拉诺特（Julie Delanote），五个Harasstosi，Christoph Weiss， Yanne Meni和Ilja Rudyk（欧洲专利局，Box A）。 Julien Ravet，Glourlame Valentines和Mithra（欧洲委员会，复活与创新局局，Box B）。 Michael Stemmer（Box C）。 第5章：作者的Paola，Benjamin Hattamer，BertrandMagné和Marcin Wolski。第3章：Laurent Maurin，RozáliaPál（作者），Frank Betz，Antonia Botsari，Frankish Chiara，Matthew Gatti。威尔。Miguel Gil，Hauk的Victor，Eve Hoos，Marciny，Manuel von Metten和Andreas Zucker（欧洲委员会）。Schito（Box B）。第4章：朱莉·德拉诺特（Julie Delanote），五个Harasstosi，Christoph Weiss，Yanne Meni和Ilja Rudyk（欧洲专利局，Box A）。 Julien Ravet，Glourlame Valentines和Mithra（欧洲委员会，复活与创新局局，Box B）。 Michael Stemmer（Box C）。 第5章：作者的Paola，Benjamin Hattamer，BertrandMagné和Marcin Wolski。Yanne Meni和Ilja Rudyk（欧洲专利局，Box A）。Julien Ravet，Glourlame Valentines和Mithra（欧洲委员会，复活与创新局局，Box B）。Michael Stemmer（Box C）。第5章：作者的Paola，Benjamin Hattamer，BertrandMagné和Marcin Wolski。
认知进化的转变
动物认知的进化史似乎涉及一些重大转变：这些重大变化为认知开辟了新的系统发育可能性。在这里，我们回顾并对比了当前认知进化的过渡性解释。我们讨论了进化过渡的一个重要特征应该是它改变了可进化的东西，因此过渡前后的可能表型空间是不同的。我们开发了一种认知进化的解释，重点关注选择如何影响神经系统的计算架构。对操作效率或稳健性的选择可以推动计算架构的变化，从而使新类型的认知可进化。我们提出了动物神经系统进化的五个主要转变。每一个都产生了不同类型的计算架构，改变了谱系的可进化性并允许新认知能力的进化。过渡性解释的价值在于，它们通过关注具有重大后果的变化，允许宏观进化的宏观视角。然而，对于认知进化，我们认为最有用的是关注改变可进化内容的神经系统的进化变化，而不是关注特定的认知能力。
通过 MBSE 转变系统工程
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