XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System2023b
对石墨烯中振荡大声电效应的相干检测
大型语言模型（LLMS）最近在各种任务中表现出了高功能，尤其是在开放式文本生成中，如Chatgpt（OpenAI，2023a）和其他模型所示（OpenAI，2023b; Touvron等>，2023a，b;江等。，2023）。在开放式一代中，LLMS必须以类似人类的风格产生正确的答案。多亏了缩放法（Kaplan等人。，2020年； Wei等人。，2022; Gunasekar等。，2023），这项和许多其他任务得到了显着改进。评估LLMS的开放式一代对于他们的发展而言是挑战的。最可靠的评估方法是人类的判断，例如在聊天机器人领域（Chiang等人，2024）。但是，开放式一代任务缺乏基本真理和清晰的评估客观标准。最近的llm-as-a-a-a-a判断基准（Zheng等人，2023），高端LLM取代了Human法官，部分解决了此问题，但有
红肉温室气体排放更新2021
根据《巴黎协议》，据报道，有关能源，工业过程，农业，土地利用变化和林业（Lulucf）（Lulucf）和废物的排放。来自红肉行业的大多数排放来自农业和卢克夫地区，能源部门的贡献很小。如Mayberry等人所述，根据动物数量，进食摄入量，肉类生产和资源使用，将国家库存报告的排放量分配给红肉行业。（2018）。下面提供了有关如何分配排放到红肉行业的广泛摘要，以及与表3中的特定排放类别有关的详细信息。请注意，以前没有将农场大坝和池塘牧场的排放纳入给MLA的排放报告中，这是本报告的新手。有关气候变化部，能源，环境和水计算排放的方法和数据的更多详细信息，将读者转介给国家库存报告（澳大利亚政府2023a； 2023b）。
孟加拉国的气候变化，迁移和现代奴隶制
经济压力和资源稀缺性经常在受影响社区中破裂的社会凝聚力，因为家庭被迫做出艰难的决定来应对气候 - 诱发的危机。这种断裂表现出传统家庭角色，人际关系和社区支持系统的细分。例如，经常将儿童带出学校，为年轻兄弟姐妹的家庭收入或护理贡献，破坏了他们的教育并限制了未来的机会。同时，家庭减少食物摄入量或出售关键资产或迁移，导致家庭成员分离（Mahmud，2023b）。这种分裂侵蚀了家庭在危机期间依赖的非正式网络和基于社区的安全网，例如共享的育儿，资源汇集或相互支持。随着这些系统破裂，脆弱的家庭变得越来越孤立，使他们越来越难以恢复和适应。没有足够的支持系统，这些相互联系的影响将许多家庭作为其剩下的唯一选择（Clement等，2021）。
辅助医疗专业人员在二级医疗中的作用 - ...
目的是支持政策制定，以增强 AHP 在预防中的作用，符合 NHS10（威尔士政府 2023b）的建议，该建议指出“要提高 NHS 的效率，需要在初级保健和更广泛的劳动力（例如，辅助医疗专业人员）、社会保健和公共卫生方面投入更多资金”。其目标是支持“左移”，以更早地获得 AHP 并防止长期疾病的发病和/或恶化。这也符合《更健康的威尔士》（威尔士政府 2022）中提出的推动变革和转型的十项国家设计原则之一：“预防和早期干预——采取行动，实现和鼓励终生的良好健康和福祉，预测和预报不良的健康和福祉”（第 17 页）。辅助医疗专业框架还确定了 AHP 在预防、公共卫生和初级保健环境中的潜在范围。向预防和早期干预的转变被确定为该领域转型的六大核心原则之一（威尔士政府，2020 年）。
撒哈拉以南非洲移动网络的能源挑战：
在国家 /地区之间和内部的电力访问率差异很大（图2）。在包括南非和加纳在内的几个国家 /地区的访问量超过85％，但在八个国家 /地区1的访问量超过25％，总人口超过2亿。在整个非洲，大约80％的没有通道的人住在农村地区（IEA，2022a）。多个因素导致访问率低和进步速度缓慢。一半以上的人口居住在农村和偏远地区，使网格扩展成本昂贵，而人口迅速增长超过了电气化工作。不良的监管框架和公用事业的财务困难正在阻碍对该行业的投资。由于高贫困水平和低电力需求而导致的低关税意味着该地区的大多数国有公用事业都无法收回其成本（世界银行ESMAP，2023年）。如果没有采取其他努力和措施，到2030年，该地区将继续在该地区保持5.6亿人（IEA等，2023b）。
比较Waymo仅限骑手碰撞数据与710万英里的人类基准
本文描述了撞车事故是由于安全性确定生命周期的一部分，仅骑手（RO）广告乘车服务的现场部署。现场崩溃结果可能是确认设计元素和预测的重要因素，如图1所示（Favarò等人。，2023a）。在开发系统和开始RO操作之前或考虑对现有RO部署的更新之前，只有预测预期性能的前瞻性方法。在一种前瞻性方法中，例如在模拟部署中（Webb等人，2020）或如Favarò等人所述。（2023b），模拟用于预测AD崩溃率，并将该速率与基准进行比较。在这种方法中，可以为基于崩溃严重性模型确定的不同严重程度设置基准，因为模拟无法获得诸如伤害之类的结果。基于本文介绍的崩溃结果的回顾性分析可用于补充和/或确认广告准备确定中使用的这些前瞻性方法（Webb等人。，2020）。
维多利亚时代海岸线长岸沉积物传输建模
澳大利亚东南部的WW3后广播模型是墨尔本大学开发的第三代浪潮模型，该模型解决了随机相光谱动作平衡方程。WW3的波形物理学包括ST6源术语包（风输入，白顶耗散，膨胀耗散和负风输入），非线性四倍波波波相互作用，JONSWAP底部摩擦和深度引起的波浪破裂。采用了高分辨率的非结构性网格（图1.1），该网格已通过澳大利亚东南部的三个波模型成功地采用（Liu等，2022a; Liu等，2022b; 2022b; Liu等，2023a; 2023a; Liu等人，Liu等，2023b）。WW3模型是由ERA5重新分析风驱动的，边界条件由Liu等人的全球波浪后广播提供。（2021）。该模型涵盖了1981年至2020年的时期。生成了域的10个集成波参数。请阅读Liu等。（2022a）和Liu等。（2023a）有关详细信息。
adb-brief-298-关键矿产供应链。...
本政策简报概述了在规划清洁能源转型支持时必须考虑的关键矿产供应链战略政策问题。分析重点关注能源转型的六种关键矿产：铜、钴、石墨、锂、镍和稀土元素。1 这些矿产的选择基于其对清洁能源技术的重要性、预计需求和对供应冲击的脆弱性。铜是电网布线和所有电力相关技术（包括电网）的重要组成部分。钴、石墨和锂是电动汽车 (EV) 和储能系统电池的关键成分。镍是电动汽车、储能、太阳能和风能、其他低排放发电和氢能技术所必需的。稀土元素对电动汽车和风力涡轮机中使用的永磁体至关重要（IEA 2021、2023a、2023b）。本简报在以下章节中回顾了主要的市场趋势和前景，评估了发展制约因素和风险，总结了各国的经验和政策应对措施，并提出了政策建议。
人工智能系统可信度评估：最新进展
基于模型的系统工程 (MBSE) 的核心是“从概念设计阶段开始并贯穿整个开发和后续生命周期阶段的建模形式化应用，以支持系统需求、设计、分析、验证和确认活动”(INCOSE，2007)。因此，MBSE 提倡“使用模型来执行传统上使用文档执行的系统工程活动”(Mann，2009)。这促进了对复杂系统工程过程的理解，包括人工智能 (AI) 系统工程作为一个多工程过程 (Mattioli 等人，2023d)。然而，MBSE 的成功应用需要对 ISO/IEC DIS 30145-2 标准定义的 AI 可信度进行评估，即“以可验证的方式满足利益相关者期望的能力”。事实上，如果在开发早期阶段没有对可信度进行评估，那么在航空电子、移动、医疗保健和国防等安全关键系统中部署人工智能组件就会变得有风险 (Mattioli 等人，2023b)。鉴于此，量化基于人工智能的系统可信度成为热门话题也就不足为奇了 (Braunschweig 等人，2022)。人工智能
加速实现清洁能源目标
人类造成的气候变化给世界各地的人们带来了巨大的痛苦，损害了关键的生态系统，并给家庭以及地方和国家经济带来了巨大的损失（IPCC 2023a；NOAA 2023；WMO 2023）。政府间气候变化专门委员会 (IPCC) 的最新科学研究表明，随着气温升高，这些影响将以更快的速度恶化（IPCC 2023b）。主要的根本原因是无可争辩和明确的：燃烧化石燃料产生热量排放。除了气候影响之外，化石燃料的整个生命周期——勘探、开采、加工、储存、运输、燃烧和废物处理——对公共健康和环境造成了进一步的重大损害和成本，有色人种社区和低收入社区往往承受着不成比例的负担（Cushing 等人 2023；Gonzalez 等人 2023；Liu 等人 2021）。综合考虑所有这些因素，迅速淘汰化石燃料并过渡到清洁能源经济的必要性既令人信服又刻不容缓（Donaghy 等人，2023 年；Lelieveld 等人，2019 年）。1