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常见问题 (FAQ)
Q3. GSNR 的森林恢复力项目将如何运作？ GSNR 提议的森林恢复力项目将从公共森林和私有林地的可持续森林管理项目中获取木本植物，然后在两个加工厂（一个在图奥勒米县，另一个在拉森县）将这些材料加工成木屑颗粒。然后，成品颗粒将通过有盖的火车车厢运输到斯托克顿港，并运往国际用于能源生产，包括替代燃煤。 Q4. 将收集哪种木质生物质，材料来自哪里？ GSNR 的主要目标是森林恢复力，因此 GSNR 使用的任何木质生物质的来源都必须遵守严格的“护栏”——即采取措施确保 GSNR 的生物质采购活动符合最高的环境标准。
克拉克县区域阿片类药物专项小组......
克拉克县区域阿片类药物工作组由 2023 年内华达州议会第 82 届会议通过的 AB132 成立，由克拉克县委员会任命的十五 (15) 名个人组成。工作组应包括一名社会服务机构代表、一名家庭服务部代表、一名青少年司法服务部代表、一名内华达州南部卫生区代表、一名在初级卫生保健领域具有经验的成员、一名在精神健康领域具有经验的成员、一名克拉克县学区代表、一名代表拉斯维加斯大都会警察局执法部门的成员、一名在行为健康领域具有经验的成员、一名在成瘾医学领域具有经验的成员、一名代表紧急医疗服务提供者的成员、一名代表公共卫生教育者或社区卫生工作者（代表或服务于英语水平有限的人）的成员、一名代表药物预防联盟的成员和克拉克县验尸官或其指定人员的成员。
经常询问的问题
•持久CGM最长的CGM：唯一持续一年的CGM，而传统的10-14天CGM往往会较早失败。i，ii，iii•不再浪费cgms：可移动*智能发射器可以在需要时取下。如果发射器被撞倒，只需将其放回而不会浪费CGM即可。•值得信赖的警报：Eversense 365在一年内具有出色的精度，在睡觉时几乎没有压缩低和虚假警报•最大的舒适感：柔和，基于硅酮的粘合剂每天都可以改变，几乎没有皮肤反应，而Eversense 365与其他CGMS有何不同？作为一年的CGM，Eversense 365与传统的短期CGM高度区分。微小的传感器在整整一年的皮肤下舒适地放在皮肤下，在一年内提供了出色的准确性，因此人们可以专注于管理糖尿病而不是CGM。它旨在帮助最大程度地减少人们在传统短期CGM上遇到的设备挫败感：
TechDoctor和Aska Pharmaceutical启动有关痛经的联合研究与Healthcare App合作4个月
TechDoctor和Aska Pharmaceutical启动有关痛经的联合研究与医疗保健应用程序合作“ 4个月”
2024 年内布拉斯加州老年人司法培训 - DHHS
Jina Ragland 是美国退休人员协会内布拉斯加州分会的宣传和外联副州主任。在她的职位上，Jina 负责监督内布拉斯加州办公室的宣传议程，并与州和联邦民选官员密切合作，以促进、通过和加强法律，帮助 50 岁以上的内布拉斯加州人及其家人安享晚年。在加入美国退休人员协会内布拉斯加州分会之前，Ragland 女士曾担任内布拉斯加州医学协会宣传和监管副总裁九年。在此期间，她参与了医生专家协会组织的管理和监督。她被提升为主任并实施了 NMA 的立法议程，与州立法者、游说团队和联盟密切合作，制定最符合内布拉斯加州人健康、安全和整体福祉的法律。在此期间，Ragland 女士代表 NMA 在 J5 医疗保险行政合同 (MAC) 委员会任职，协助解释 CMS 规则和指南，因为它们适用于医生执业及其患者。
Pulaski县土地使用研究和计划-Net
普拉斯基县土地使用计划是该县通过有序管理的官方指南。它为对普拉斯基县未来的所有居民，业主和其他利益相关者提供服务。该计划是指导应如何发生增长和发展的官方政策声明，并建议以对该地区的农村特征敏感的方式主动管理增长的方法和工具。该计划应在未来20年之前，有助于指导规划委员会和法定法院的土地使用和基础设施相关的决定。该计划是一份活着的文件，需要定期审查和随着时间的推移更新，以应对未来的挑战，并且在较短的时间范围内，更详细的研究或其他小区域计划可能对县有用。
2024年与气候相关财务的SAIC工作队
USDA- SAIC运行其他机构的森林服务数据，以利用SAIC开发并维护一个地理空间和表格数据存储库和技术平台，称为企业数据仓库（EDW），属于US Forest Service（USFS），USDA机构。EDW数据通过多个服务发布，该平台提供了集成USFS数据的工具，以进行分析和报告，内部和外部地图服务以及使数据可访问的其他代理应用程序。SAIC确保定期刷新EDW数据，该数据是从可信赖和权威的记录系统中绘制的，并且数据已被USFS批准或符合普遍接受的参考标准。EDW具有数百个数据集，这些数据集涵盖了数十个数据集主题。NOAA- SAIC提高了NOAA预测气候变化的能力，即气候变化的政府间小组客观地评估科学界的研究和研究，以更好地预测全球气候变化和设定目标。这些实验室中主要是NOAA的地球物理动力学实验室（GFDL），SAIC支持数据管理，高性能计算，编程，AI和建模工作。SEIC科学家正在增强GFDL的气候模拟代码，并提供计算见解，以更好地模拟极其复杂的大气相互作用。SAIC执行无数任务，包括开发气候模型，执行模拟实验，可视化模拟结果并提供仿真数据。我们的核心建模框架使研究科学家可以整合GFDL的大气和海洋学模型，以进行更好的预测工作。NASA- SAIC帮助NASA查看来自海洋线索的线索，Sky Saic可以帮助NASA跟踪和监视从海洋深处到天空中的云层，以了解气候趋势。我们的科学家帮助该机构了解海洋中的浮游植物种群告诉我们碳排放的转变。他们还使用地形和计算机算法来了解侵蚀的影响如何影响地球表面。并且他们读取云图案和气流，以帮助NASA破译变化的天空，并为最坏的情况做准备。
学术写作任务中过度依赖人工智能工具：马来西亚高等教育背景
摘要 人工智能 (AI) 工具在学术环境中的整合彻底改变了全球的教学过程。不可否认，这项技术也为英语作为第二语言 (ESL) 学生完成学术写作任务提供了无限的可能性。这种习俗在马来西亚高等教育学生中尤为普遍，因为在当前教育系统中实施混合式学习时，技术融入是必须的。然而，过度依赖这些人工智能工具可能会损害学生的学术诚信、创造力，尤其是他们的批判性思维能力。本文探讨了马来西亚高等教育背景下学术写作任务过度依赖人工智能工具的现象。本研究调查了马来西亚本科生在完成以英语为第二语言的学术写作作业时使用人工智能技术的模式。我们还进行了定性访谈，以了解参与者对相关人工智能技术的观点、使用所选人工智能工具的原因以及使用人工智能工具完成学术写作任务的相关问题。研究结果显示，马来西亚本科生深切选择了与翻译目的、英语写作内容生成提示、英语拼写和语法检查以及抄袭检测相关的人工智能工具。这种过度依赖是由于与技术易用性、写作技能缺乏、学生学业压力和 ESL 水平较弱等因素有关。本研究建议教育工作者干预和指导学生使用人工智能工具，以便他们能够结合批判性思维技能并负责任地诚信使用现有技术。 关键词：人工智能 (AI) 工具、ESL（英语作为第二语言）、学术写作。 1. 简介 人工智能 (AI) 工具与学术写作任务的整合已成为教育环境中的一种变革趋势。参与教育环境的人：学习者和教师受益于这些人工智能工具，它们提供了一系列旨在增强写作和作文过程各个方面的功能。借助正确的人工智能工具，包括起草、编辑、引用管理和抄袭检测在内的作文进程变得更加容易。这些人工智能工具集成了人工智能技术、机器学习算法和自然语言处理 (NLP)，为生成内容、管理引文、分析语法、检测抄袭和分析写作风格等任务提供计算机化协助。大学生对各种人工智能写作工具的使用日益增多：自动写作评估工具、提供自动纠正反馈的工具、人工智能机器翻译器、和 GPT-3 文本生成器大多是典型选项 (Alharbi, 2023)。在马来西亚高等教育中，在线资源和人工智能工具（如 Google Translate、ChatGPT、Grammarly、Turnitin、QuillBot 和 Wordtune）已被广泛利用，尤其是在完成英语学术写作任务时。尽管使用人工智能写作平台存在隐私和安全风险，但时间限制和语言技能有限等因素导致高等教育学生对人工智能工具的依赖性增加。提供语法、标点和风格问题实时反馈的人工智能写作工具可以大大提高第二语言学习者的写作质量，然而，学术界抄袭的倾向相当高 (Roe et al., 2023)。学生声称，使用人工智能工具增强了他们的信心，因为它提供了更好的写作结果；特别是在他们的语法、标点和风格方面。一项关于技术介导学习和