XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemENE
FCC 迈出新的透明度努力的第一步，以披露政治广告中的人工智能生成内容
联邦选举委员会也在考虑制定有关人工智能的规则，并在今年宣布他们预计将在初夏采取行动。在最近致 FCC 的一封信中，联邦选举委员会副主席写道：“目前没有一个机构拥有管辖权或能力解决这个庞大而复杂问题的各个方面。” 虽然联邦选举委员会可以监管联邦候选人在线广告中人工智能的使用，但 FCC 可以专注于联邦选举委员会无法采取行动的领域。联邦选举委员会不监管电视台和广播电台。根据法律，联邦选举委员会对竞选活动的权力仅限于联邦政治候选人，并不扩展到独立议题竞选活动或州和地方选举。
固定电池储能类型的成本发展预测
来源：May 等人（2018 年）：用于公用事业能源存储的铅电池； Diouf 等人（2015 年）：锂离子电池在可再生能源中的潜力；赵等（2015）：风电并网支撑储能系统综述； IKT（2015），概要：锂离子电池；自己的评估
可再生能源 - 源 - （...
简介：课程概述。能源资源的分类，世界和印度基本的太阳 - 地球关系：定义。天体球，高度 - 齐路，偏斜角度和偏斜 - 右上角坐标系统，用于寻找太阳的位置，天体三角形和太阳的坐标。格林威治的平均时间，印度标准时间，当地太阳能时间，阳光升起和日光照射时间和日期。数值问题太阳辐射：太阳辐射的性质，太阳辐射谱，太阳常数，水平表面上的地球外辐射，太阳辐射的衰减，梁，弥散和全球辐射的衰减。全局，弥漫性和梁辐射的测量。太阳辐射的预测； Angstrom模型，页面模型，Hottel的模型，Liu和Jordan模型等。在倾斜的表面，入射角，说明性问题上的显影
建立国家能源主导委员会
该文档计划于20125年2月20日在联邦公报上发布，并在https://federalregister.gov/d/2025-02928上在线获取，并在https://govinfo.gov
能源契约提交
通过在 2025 年底之前实现煤炭对收入的零贡献，EDP 为可持续发展目标 13 做出了贡献，减少了 2022 年的 5 944 ktCO2e 二氧化碳排放量。作为受关闭影响的当地社区的积极支持者，EDP 也为可持续发展目标 8 做出了贡献，因为它推行以发展为导向的政策，支持生产活动、体面就业创造、创业，鼓励受影响地区的微型、小型和中型企业的正规化和发展，同时实施促进可持续旅游业的政策，创造就业机会并推广当地文化和产品。在锡尼什（葡萄牙），一家燃煤电厂于 2021 年 1 月关闭，制定了一项社会计划，考虑再培训计划和创业奖学金，并与当地政府和社区密切合作。在我们仍有煤炭业务的西班牙，EDP 已经开始走上公正转型的道路，朝着我们的目标迈进，即到 2025 年实现无煤，到 2025 年底煤炭对我们的收入的贡献为零。最后，通过精心规划退役过程，EDP 将特别注重循环性和对所有可能材料进行估价的可能性，实现废物的环境无害管理，尽可能减少垃圾填埋场作为最终目的地，为可持续发展目标 12 做出贡献。
对安全应用程序的生成对抗网络的审查
摘要。网络安全的进步对于一个国家的经济和国家安全至关重要。随着数据传输和存储的指数增加，迫切需要新的威胁检测和缓解技术。网络安全已成为绝对的必要性，每天每天都有越来越多的传输网络，导致数据存储在服务器上的数据的指数增长。为了阻止将来的复杂攻击，有必要定期更新威胁检测和数据保存技术。生成对抗网络（GAN）是一类无监督的机器学习模型，可以生成合成数据。gan在基于AI的网络安全系统中变得重要，例如入侵检测，隐肌，密码学和异常检测。本文对将gans应用于网络安全的研究进行了全面综述，包括对这些研究中使用的流行网络安全数据集和甘恩模型架构的分析。
哈萨克语的释义模型
本文旨在通过研究两个最先进的生成模型（扩散模型和变压器）的适应来弥合这一差距，以在哈萨克州进行文本生成。扩散模型（例如denoising扩散概率模型）在英语的高质量和多样化的文本生成中显示出令人鼓舞的结果[2]。这项研究为哈萨克语和土耳其语的自然语言处理领域做出了宝贵的贡献，为确定语法类别提供了工具。它的优势在于使用机器学习算法和广泛的数据集，这些算法与语言处理的复杂性以及算法适用性的潜在局限性相平衡[3]。同样，在下游任务上进行了微调的经过验证的变压器在各种NLP基准测试中占主导地位[4]。尽管在释义数据集上进行了一些工作[5]。该研究重点介绍了基于样本的机器翻译的基本方面：确定句子之间的相似程度。这涉及将输入句子与数据库中的相应示例对齐，选择该句子的片段，然后对其进行调整或释义以产生预期的翻译[6]。所审查的文章介绍了搜索系统中信息检索技术的新的语言和算法解决方案的开发，考虑到语法和语义的元素，包括turkic文本[7]。该文档提供了总结哈萨克文文本的方法的详细描述[8]，这些研究并不能解决我们解决的问题。此外，还有一些努力在哈萨克语[9]中定义语义上的单词[9]，以及使用生成的预先训练的预先训练的变压器对哈萨克语文本生成的一些初步工作，THR研究涉及对哈萨克语的文本生成模型的经验评估，其特征在于其有限的资源和复杂的形态[10]。研究研究了哈萨克语的语法特征[11]。然而，这些作品都没有全面解决哈萨克（Hazakh）的文本发电挑战，这是一种低资源，形态上丰富的突厥语。