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将人类专业知识与人工智能相结合
我们感谢斯坦福大学医院为数据访问提供便利。作者感谢阿尔弗雷德·P·斯隆基金会 (2022-17182)、JPAL 医疗保健交付计划和麻省理工学院 SHASS 的支持。该实验已在 AEA 注册中心预注册，编号为 AEARCTR-0009620。预分析计划可在 SSR 注册 9620 和 SSR 注册 8799 处获得。该项目受益于与多位放射科医生的合作，包括斯坦福大学的 Matthew Lungren、Curtis Langlotz 和 Anuj Pareek 博士、西奈山医院的 Etan Dayan 和 Adam Jacobi 博士、VinBrain 的 Steven Truong 和 VINMEC 的几位放射科医生，以及 USARAD、Vesta Teleradiology 和 Advanced Telemed 的远程放射科医生。我们感谢 Daron Acemoglu、David Autor、David Chan、Glenn Ellison、Amy Finkelstein、Chiara Farronato、Drew Fudenberg、Paul Joskow、Bentley MacLeod、Whitney Newey、Pietro Ortoleva、Paul Oyer、Ariel Pakes、Alex Rees-Jones、Frank Schilbach、Chad Syverson 和 Alex Wolitzky 提供的有益对话、评论和建议。Oishi Banerjee、Ray Huang、Andrew Komo、Manasi Kutwal、Angelo Marino 和 Jett Pettus 提供了宝贵的研究协助。本文表达的观点为作者的观点，并不一定反映美国国家经济研究局的观点。
Aaohn Fellows专业清单2007
管理和管理发展以及健康促进和保健计划的感染控制和对成人公共和社区健康健康差异的感染控制以及工作地点DNP/跨学科医疗保健实践的初级保健实践实践青少年医疗保健需求制造业，生产和运输工人健康培训诊所的医疗培训者和美国医疗检查员（U. S. Dote）
专业知识帮助专业实践达到完美的 MIPS 分数
此外，该诊所依靠 MIPS 咨询团队的知识来为他们的临床团队选择正确的衡量标准并了解可能实现的目标。有些衡量标准无法实现，而另一些衡量标准会给员工带来过于密集的工作流程。咨询团队能够确定最适合其诊所规模和专业的最高效标准。虽然之前选择的一些衡量标准现在已“达到最高”，但诊所能够选择为他们提供更多机会提高四项绩效衡量标准得分的衡量标准。相关性较低且资源密集的衡量标准被与专业更相关的衡量标准所取代。
国防部指令 3902.02，“特种作战部队外语、区域专业知识和文化政策”，2023 年 8 月 17 日
参谋长联席会议主席指令 3126.01，“语言、区域专业知识和文化能力识别、规划和采购”，2020 年 11 月 18 日 参谋长联席会议主席手册 S-3130.03，规划和执行格式和指导 1 美国特种作战司令部指挥官，“部队规划指导”，当前版本 国防部指令 5111.10，“国防部主管特种作战和低强度冲突的助理部长”，2021 年 5 月 5 日 国防部指令 5160.41E，“国防语言、区域专业知识和文化 (LREC) 计划”，2015 年 8 月 21 日，经修订 国防部指令 5160.70，“国防语言、区域专业知识和文化 (LREC) 计划的管理”，2016 年 12 月 30 日 国家安全战略指导 国防部长“国防战略”现行版本美国特种作战司令部指令 350-17，“特种作战部队语言训练计划标准”，2019 年 4 月 22 日
将人类专业知识与人工智能相结合
∗ 我们感谢斯坦福大学医院为数据访问提供便利。作者感谢阿尔弗雷德·P·斯隆基金会 (2022-17182)、JPAL 医疗保健交付计划和麻省理工学院 SHASS 的支持。该实验已在 AEA 注册表上预先注册，编号为 AEARCTR-0009620。预分析计划可在 SSR 注册 9620 和 SSR 注册 8799 处获得。† Agarwal：麻省理工学院和 NBER 经济学系，电子邮件：agarwaln@mit.edu。Moehring：麻省理工学院斯隆管理学院，电子邮件：moehring@mit.edu。Rajpurkar：哈佛医学院生物医学信息学系，电子邮件：pranav_rajpurkar@hms.harvard.edu。Salz：麻省理工学院和 NBER 经济学系，电子邮件：tsalz@mit.edu。该项目受益于与多位放射科医生的合作，包括斯坦福大学的 Matthew Lungren 博士、Curtis Langlotz 博士和 Anuj Pareek 博士、西奈山医院的 Etan Dayan 博士和 Adam Jacobi 博士、VinBrain 的 Steven Truong 和 VINMEC 的几位放射科医生，以及 USARAD、Vesta Teleradiology 和 Advanced Telemed 的远程放射科医生。我们感谢 Daron Acemoglu、David Autor、David Chan、Glenn Ellison、Amy Finkelstein、Drew Fudenberg、Paul Joskow、Whitney Newey、Pietro Ortoleva、Paul Oyer、Ariel Pakes、Alex Rees-Jones、Frank Schilbach、Chad Syverson 和 Alex Wolitzky 提供的有益对话、评论和建议。Oishi Banerjee、Andrew Komo、Manasi Kutwal、Angelo Marino 和 Jett Pettus 提供了宝贵的研究协助。
附件 D 申请人的组织专业知识
申请人及其母公司 Pine Gate Renewables, LLC (PGR) 是一家全资美国独立电力生产商，在可再生能源发电和储能设施的开发、融资、建设和运营方面拥有丰富的经验。PGR 成立于 2014 年，是太阳能行业的领导者，迄今为止已完成超过 65 亿美元的项目融资和资本投资。作为清洁能源解决方案运动的创新者，PGR 及其附属公司开发了一种垂直整合的 EPC 管理模式，确保在整个项目生命周期内监督所有工程、采购、施工和管理。PGR 的运营机组包括 100 多个活跃的太阳能站点，其中 17 个在俄勒冈州生产 89.75 兆瓦的清洁家用能源。目前，PGR 的运营容量超过 1.9 千兆瓦 (GW)，并且有超过 21 GW 的活跃开发容量，PGR 的机组有望在 2028 年达到 200 个设施。
法律专业知识与人工智能相遇：对大型语言模型作为智能辅助技术的批判性分析
摘要 本演讲探讨了一种智能辅助 (IA) 方法，通过解决与未经检查的人工智能 (AI) 应用相关的风险，在法律领域利用大型语言模型 (LLM)。我们强调理解人工智能和 IA 之间的区别的重要性，后者涉及人在环的决策过程，这有助于降低风险并确保负责任地使用这种快速发展的技术。以 ChatGPT 和 GPT-4 为主要示例，我们展示了它作为人工智能和 IA 应用程序的双重角色，展示了它在各种法律任务中的多功能性。我们特别关注最近报道的探索，特别是在使用 LLM 解决多项选择题回答、法律推理、案件结果预测和总结等任务方面。我们认为，要完全实现“增强智能”，需要一个推理和知识库组件，使 IA 系统能够有效地支持人类用户的决策过程。
蓝色技术专业知识中心（BTCOE）
海岸警卫队蓝色技术专业知识中心 (BTCOE) 旨在向行业、学术和政府合作伙伴传授海岸警卫队的任务和技术要求，并确定和促进技术解决方案以支持该服务的作战任务需求。BTCOE 位于加利福尼亚州拉霍亚斯克里普斯海洋研究所的校园内。