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区域间延迟在产生大...
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未获得同行评审证书）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权所有，该版本于2023年3月27日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.03.03.27.534336 doi：Biorxiv Preprint
沙姆斯阿德达希拉发电公司 SAOC
“辅助服务”指 (1) 持牌发电厂、持牌发电厂/海水淡化厂或将其场所连接到输电系统或配电系统的其他人士可能需要不时提供的与该输电系统或整个系统的安全性和稳定性有关的服务；及 (2) 在 (i) 持牌输电系统运营商或持牌配电系统运营商与任何人士之间的协议或 (ii) 持牌发电厂或持牌发电厂/海水淡化厂与 PWP 之间的协议中规定的服务；
发电模块与 DNO 的连接
这些部分是在连接申请阶段需要的，用于整理 DNO 评估连接申请所需的初始数据。在大多数情况下，这些信息足以让 DNO 完成连接设计并提出连接报价。在这种情况下，您无需提供其他信息。但是，对于某些发电模块连接申请，根据发电模块的大小和拟议的连接点，这种初始提交的信息可能不足以让 DNO 完成连接设计并提出连接报价。当 DNO 评估了申请表第 1-3 部分中提供的信息后，DNO 会建议您是否需要提供更多信息，以便完成连接设计。
使用编织算子生成 W 态
使用编织算子生成 W 状态 / Padmanabhan, P.；Sugino, F.；Trancanelli, D.。- 在：量子信息与计算。- ISSN 1533-7146。- 20:13-14(2020)，第 1154-1162 页。[10.26421/QIC20.13-14-5]
为计划发起人和消费者节省开支
PBM 及其客户指导如何在适用法规的背景下积极管理药房福利。他们确定处方集覆盖范围、共付额等级、利用率管理和药房渠道选项。在做出这些选择时，需要考虑许多因素，包括临床质量、成本和赞助商/会员满意度。这导致使用的 PBM 工具存在许多差异。例如，药房福利管理研究所的研究表明，虽然绝大多数计划使用分层处方集和利用率管理工具（例如，事先授权和分步治疗），但一些商业计划选择不使用某些 PBM 工具，包括强制性仿制药计划（38% 未使用）和首选药房（47% 未使用）或有限的药房网络（77% 未使用）。6
内容生成人工智能的使用指南
根据 3 VSA § 5022，人工智能 (AI) 部门审查了目前可用的大型语言模型 (LLM) 的功能，例如 ChatGPT、Bard、Bing Chat、DallE 和 LLaMA，它们都是人工智能的一种形式，并为希望在履行公务时使用 LLM 的州雇员发布了以下指南。使用 LLM 履行公务是可以接受的，但须遵守下述某些限制。随着技术的发展，ADS 将更新指南，各部门或机构可自行决定发布更严格的指南。
使用提示自动生成建模元素...
智能技术系统（ITS）的开发需要高级方法，以满足不断增长的系统复杂性和各种利益相关者要求的种类。基于模型的系统工程（MBSE）已被证明是一种有前途的开发方法，可以应对不断增长的系统复杂性和提高企业敏捷性（Friedenthal 2023）。通常，系统工程（SE）致力于开发整体解决方案和集成系统组件以满足客户需求和功能（Hitchins 2007）。se首先定义系统要求，然后设计系统元素，合成和复杂系统验证（Walden 2023）。MBSE是基于文档的SE的扩展，其中有关系统的信息在系统模型中被形式化。这种以模型为中心的方法可以为跨学科系统开发所需的一致且可追溯的系统设计（Friedenthal 2023）。系统模型有助于更深入地了解系统需求与系统新兴属性，内部结构和行为之间的联系。建模使整合易于管理的不同观点的复杂性。系统模型是在研讨会中设计的，其中随后将模型数字化，或者使用建模工具直接以数字形式进行数字化（Tschirner 2016）。正式的建模语言，例如Sysml（Delligatti 2014），用于以正式的方式捕获系统设计。
为设计生成安全 - 关键驾驶方案...
问题自动驾驶汽车（AV）和连接的自动驾驶汽车（CAVS）最近见证了重大成就，人工智能（AI）的使用赋予了这一领域的能力。但是，最重要的挑战是基于AI的系统的安全评估。可以通过手动设计的测试方案对传统的自主驾驶系统（例如基于规则的系统）进行彻底评估，但基于AI的系统很难评估，并且收集足够的关键场景以进行评估是一项挑战。因此，学术界和工业公司已经研究了现实的关键情景生成算法。该项目的目标是研究关键场景生成，设计测试框架，并使用生成的方案来帮助设计自动驾驶汽车，以证明旨在针对连接和自动驾驶汽车评估的地面基础设施。这些情况应反映现实世界中的关键因素和危险驾驶条件。因此，此目标涵盖了现实数据集的利用以及大语言模型（LLMS）的推理能力。具体来说，主要目标包括：