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心脏心脏
大二学生莎拉·凯尔顿（Sarah Kelton）说，参加会议的听力会议“使我感到与天主教社区更加紧密联系。作为学生和教区的天主教徒，我都会更加赞赏。”少年莱拉·尼托（Laila Nieto）同意。“这让我们觉得自己有声音，他们珍视我们的意见。”初中Lyle Moise最初感到紧张，人们不会分享他们的意见，但这是一个非常包容和舒适的环境，可以在不同的思想和想法上进行合作。我对我们的班级同意并提出的新想法和策略的数量感到惊讶。”大一新生吉利安·林（Jillian Lim）发现：“主教伯恩斯（Bishop Burns）认为我们的思想对教会的未来很重要，”她的同学伊丽莎白·韦恩（Elizabeth Wayne）同意：“即使我不是天主教徒，我也必须参加。他们仍然真的想知道我的感受。”
MMTP - 301（a）热系统的计算机辅助设计
单元1基本仿真建模：模拟的性质，因此系统概念，系统环境，连续性和离散系统，系统建模，诸如静态物理，动态物理和数学模型等模型的类型，原理以及建模块构建块构建相关性，准确性和聚合。模拟中的单元2概率概念：随机变量，离散和连续性概率函数，概率函数的度量，均值方差估计，标准偏差。单元3的实际周期发动机操作，分析，燃烧图表的使用，诸如吸力，压缩，蒸发和排气等发动机过程的模拟。基本引擎操作循环他们为这些计算机程序的分析和模拟开发。单元4化油器和注射过程的建模以及这些过程的模拟，开发简单的分析程序。模拟的结果，发动机故障射击的模拟。参考书：1。仿真建模和分析 - Averill M. Law，WD Kelton，TMH。2。系统模拟 - 杰弗里·戈登（Geoffrey Gordon），Prentice Hall 3。离散系统模拟 - 杰里·班克斯（Jerry Banks），约翰·卡森（John S. Carson），菲。4。seila，应用的仿真建模，Cengage（Thomson）
审视就业可以改变我们对能源的看法
出版人 Carly Rixham 编辑 Kat Friedrich，主编 Lucy Cooley，编辑 Margaret Tanner，编辑 设计 Sunshine Urbaniak，创意总监 撰稿人： Jill K. Cliburn、Cynthia Finley、Chris Gueymard、Roger Horowitz、Emmanuel Iddio、Paul Kando、Alicia Kelton、Katie Kienbaum、George Kuo、John A. “Skip” Laitner、Jennifer Macotto、Roma Maycock、Gilbert Michaud、Ella Nielsen、Patrice “Pete” Parsons、Dave Renné、Tom Stoffel、Rich Strömberg 部门撰稿人： Wyldon Fishman、Gilbert Michaud、Paulette Middleton、Emily Moog、Debra Rucker Coleman、Daniel Simon、Julian Wang 编辑委员会 Kat Friedrich，主席 Wyldon Fishman、David Ginley、Luther Krueger、Paulette Middleton、 Jane Pulaski、Carly Rixham、Karen Soares、Jay Warmke ASES 运营 Carly Rixham，执行董事 Ella Nielsen，项目总监 Sarah Townes，首席财务官 ASES 董事会 Benjamin Luce，主席 Karen Soares，副主席 Dara Bortman，秘书 Tom Thompson，财务主管 Mary Ellen Barker、Abraham Ellis、Robert Foster、David Ginley、Simeng (Sampson) Hao、Sydney Muñoz、Debra Rucker Coleman、Henry K. Vandermark
欧洲气候智能型农业商业战略：文献综述
Anderson, CR、Maughan, C. 和 Pimbert, MP (2019)。欧洲的变革性农业生态学学习：培养粮食主权的意识、技能和集体能力。农业与人类价值观，36 (3)，531 – 547。https://doi.org/10.1007/s10460-018-9894-0 Arvanitis, KG 和 Symeonaki, EG (2020)。农业 4.0：创新智能技术在可持续农场管理中的作用。开放农业杂志，14 (1)，130 – 135。https://doi.org/10.2174/ 1874331502014010130 Avaria, RWC (2020)。在数字农业辩论中寻找可持续性：系统转型的替代方法。 TEKNO-KULTURA：数字文化杂志和社会运动，17 (2), 225 – 238。Baret, PV (2017)。接受创新和向更可持续的食物系统过渡的途径。马铃薯研究，60 (3 – 4), 383 – 388。https://doi.org/10.1007/s11540-018-9384-1 Barkema, HW、Von Keyserlingk, MAG、Kastelic, JP、Lam, TJGM、Luby, C.、Roy, JP、LeBlanc, SJ、Keefe, GP 和 Kelton, DF (2015)。特邀评论：乳品行业的变化对乳牛健康和福利的影响。乳业科学杂志, 98 (11), 7426 – 7445。https://doi.org/10.3168/jds.2015-9377 Barnes, AP, Soto, I., Eory, V., Beck, B., Balafoutis, A., Sánchez, B., Vangeyte, J., Fountas, S., van der Wal, T., & G omez-Barbero, M. (2019)。探索精准农业技术的采用：对欧盟农民的跨区域研究。土地利用政策, 80, 163 – 174。https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2018.10.004 Batterink, MH, Wubben, EFM, Klerkx, L., & Omta, SWF (O.) (2010)。协调创新网络：农业食品领域创新经纪人的案例。创业与区域发展，22 (1)，47 – 76。https://doi.org/10.1080/08985620903220512 Battilani, A. (2015)。资源获取受限：挑战还是机遇？载于 M. Camara、A. Battilani 和 S. Colvine (Eds.)，Acta Horticulturae（第 27 – 40 页）。（1081：国际园艺学会）。https://doi.org/10.17660/ActaHortic.2015.1081.1 BEATLES。（2023 年）。共同创造行为改变，实现气候智能型食品系统。< https://beatles-project.eu/concept-objectives/ >，已访问。
chatgpt，大型语言模型和法律
1。See generally Alec Radford, Jeff Wu, Rewon Child, D. Luan, Dario Amodei & I. Sutskever, Language Models Are Unsupervised Multitask Learners (2019) (unpublished manuscript), https://d4mucfpksywv.cloudfront.net/better-language-models/language-model s.pdf [https://perma.cc/7tud-38j5]; Long Ouyang, Jeff Wu, Xu Jiang, Diogo Almeida, Carroll L. Wainwright, Pamela Mishkin, Chong Zhang, Sandhini Agarwal, Katarina Slama, Alex Ray, John Schulman, Jacob Hilton, Fraser Kelton, Luke Miller, Maddie Simens, Amanda Askell, Peter Welinder, Paul Christiano, Jan Leike &瑞安·洛（Ryan Lowe），培训语言模型遵循人类反馈的指示4，2022）（未出版的手稿），https://arxiv.org/pdf/2203.02155.pdf [https://perma.cc/myf8-28l9]。2。See Muhammad Usman Hadi , Qasem Al Tashi, Rizwan Qureshi, Abbas Shah, Amgad Muneer, Muhammad Irfan, Anas Zafar, Muhammad Bilal Shaikh, Naveed Akhtar, Jia Wu & Seyedali Mirjalili, Large Language Models: A Comprehensive Survey of Its Applications, Challenges, Limitations, and Future前景（2023年12月7日）（未发表的手稿），https：//www.semanticscholar.org/paper/large-language-models%3a-a-a-comprehensial--comphermiss--compherive--susporment-of-hadi-tashi/24de-tashi [https://perma.cc/fl y8-zd2p]。3。请参阅OpenAI，GPT-4技术报告（3月1，2024）（未发表的手稿），https://arxiv.org/abs/2303.08774 [https://perma.cc/m5vx-tjlt]。4。“理解”一词在引用中，因为不给这些AI系统化拟人化并不意义地暗示它们具有类似于人类的认知能力。5。6。L. R EV。L. R EV。相反，正如本文强调的那样，LLM AI系统通过统计近似来获得其智能观察结果。确实，他们通常能够产生非常准确和类似人类的反应，但目前，他们很可能不会以与人类认知理解相当或类似的方式“理解”人类语言。因此，在这种情况下，“理解”可以被认为是说这些模型产生的统计输出在鉴于输入的响应范围内，并且经常近似于一个类似位置的人，他们确实理解了认知水平上的输入，会产生响应。即使这种产生响应迅速且显着的人类输出的能力是显着的，但考虑到当前AI模型的工作方式，人们必须注意不要暗示类似人类的认知。OpenAi，介绍ChatGpt：对话的优化语言模型，o Pen AI：B日志（2022年11月30日），https：//openai.com/blog/chatgpt [https://perma.cc/8qwz-7nky]。Daniel Schwarcz和Jonathan H. Choi，《律师的AI工具：实用指南》，108 M Inn。h eadnotes 1，1（2023）;乔纳森·H·乔（Jonathan H.