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第 12 项负荷管理标准计划
收件人：董事会 发件人：Sierra Huffman，项目和社区参与分析师 Mitch Sears，执行官 主题：批准 VCE 的负荷管理标准计划 日期：2024 年 5 月 9 日 ______________________________________________________________________________ 建议 批准 VCE 的负荷管理标准 (LMS) 计划草案。 背景 加州能源委员会 (CEC) 的 LMS 旨在通过将电力使用与发电量和容量相结合，帮助将可再生能源整合到电网中。CEC 的目标是改善空气质量、帮助缓解未来气候变化并对电价造成下行压力。LMS 致力于通过鼓励在非高峰时段使用能源（例如 AgFIT 动态定价试点）、控制每日和季节性峰值负荷以提高电力系统效率和可靠性、减少或延迟对新电力容量的需求以及减少化石燃料消耗和温室气体排放来实现这些目标。CEC 要求负荷服务实体提供根据 LMS 构建的费率或计划。为了满足 LMS，VCE 可以制定自己的费率或计划，也可以参与 PG&E 的计划和费率。这些标准适用于大型实体，例如大型投资者拥有的公用事业公司 (IOU)、大型公有公用事业公司 (POU) 和大型 CCA，这些实体每年提供超过 700 GWh 的电力。注意：自 2018 年推出以来，VCE 的年负荷会根据天气和水年在此阈值上下波动。CEC 的 LMS 主要目标包括：
语言模型可以处理递归嵌套的语法结构吗？比较模型和人类的案例研究
我们应该如何比较语言模型（LMS）和人类的能力？在本文中，我从比较心理学到这些比较中的挑战。i的重点是案例研究：递归嵌套的语法结构的处理。先前的工作表明，LMS无法尽可能可靠地处理这些结构。但是，为人类提供了指令和大量培训，而LMS则进行了零射击。i因此更加匹配评估。提供一个简单提示的大型LM（比人类培训的含量要少得多），即使在更深厚的嵌套条件下，LMS也比人类测试更深切的条件。此外，提示的效果对提示中使用的特定结构和词汇量是强大的。最后，重新分析现有的人类数据表明，人类最初可能不会在困难的结构上执行以上机会。因此，当对比较评估时，大的LMS确实可以像人类一样可靠地递归嵌套的语法结构。此案例研究强调了评估方法中的差异如何混淆语言模型和人类的比较。我通过反映了比较人类和模型能力的更广泛挑战，并突出了评估认知模型和基础模型之间的重要区别。
代码链：使用语言模型的推理 -
代码提供了一种一般的句法结构来构建复杂的程序并与代码解释器配对时执行精确的计算 - 我们假设语言模型（LMS）可以利用代码编写来提高思想链推理不仅用于逻辑和算术任务（Chen等人 ，2022; Nye等。 ，2021;奥斯汀等。 ，2021），但也适用于语义（尤其是两者的混合物）。 例如，考虑提示LM编写代码，以计算其在论文中检测到的讽刺的次数：LM可能难以编写“ destect_sarcasm（string）”可以由解释器执行的实现（处理边缘案例将是不可公司执行的）。 但是，如果LMS不仅编写代码，还可以通过生成“ destect_sarcasm（string）”的预期输出来选择性地“仿真”解释器，那么LMS仍可能会产生有效的解决方案。 在这项工作中，我们提出了代码链（COC），这是一种简单而有效的扩展，可改善LM代码驱动的推理。 关键想法是鼓励LMS在程序中格式化语义子任务作为灵活的伪代码，而解释器可以明确地捕获未定义的行为并用LM进行模拟（作为“ LMULATOR”）。 实验表明，代码链的表现优于各种基准的思想链和其他基线。在大基础上，代码链可实现84％，比思想链增长了12％。 简而言之，COC扩大了LMS可以通过“代码思考”来回答的推理问题的范围。，2022; Nye等。，2021;奥斯汀等。，2021），但也适用于语义（尤其是两者的混合物）。例如，考虑提示LM编写代码，以计算其在论文中检测到的讽刺的次数：LM可能难以编写“ destect_sarcasm（string）”可以由解释器执行的实现（处理边缘案例将是不可公司执行的）。但是，如果LMS不仅编写代码，还可以通过生成“ destect_sarcasm（string）”的预期输出来选择性地“仿真”解释器，那么LMS仍可能会产生有效的解决方案。在这项工作中，我们提出了代码链（COC），这是一种简单而有效的扩展，可改善LM代码驱动的推理。关键想法是鼓励LMS在程序中格式化语义子任务作为灵活的伪代码，而解释器可以明确地捕获未定义的行为并用LM进行模拟（作为“ LMULATOR”）。实验表明，代码链的表现优于各种基准的思想链和其他基线。在大基础上，代码链可实现84％，比思想链增长了12％。简而言之，COC扩大了LMS可以通过“代码思考”来回答的推理问题的范围。
![arxiv：2409.05448v3 [CS.CL] 2024年10月25日](/simg/2\2cbf979189c1b8fe1be9c78355f34daf315a9d2a.webp)
arxiv：2409.05448v3 [CS.CL] 2024年10月25日
实体跟踪对于复杂的重新制定至关重要。要执行语言模型（LMS）必须将实体绑定到其属性（例如，将容器绑定到其包含）以回忆给定实体的属性。例如，给定一个上下文中提到的“ cof-费用在框中，石头在框中，地图在框H中”，以推断“ Box z Z含有咖啡”，LMS必须将“ Box Z”绑定到“咖啡”。为解释LMS的结合行为，Feng和Steinhardt（2023）引入了一种结合ID机制，并指出LMS使用称为Binding ID（BI）的抽象概念来内部标记实体 - 属性对。但是，他们尚未从直接确定绑定行为的实体激活中捕获订购ID（OI）。在这项工作中，我们通过本地化OI并证明OI和结合行为之间的因果关系提供了一种新颖的看法。具体而言，通过杠杆尺寸缩小方法（例如PCA），我们发现LMS激活中存在一个低级别的子空间，主要编码实体和贡献的顺序（即OI）。此外，我们还发现了OI对结合的因果效应，即沿OI编码方向进行编辑代表时，LMS倾向于相应地将特定的实体与其他贡献结合。例如，通过沿OI编码方向进行修补激活，我们可以使LM推断“ Box Z包含石头”和“ Box Z包含地图”。本文中使用的代码和数据集可在https://github.com/cl-tohoku/oi-subspace上找到。
无伸缩活页夹-iris-aperto
我们通过在露天条件下的低成本可伸缩的超音速冷喷雾法展示了纳米织物的Ptype cubric氧化物（CUO）FI LMS的产生。只需将喷嘴扫过底物就产生了largescale cuo fi lm。当用作氢进化光座时，这些FI LMS在AM1.5照明下产生了高达3.1 mA/cm 2的光电流密度（PCD），而无需使用Cocatalyst或任何其他异质结层。cu 2 O颗粒被超级喷涂到含氧化锡（ITO）涂层的苏打石灰玻璃（SLG）底物上，而无需任何溶剂或粘合剂。在空气中退火将Cu 2 O Fi LMS转换为CUO，带隙的相应减少和吸收的太阳光谱的分数增加。在600°C下退火最大化PCD。将超音速气速从〜450增加到约700 m/s产生的较密集的表面粗糙度，从而产生较高的PCD。类似于恐龙皮肤的FI LMS的纳米级质地增强了其性能，导致文献中最高的PCD值之一。我们通过X射线DI FF RACT，拉曼光谱，X射线光电子光谱，原子力显微镜，扫描电子显微镜和透射电子显微镜来表征FI LMS，以阐明其未出色性能的起源。这种超音速冷喷雾沉积有可能在商业尺度上用于低成本质量生产。
高等教育委员会 - 职位空缺
最好在IT/ LMS/在线倾斜/ MOOC/高等教育技术项目中，至少3年，项目经理可以接受LMS/ MOOC的经验，电视节目，工作室设置和管理，图形，多媒体或类似项目是可取的（HEC网站上的详细信息TORS）dy。计划专家项目工资量表（PPS-10）卢比。437,500/ - 每月（全包）
登记者门户 Medi-Cal 管理式医疗计划 (MMCP) 实体
注意：将发送第三封电子邮件，其中包含学习管理系统 (LMS) 的培训登录信息。只需 PC 即可完成培训。培训大约需要 30 分钟才能完成，无需考试。注册后，PC 将收到一封电子邮件，其中包含有关如何访问新 LMS 培训帐户的进一步说明。
关于学生学习分析和机器角色的审查
摘要：在快速的技术发展和进步时代，常规学习管理系统（LMS）经常难以满足学习者不断变化的需求。AI和机器学习的新兴技术和BigData能够提供各种分析，包括描述性，诊断，预测性和规范性分析，以及建议的系统和适应性学习技术。这些分析对于理解，解释，预测，决策和构建推荐系统很有用。通过利用机器学习技术，可以解决传统学习管理系统（LMS）平台的缺点。通过合并规范性分析，学习管理系统（LMS）可以通过建议学生的建议来量身定制，并通过促进基于历史数据模式的积极主动干预措施来量身定制。规范性分析不仅使教师能够获得资源优化和教学策略的见解，而且还促进了一个自适应的教育生态系统，该系统随着学习者和教育者的各种需求而发展。本文提供了有关学习管理系统（LMS）的最新发展以及ML技术在提供学习分析的作用，旨在彻底改变学习经验。