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分配人工智能：为学生提供提示的七种方法
本文探讨了大型语言模型 (LLM) 在教育中的变革性作用及其作为学习工具的潜力，尽管它们存在固有的风险和局限性。作者提出了在课堂上使用人工智能的七种方法：人工智能导师、人工智能教练、人工智能导师、人工智能队友、人工智能工具、人工智能模拟器和人工智能学生，每种方法都有不同的教学优势和风险。目的是帮助学生使用人工智能学习和了解人工智能，并制定切实可行的策略来减轻对人工智能输出的自满、错误和偏见等风险。这些策略促进了积极监督、对人工智能输出的批判性评估，以及人工智能能力与学生独特见解的互补。通过挑战学生保持“人机互动”，作者旨在提高学习成果，同时确保人工智能是一种支持工具，而不是替代工具。拟议的框架为教育工作者在课堂上整合人工智能辅助学习提供了指南。
以国家和社会为中心的韩国政治经济方法 Miftah Farid 1*, Riska Luneto 1 1 国际关系系
以国家和社会为中心的韩国政治经济方法 Miftah Farid 1*，Riska Luneto 1 1 国际关系系；望加锡阿拉丁伊斯兰国家大学；印度尼西亚 *电子邮件：miftah.farid@uin-alaudin.ac.id 摘要 本文旨在通过考察以国家为中心和以社会为中心方法之间的两个差异来分析韩国的发展努力。两者的观点各有不同，但作者试图以此来描述朴成熙政府时期，在资本集团介入下韩国经济发展的历程。发展分为三个重要阶段；前期建设、稳定发展，在一定时期内制定发展战略，快速发展。在此过程中，韩国强调政府和其他利益相关者在国家经济发展中发挥的重要作用，尽管韩国在发展过程中也遇到了内部障碍，但韩国今天实际上正在展示其经济的成功。关键词：工业化、资本主义、发展、国家中心、社会中心
'除了经济/教练'运输之外...
尽管现有政策允许在某些情况下使用“除了经济/教练运输（即保费班级）以外的其他政策，但批准官员（AO）必须证明所有决策因素和其他替代方案在建议批准之前被考虑。必须将“除了经济/教练”运输批准清单以外的“其他除外”作为批准文件的一部分。它用于证明在批准过程中考虑了决策因素和其他替代方案。
SRP 综合系统规划研究计划附录 – 情景、敏感性和战略方法中使用的假设
氢气价格 E3 使用太阳能发电量（根据上述可再生能源和电池存储成本，混合亚利桑那州和犹他州）、碱性电解槽制氢（根据加州能源委员会出版物 CEC-500-2019-055 中的乐观和保守成本下降）、氢气存储（使用能源部项目 ST-001 中的成本）和氢气运输（混合亚利桑那州和犹他州的运输成本，使用阿贡的氢气交付情景分析模型 (HDSAM) 工具）开发的绿色氢气预测。通货膨胀削减法案中的 3 美元/千克氢气生产税收抵免适用于 85% 的货币化。天然气价格美国能源信息署 (EIA) 2021 年 AEO“参考”案例，基于 SRP 的天然气供应进行区域划分水力可用性在当前干旱条件下，水力容量和能源可用性保持相对稳定。市场支持由于近期产能限制，采取行动以收缩最大市场容量至 2032 年；之后 525 兆瓦的市场潜力可用。沙漠繁荣
太阳能光伏水泵系统方法
摘要 太阳能抽水是传统电力和柴油抽水系统的一种可能替代方案，尤其是在当前电力短缺和柴油价格高昂的情况下。文献调查包括对使用光伏电池的抽水系统的先前研究的比较，以及辐射强度和温度等外部因素对系统效率的影响程度。此外，本文还讨论了利用水库通过水力发电机利用势能发电、流量和高度对发电量的影响以及水力发电机的类型。如今，太阳能是世界电力供应的主要贡献者，无论是通过太阳能电池直接发电还是通过水库发电，本综述都将介绍这些内容。与电力或柴油驱动系统相比，太阳能抽水对于农村、城市和偏远地区的灌溉和供水更具成本效益。本文还强调了开发高质量、持久的太阳能技术以供未来使用必须克服的挑战。
法律为代码提供信息：一种法律信息学方法，将人工智能与人类保持一致
摘要 - 人工智能（AI）功能正在迅速发展。高功能的AI可能会根据其开发和部署方式引起根本不同的期货。我们无法以可靠地指导AI行为的方式指定人类的目标和社会价值观。指定在世界特定状态下采取特定行动的AI的可取性（值）超出了非常有限的国家行动价值。机器学习的目的是在一部分状态下进行训练，并使最终的代理推广在未经验证的情况下选择高价值动作的能力。不可避免地，训练期间将价值观归因于代理商的行为的功能是对人类价值观的不完整封装，而训练过程是对与所有可能未来相关的状态的稀疏探索。在训练后，AI被用粗大的人类首选领土部署，并且通常会选择与我们首选路径不结盟的动作。
法律信息法典：将人工智能与人类结合起来的法律信息学方法
摘要 — 人工智能 (AI) 能力正在迅速发展。功能强大的 AI 可能会带来截然不同的未来，具体取决于其开发和部署方式。我们无法以可靠地指导 AI 行为的方式指定人类目标和社会价值观。除了非常有限的一组状态-动作-值之外，指定 AI 在特定世界状态下采取特定行动的可取性（价值）是非常困难的。机器学习的目的是针对一组状态进行训练，并让生成的代理概括出在未遇到的情况下选择高价值行动的能力。不可避免的是，在训练期间将价值归因于代理行为的函数是对人类价值观的不完整封装，并且训练过程是对所有可能的未来相关状态的稀疏探索。因此，经过训练后，AI 会部署在人类偏好领域的粗略地图上，并且通常会选择与我们偏好的路径不一致的行动。
中美关系的克制方针
4 Beebe, George。“管理竞争：美国打造多极世界的大战略。” 昆西负责任国家研究所，2022 年。 https://quincyinst.org/report/managed-competition-a-u-s-grand-strategy-for-a-multipolar-world/ ; Walt, Stephen。“美国太害怕多极世界了。” 外交政策，2023 年 3 月 7 日。 https://foreignpolicy.com/2023/03/07/america-is-too-scared-of-the-multipolar-world/ ; Shidore, Saran g。 “马克龙的异议：这就是多极化的样子。”负责任的治国方略，2023 年 4 月 13 日。https://responsiblestatecraft.org/2023/04/13/macrons-dissent-this-is-what-multipolarity-looks-like/；Latham，Andrew。“多极世界中的势力范围。”国防优先事项，2022 年。https://www.defensepriorities.org/explainers/spheres-of-influence-in-a-multipolar-world。