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How This Plan Works ................................................................................................................................................13
生成式人工智能
生成人工智能技术在教学与学习中的发展（教学与学习）3.生成人工智能（Generative AI）是一种人工智能形式，它使用机器学习模型根据用户输入创建内容。生成式人工智能应用程序使用算法来操纵和合成数据，以创建各种形式的内容，这些内容看起来新颖、逼真，就好像它们是由人类制作的一样。生成式 AI 应用程序有多种形式，可以生成文本（如 ChatGPT 和 Jasper AI）、图像（如 Craiyon 和 Midjourney）、音乐（如 Amper 和 MuseNet）、语音（如 Speechify 和 Murf）、视频（如 Synthesia 和 DeepBrain.AI）等形式的内容。现在，有更多的应用程序正在或将被开发供各方使用，这是技术行业不断向前发展的趋势。4.总体来说，有多种生成式 AI 应用程序可用于 PdP，以快速、轻松地丰富信息发现。如果正确有效地使用，生成式人工智能可以用来支持 PdP。例如，它可以用于：
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VIII.信息/讨论 A.专业学习峰会反思 — Roberts 和所有出席的 PDP 成员 描述：两周前，MCC 深入讨论了我们的专业学习课程和结构。出席的委员会成员将分享他们的反思、我们学到的东西以及对未来的想法。B. Flex Call — Roberts 描述：需要发出 Flex call。但是，我们在最近几周学到了很多东西。这将是一个机会来讨论我们在改进系统/服务时如何暂时进行新的 Flex call。C. 团队时间 — Roberts 描述：委员会将继续以小组形式开展工作，以构建我们的 PDP 计划资源。这段时间将用于分组、讨论、计划和合作。IX.休会
PDP-A 研究中人工智能 (AI) 应用的使用
人工智能是一场革命。它在各个领域的发展被视为一种优势，即机器或技术可以像人类思维一样行事。在教学（PdP）领域，基于人工智能（AI）的系统已被广泛应用，以提高教育质量。本文旨在从文献综述的角度评估人工智能应用在教育领域的使用情况。我们还希望通过了解 PdP 对使用该应用程序的教师和学生的有效性和益处来提高 PdP 的质量。还谈到了教师在教学方面和学生在学习方面面临的挑战，包括政府对实施人工智能技术的支持。这篇概念性论文将全面概述与 PdP 中使用的人工智能应用相关的现有研究论文。对未来的影响以及对未来详细研究的建议。人工智能 人工智能（Artificial Intelligence）的历史始于20世纪40年代。Warren McCulloch 和 Walter Pitts (1943) 建立了人工神经元模型来研究大脑神经元的心理基础和功能。20 世纪 50 年代初，Clude Shannon (1950) 和 Alan Turing (1953) 制作了国际象棋游戏程序。普林斯顿大学数学系毕业生 Marvin Minsky 和 Dean Edmonds (1951) 建造了第一台网络计算机，称为 SNARC。由此可见，自动机理论、神经网络和智力研究是普林斯顿大学毕业生约翰·麦卡锡 (John McCarthy) 研究的领域，他在达特茅斯学院继续深造。“人工智能”一词源于约翰·麦卡锡的思想，于1956年的一次学术会议上诞生，并沿用至今。[1] “人工智能”有多种解释或定义。Stuart J. Russell 将其定义为一个寻求构建智力实体并同时理解它的系统。人工智能的基础由哲学、数学、心理学、计算机工程甚至语言组成[1]。Ronal Chandra 的著作《人工智能定义：回顾》总结称，人工智能可以定义为机器像人类一样思考的能力 [2]。Stefan A. D. Popenici 和 Sharon Kerr 将人工智能定义为模仿人类特征的系统，例如学习、适应情况、综合、纠正错误以及使用数据处理复杂任务 [3]。
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Term Explanation AC Alternating current AEE This Assessment of Effects on the Environment ALE Assessment of Landscape Effects BESS Battery Energy Storage System CIA Cultural Impact Assessment CMP Construction Management Plan DC Direct current Fast-track Act COVID-19 Recovery (Fast-track Consenting) Act 2020 FTE Full-Time Equivalent (employed person) HAIL Hazardous Activities and Industries List IGP Island Green Power UK Limited LUC Land Use Classification MW Megawatts MWp Megawatt peak MVPS Medium Voltage Power Station NESCS Resource Management (National Environmental Standard for Assessing and Managing Contaminants in Soil to Protect Human Health) Regulations 2011 NESETA Resource Management (National Environmental Standard for Electricity Transmission Activities) Regulations 2009 NES-FM Resource Management (National Environmental Standards for Freshwater) Regulations 2020 NPS-ET National Policy Statement on Electricity Transmission NPS-FM National Policy Statement for Freshwater Management NPS-HPL National高生产力土地NPS-REG国家政策声明的政策声明，可再生电力发电ODP ODP Waikato区计划PDP PDP PDP提议的怀卡托区计划RMA资源管理法1911 RPS Waikato地区政策声明RSFL RANGIRIRI SOLAR SOLAR SOLAR LIMITED TRANSPOWER TRANSPOPER
研究文章：基于角色的访问控制革命：人工智能和机器学习对身份和访问管理的影响
摘要 身份和访问管理是网络安全的基石。身份对数字资源的访问受其技术、程序和规则的约束，这些技术、程序和规则还定义了对这些资源的身份许可范围。每周都会有一些新的网络攻击或数据泄露事件出现在新闻中。许多数据泄露是由于安全措施不足、软件缺陷、人为错误、恶意内部人员或滥用访问和特权而发生的。使用人工智能方法可以改进访问控制系统。为了让组织更好地处理身份验证和访问控制，以降低网络风险和其他 IAM 困难，有必要对 IAM 中的人工智能进行研究。着眼于人工智能在身份和访问管理中的潜在用途——尤其是在特权监控、管理和控制领域——本研究调查了 AMIS 和人工智能之间的联系性质。为了更好地了解人工智能如何在最大限度地减少公认的 IAM 问题方面发挥作用，本研究旨在从相关文献中提供证据。本研究结果显示了人工智能如何加强身份和访问管理，这有助于实现程序自动化、跟上技术进步并降低网络威胁的普遍性。实现此目标的一种方法是使用二元分类系统进行安全访问控制，该系统将 PDP 问题转化为是非问题。为了创建分布式、有效且准确的策略决策点 (PDP)，还使用监督机器学习技术构建了向量决策分类器。Kaggle-Amazon 访问控制策略数据集通过将所提出的机制与之前的研究标准在性能、持续时间和灵活性方面进行比较来评估性能。鉴于 PDP 与 PAP 没有直接联系，所提出的方法在访问控制要求方面实现了高水平的保密性。总之，基于 PDP 的 ML 可以管理大量访问请求，同时执行许多主要策略，准确率达到 95%，并且没有策略冲突，响应时间约为 0.15 秒。通过使访问控制更具响应性、灵活性、动态性和分散性，可以增强访问控制的安全性。
TimeGAN作为可编程数据平面中强化学习培训的模拟器
摘要 - 这项研究探讨了时间序列GAN在可编程数据平面（PDP）中的应用，以增强计算机网络的背景下，特别是在视频应用程序中。我们应对各种挑战，包括数据集扩展，平衡和实际设置中的扩展RL培训时间。通过利用TimeGAN生成的综合数据，我们加速了实验，增强数据集多样性并简化RL模型训练，最终使用RL试剂评估了PDP的实时设置的TimeGAN对真实设置的性能。这项研究通过直接比较GAN使用率和真实设置，弥合计算机网络文献中的差距，并突出了由RL模型训练的RL模型获得的99％的服务质量相似性，确认TimeGan的潜力是有价值的模拟器，而无需损害RL训练效率。索引术语 - 机器学习，生成对抗网络 - 自主管理
巴西的经济发展战略 -
矩阵建立了SU的优先要求，该要求将指导CEIS的发展 - 包括PDP，PDIL，生产和技术发展计划，用于被忽视的人群和疾病（PPDN）；疫苗，血清和血液产品开发计划（PPVACSH）以及CEIS基础设施扩展与现代化计划（PDCEIS）。
使用吡唑衍生物对碳钢腐蚀的腐蚀：重量法，电化学，表面研究与量子化学的相关性
摘要 - 当前的论文围绕新合成的生态友好的吡唑衍生物的进行，N - （（3,5二甲基-1H-1H-吡唑-1-甲基）甲基）-4-硝基苯胺（L5），作为碳钢（CS）的腐蚀剂（CS）在摩尔羟基含量（CS）中。化学和电化学技术，即减肥测量（WL），电力动力学极化（PDP）和电化学障碍光谱光谱（EIS）均用于评估L5分子的效率，以及量子化学方法。有机化合物被确认为良好的抗腐蚀化合物，在10 -3 m时最大抑制效率（IE％）为95.1％。根据PDP结果，抑制剂L5可作为混合型抑制剂。对温度影响的评估表明，L5在CS上化学吸附。L5在CS表面上的吸附似乎遵循Langmuir模型。扫描电子显微镜（SEM-EDX）和紫外可见度揭示了屏障膜的构成，限制了腐蚀离子进入CS表面的可及性。理论研究
附录3：通过生态系统和土著生物多样性章
不建议对通知的生态系统和土著生物多样性章（IB章）进行重大修改，以对NPS-IB产生生效，因为未来的计划更改将为有兴趣的人提供更公平的机会，让感兴趣的人发表评论并参与该过程。PDP不能为与重要自然区域（SNA）有关的任何NPS-IB规定生效，因为在适用NPS-IB的SNA规定之前，需要将这些领域（根据定义）映射在区域计划中。因此，建议通过未来的计划更改过程对NPS-IB中与SNA有关的所有规定均效果。为需要通过PDP与Tangata Whatua和土地所有者进行进一步参与和合作的NPS-IB规定不可行，并且需要通过未来的计划更改过程对这些作用。为需要进一步的技术/生态工作的NPS-IB规定生效是不切实际的（例如通过NPS-IB识别高移动动物区域），并且需要通过未来的计划更改过程对这些区域进行影响。