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青少年发展：青少年的底漆
尽管所有青少年都不同，但青少年经历的生活挑战和经历通常是相似的。青春期是人们开始巩固其身份的所有不同部分并实验独立性的时候。两件事可能会导致与家人发生很多冲突（稍后再详细介绍）。因此，很长一段时间以来，我们认为青少年时代充满冲突，斗争和焦虑是很自然的，而且我们知道这不是真的。当今的许多青少年经历了青春期，与家人只有轻微的冲突。当然，仍然有青少年挣扎 - 但是斗争和冲突并不是我们曾经想过的必要仪式。大多数青少年都是积极的，关怀的，热情的和坚定的。他们没有疏远社会，遇到麻烦或引起问题。他们理解并重视自己的朋友和家人，想在学校取得成功，拥有良好的工作以及活着的生活。
多雇主养老金计划入门
需要制定资金改善计划（黄色）或恢复计划（红色），以在指定时间段内将资金状况提高一定数额。这通常会导致雇主缴款增加和/或未来福利减少，由董事会决定。• 红区计划的董事会可以减少或取消
防御入门：定向能武器
国防部定向能项目由国防部研究与工程部副部长办公室 (OUSD[R&E]) 的定向能首席主任负责协调。定向能首席主任还负责制定和监督定向能路线图。根据 OUSD(R&E) 的说法，国防部的定向能路线图概述了国防部的计划，即到 2025 财年将定向能武器的功率水平从目前可行的约 150 千瓦（kW - 功率单位）提高到 500 千瓦（同时减小尺寸和重量）。国防部寻求“到 2026 财年进一步减小尺寸和重量，并将功率提高到 MW [兆瓦] 级别”。作为参考，尽管对于摧毁不同目标群所需的精确功率水平尚无共识，但一些分析师认为，约 100 千瓦的激光器可以摧毁无人机系统、小型船只、火箭、火炮和迫击炮，而约 300 千瓦的激光器还可以摧毁以特定轮廓飞行的巡航导弹（即飞越激光器，而不是飞向激光器）。1 兆瓦的激光器可以摧毁弹道导弹和高超音速武器。
可再生能源行业——入门指南
可再生能源行业站在全球向可持续和环保能源转变的前沿。为了应对人们对气候变化和传统化石燃料有限性的日益担忧，可再生能源技术的开发和应用出现了激增。这个行业涵盖了各种清洁和可再生资源，包括太阳能、风能、水电、地热能和生物能源。随着世界各国努力减少碳足迹并向更可持续的能源未来过渡，可再生能源行业在重塑我们发电和消费方式方面发挥着关键作用。本入门书概述了可再生能源行业的动态和主要趋势，并探讨了该行业未来的预期以及当今行业的后起之秀。增长和扩张可再生能源行业正在经历动态转型，推动力包括技术进步、政策变化和全球对可持续发展日益增强的承诺。随着越来越多的投资者和公司寻求更清晰、更有信心地应对长期气候风险和机遇，企业正在适应“能源转型”——全球能源部门从基于化石的能源生产和消费系统向可再生能源的转型 1 。从石油、天然气和煤炭等不可再生能源向可再生能源的转变得益于技术进步和社会对可持续发展的推动。在能源供应、需求和价格的结构性、永久性变化的推动下，能源转型还旨在通过各种形式的脱碳减少与能源相关的温室气体排放。风能和太阳能正在打破纪录，预计到 2025 年，可再生能源将取代煤炭成为世界上最大的电力来源。汽车制造商已将电动汽车作为其商业战略的核心，并公开谈论内燃机的到期日期。根据 RMI 的一份报告，太阳能和电池等清洁能源技术的增长路径将在本十年改变电力行业 2 。太阳能和风能已经成为全球 85% 地区最便宜的新能源形式，如果这一趋势持续下去，我们预计到 2030 年，它们的成本将继续下降 25% 至 50% 2 。随着各国力争实现雄心勃勃的脱碳目标，可再生能源有望成为全球电力供应的支柱。随着主要能源供应商的产能增加，新型参与者正在进入市场 3 。如今，大型石油和天然气公司正迅速跟进，它们打算转变业务模式，从可再生能源需求增长和汽车电气化中获利，以及将可再生能源作为其投资战略核心组成部分的私募股权投资者和机构投资者。此外，航运业的领导者正在投资可再生能源，以实现氢气和氨作为零排放燃料来源的生产，而钢铁制造商正计划使用绿色氢气实现钢铁生产脱碳，可再生能源为该过程提供绿色电力。
电生理学中的机器学习底漆
ML对数据集执行统计操作，以学习基础模式。机器可以学习的三种最常见方式是通过监督，无监督和强化学习。每种学习方式都是特定于可用数据和/或操作员的目标。监督学习使用标记的数据来了解输入和输出之间的相关性。无监督的学习在数据集中找到隐藏的模式。强化学习根据代理与环境之间的相互作用的反馈来确定最佳决策。在2021年，根据Scopus Database（https://www.scopus.com），共有13,646、7,774和11,567个出版物，尤其是在“监督”，“无监督”和“加强”学习的标签下。这三种学习风格的出版物数量一直在稳步增长，从大约2010年开始就恢复了动力（图1）。在本引物评论文章中，我们关注受监督和无监督的ML，因为强化学习是
电信的生成AI底漆
摘要 - 生成人工智能（Genai）的兴起正在改变电信行业。Genai模型，尤其是大型语言模型（LLMS），已成为能够推动创新，提高效率并在电信中提供卓越客户服务的强大工具。本文提供了从理论到实践的电信的Genai的概述。我们回顾了Genai模型，并讨论了他们在电信中的实际应用。此外，我们描述了有效地将Genai应用于电信的关键技术推动因素和最佳实践。我们强调了将LLMS连接到电信域特定数据源以增强LLMS响应的准确性时，检索增强生成（RAG）的重要性。我们提出了一个基于抹布的聊天机器人的真实世界用例，该案例可以回答开放式广播访问网络（O-RAN）特定问题。聊天机器人向O-Ran联盟的演示引发了对该行业的巨大兴趣。我们已经在Github上公开访问O-Ran Rag Chatbot。