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风能和太阳能系统的电能质量问题...
摘要 — 本文重点介绍了风能和太阳能与现有电力系统的整合，突出了技术挑战，即电能质量问题和非技术挑战。由于环境问题和化石燃料成本上升，可再生能源大幅增加。综合电网是由多个独立电网整合而成的电力系统。各个成员系统保留各自的功能，但其运行由一个控制中心监督。本文讨论了与各种可再生能源特别是太阳能光伏和风能转换系统电网整合相关的一些挑战和问题。由于风速的不确定行为，很难获得优质电力，因为风速波动会反映在连接到风力涡轮机的电机的电压和有功功率输出上。太阳能渗透还会改变系统的电压曲线和频率响应，并影响公用电网的输配电系统。可再生能源和分布式发电机数量的增加需要新的电网运营和管理策略，以维持甚至提高电力供应的可靠性和质量。小规模发电和大规模发电的技术问题；一些非技术问题已经讨论过。
Glandore社区幼儿园质量改进计划
注释：当有一个或多个超过的NQ主题在您服务中所示的一个或多个超过NQ主题的证据时，将完成此超过NQS部分。有关超过NQ主题的其他信息，可在ACECQA超过NQS网页上获得。我们与儿童互动的文件是每种教育者的教学方法的指导原则及其与孩子及其家人的互动。孩子带来了丰富的能力，知识，多样化的家庭和社区经验，并在加入我们时建立了关系。我们的教育方法植根于我们的哲学。每年，我们将家庭和照顾者定位为有价值的伙伴，并旨在与他们建立尊重和真正的关系。我们渴望创造一个环境，使孩子们可以协作学习并从彼此的独特观点中受益。儿童及其家人的声音在我们的计划过程中发挥了重要作用。我们的社区，管理理事会和家庭对塑造幼儿园的未来计划和指示具有很大的影响。为了最大程度地利用所有儿童的机会，我们强调儿童代理机构鼓励他们做出决定，并在塑造他们的环境和经验时承担学习风险。教育工作者定期进行批判性思考，这些思考将儿童的优势，兴趣和经验视为正在进行的课程监测和计划的基础。对于儿童和老师来说，诸如“挑战”，“伸展”，“艰难思维”和“持久性”之类的术语都集成到日常学习对话中。我们持续的重点一直在支持儿童成为独立思想家和有效的沟通者。点对点学习是这种方法的基本组成部分，孩子们扮演领导角色，响应同龄人的学习需求并形成有意义的关系。我们非常重视共享和持续的思维，儿童和教师在智力上协作以解决问题，澄清概念，评估活动和思想并扩展叙事。这种共同的持续思维是我们学习关系的核心。识字和算术是我们在Glandore教学计划的组成部分。计划和不断评估游戏计划中的故意教学，以满足儿童的个人需求。我们的教育者借鉴了关键的研究和循证文献，以告知课程决策并指导反思性实践。研究有助于每个教育者的持续增长和发展。对儿童学习的计划和评估考虑了促进整体发展的关系，资源，常规和经验。每年团队都会着重于改进领域。每个孩子的持续和差异化学习周期在他们的教学文档中很明显，并且可以在动手体验计划中观察到。我们的实践受到批判性反思的指导，所有活动和经验都是开放式和适应性的，以适应儿童不断发展的利益。对每个孩子随着时间的学习和成长的分析是有意的，有意的。儿童对材料和资源的要求得到了教育工作者的支持，并通过询问和讨论来加强儿童的代理和声音。每个教育工作者都采用小心化的教学方法以及团队中的所有对话，家庭和孩子们专注于计划与孩子的优势和学习倾向保持一致的计划。我们从儿童，他们的家人和整个员工团队中寻求并重视多种观点，以进行形成性评估和未来学习。家庭有机会参与制定孩子的学习计划。针对早期学习框架（EYLF V2.0）和学龄前计算和扫盲（IPNL）的指标评估了儿童的进步。鼓励父母
职业转型伙伴关系 2022-23 背景质量报告
2022/23 背景质量报告的目的是让统计数据用户了解用于制作出版物的数据的质量，以及从该数据中得出的任何统计数据。它还讨论了统计数据的现有用途和用户需求。这项评估与国防统计局于 2024 年 2 月 15 日星期四发布的年度“职业转型伙伴关系统计”有关。 1 联系人 国防统计健康副主任 国防统计健康 Analysis-Health-PQ-FOI@mod.gov.uk 2 简介和统计展示 这份年度官方统计数据提供了 2018/19 至 2022/23 期间离开英国武装部队并使用职业转型伙伴关系 (CTP) 提供的服务的英国正规服役人员（包括廓尔喀士兵）的预计就业结果统计汇总。这些数据提供了服役人员离开英国武装部队后六个月内的预计就业结果。
有机化合物的定性分析
Q. 在DUMAS的估计方法中，有机化合物的0.3g在300 K温度和715 mM压力下收集了50毫升的氮。 计算化合物中氮的百分比组成。 （300 k = 15 mm的水张力）Q.在DUMAS的估计方法中，有机化合物的0.3g在300 K温度和715 mM压力下收集了50毫升的氮。计算化合物中氮的百分比组成。（300 k = 15 mm的水张力）
HAEM：获得更高质量的分类任务...
在有限的预算下，获得固定的分类任务集的高质量结果是众包中的一个关键问题。应探索引入人工智能模型来补充该过程。然而，现有的方法很少直接解决这个问题；现有的方法是在如何使用嘈杂的众包数据训练人工智能模型的背景下提出的。本文提出了一种更直接的方法来解决在有限的预算下引入人工智能来提高人类工作者在固定数量任务中的结果的问题；我们将人工智能模型视为同事，并汇总人类和人工智能工作者的结果。提出的“人机协同 EM”（HAEM）算法扩展了 Dawid-Skene 模型，将 AI 模型视为同事，并明确计算它们的混淆矩阵以得出更高质量的聚合结果。我们进行了大量的实验，并将 HAEM 与两种方法（MBEM 和 Dawid-Skene 模型）进行了比较。我们发现，在大多数情况下，基于 AI 的 HAEM 比 Dawid-Skene 模型表现出更好的性能，并且当 AI 模型性能不佳时，它表现出比 MBEM 更好的性能。
澳大利亚高等教育提供者的治理质量
简介国家高等教育联盟（NTEU）代表了28,000多名澳大利亚高等教育和研究的成员的工业和专业权利。我们欢迎有机会向参议院教育和工作场所关系委员会提交给大学治理。从不断增长的治理失败清单之后，包括范围内的工资盗窃，劳动力计划差，员工的边缘化，利益冲突和高管薪酬的边缘化，NTEU一直主张大学治理的议会审查。参议院对大学治理的调查提供了更广泛的大学社区以及公众（包括那些在高等教育方面的经验），有机会直接与政府分享他们的经验，关注和建议。良好的机构治理不仅是大学员工和学生的核心关注点，而且对于那些依靠大学提供了发展我们经济所需的关键技能，知识和专业知识的人，并支持我们的社会福祉到未来。大学具有充当公共利益的主要功能，这必须反映在其治理结构中。
在研究安全和政治现象中的定性，定量和混合方法
摘要：在安全，政治和其他社会科学中应用定性，定量和混合方法，以进行研究，实现或验证科学知识。本文的目的是解释定性方法的优势 - 访谈，焦点小组，观察或定量方法 - 调查，规模等。此外，我们将通过使用一些混合方法来解释如何在安全和政治科学方面进行研究。混合方法结合了质量和定量方法，以扩大对某个问题的理解。例如，混合方法可以结合访谈和调查。此外，混合方法设计可能结合了研究设计的某些要素，例如研究问题，数据收集或数据分析。在那里，混合的研究设计（称为第三波）主要用于安全，政治和其他社会现象的研究。关键词：科学研究的方法论，定性方法，定量方法，混合方法，安全和政治现象。
整合定量和定性发现
摘要。大多数有关归纳学习的研究一直关注定性学习，这些学习从给定的事实引起了概念性的逻辑式描述。相比之下，定量学习涉及发现表征经验数据的数值定律。这项研究试图通过结合新开发的启发式方法将方程与先前开发的概念学习方法相结合，以整合两种类型的学习，而归纳学习计划AQ11则体现了这两种学习。结果系统，算法，制定了绑定观察到的数据的子集的方程，并得出了明确的逻辑样式描述，以说明这些方程的适用性条件，此外，还引入了几种新的定量ICARNing技术。单位分析通过检查变量的兼容性“单位”。apportionali o'图搜索解决了识别应输入方程的相关变量的问题。暂停搜索通过启发式评估重点关注搜索空间。物理和化学的几个例子证明了算盘的能力。