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二极管TM的高能操作：YLF激光
Category Subcategory Function Economic Risk mitigation Mitigating stranded asset risk [27, 24, 26, 23, 35] Mitigating cost variability risk [24, 26, 31, 35, 34, 29] Cost reduction Deferring up-front costs [24, 26, 30, 34, 33] Optimizing system design/operation for cost [27, 28, 31, 25, 32] Obtaining favorable electricity prices [28, 29]参加奖励计划[31，32，29]收入销售收费服务[26，30，25]一代参与电力市场[31，34]吸引客户从事其他业务[26，30，25]技术专家设计适当的设备[27，28，24，24，24，24，31，32，32，33]用于性能[27，27，27，27，32，32，32，32，32，32，32，32，32，32，32，34] analyzing usage data [27, 26, 25, 32, 33, 29] Managerial System Interfacing with electricity provider [27] interfacing Obtaining permits / complying with regulations [27, 32] Simplifying billing [23] Life cycle Managing design and construction [27, 24, 26, 31] management Managing / automating operations [27, 24, 31, 35, 32, 33, 29] Managing interactions with secondary customers [26、23、25、33]访问专用的EV客户服务[24、26、32]维护 /更新设备[27、24、26、31、23、23、25、35、32、33]处理系统终止寿命[49]社会EV采用EV采用者的社会EV采用经济学改善了电动汽车的经济学[35、34、29] ACCELEFIENT [34、29] [49]改进将EVSE经济学从利用中取消[49]扩大充电资源的可用性[35]使用可再生来源的电力脱碳[28，31]促进脱碳激励计划[31，23]
超级计算机在现实世界中发挥经济和社会效益的例子：百亿亿次级计算时代的前奏
在这项研究中，HPC 驱动的癌症研究为长期癌症幸存者带来了更好的结果。癌症检测和治疗方面的进步大大提高了存活率。但随着存活率的提高，需要尽量减少长期治疗相关的负面影响。特别是，接受放射治疗的儿童以后更容易患上由放射引起的继发性癌症（致癌作用）。研究人员在超级计算机模拟的帮助下进行了临床试验，这些试验有助于提高长期晚期癌症治疗的成功率。模拟驱动的研究产生了宝贵的数据，这些数据被用于指导临床和卫生政策决策
国家政策如何影响整个欧洲的能源社区发展？关于社会，技术和经济因素的审查
可再生能源社区（REC）已在欧盟可再生能源指令（RED）II（指令2018/2001）中明确定义，清洁能源包（CEP）中包含。本审查从不同欧盟成员国的换位过程的艺术状态转移到，以强调有关REC的实际实施，在治理，技术问题和经济性SUS的性方面的主要障碍。本文分析了任何REC的结构的三个级别：社会和治理层面，能源和技术优化方面以及业务模型。通过考虑文献中开发的模型以及已应用这些模型的最有趣的案例研究，进行了分析。这项工作旨在找到有关上述三个级别与国家政策法规之间相互作用的一些结论，同时确定了当前可用文献中的差距。
工程、技术、科学和社会需求交汇处的量子计算：为中学生设计符合 NGSS 的量子药物发现课程
Amy Voss Farris 目前是宾夕法尼亚州立大学科学教育助理教授。她研究小学和中学课堂中科学建模和计算的交集，并试图了解学习者和教师在科学计算方面的经验如何支持他们在 STEM 学科中发展思想和实践。她的教学涵盖工程教育、职前教师培训和学习科学中的计算素养。她是国际学习科学学会 (ISLS) 的活跃成员，并发表了大量关于儿童在学校环境中的科学和计算建模的期刊文章和会议论文。她最近的研究认为，理解计算思维需要考虑儿童计算工作所基于的视角、材料和具体经验。
想象一个更符合道德的人工智能：用故事培养青少年对人工智能及其社会影响的认识和理解
摘要 — 人工智能 (AI) 工具和技术在社会中越来越普遍。许多青少年每天都会与 AI 设备互动，但通常对 AI 的工作原理以及它对社会的更广泛影响的理解有限。培养年轻人对 AI 的理解、培养道德意识和支持不同年轻人追求计算机科学至关重要，以帮助确保未来开发更公平的 AI 技术。在这里，我们分享了我们为中学生开发和远程促进跨学科 AI 伦理计划的经验，旨在提高青少年对 AI 及其社会影响的认识和理解。学生讨论了包含道德困境的故事，参与了 AI 媒体和模拟，并创建了数字产品来表达他们对 AI 伦理问题的立场。在正式和非正式环境中的四次迭代中，我们发现学生参与了 AI 故事并投入到学习 AI 及其社会影响中。短篇故事能够有效地提高人们的认识，集中讨论，并帮助学生对公平、偏见和隐私等人工智能伦理问题形成更细致的理解。
天气准备国家 - 马里兰大学东岸大学
从节奏和Tropomi测量中合并了狮子座对流层NO2产品6：30-7：30 WR16 Danasia Sproles烟雾气雾对冰雹和龙卷风热力学影响6：30-7：30 WR1WR18 WR18 ISABEL LOPEZECOLZECECIETAL SOCIETAL SOCIETAL SOCIETALS和URABAR REBANTICTION in URABAR REBANITION for URABAR REPLERENT洪水泛滥
使用 AI/ML 工具跟踪社交媒体中的恶意信息，以帮助减轻有害的 GenAI，从而改善社会福祉
对社会福祉的威胁正在迅速发展，这种威胁来自社交媒体上广泛传播的错误信息。更令人担忧的是“恶意信息”，它在某些社交网络上被放大。现在，这种威胁又增加了一个维度，即使用生成式人工智能故意增加错误信息和恶意信息。本文重点介绍了一些“边缘”社交媒体渠道，这些渠道的恶意信息水平很高，这在我们的人工智能/机器学习算法中有所体现。我们讨论了各种渠道，并特别关注其中一种渠道“GAB”，作为潜在负面影响的代表。我们概述了一些当前的恶意信息作为示例。我们捕捉元素，并观察其随时间的变化趋势。我们提供了一组人工智能/机器学习模式，可以表征恶意信息，并允许捕获、跟踪，并可能用于响应或缓解。我们强调了对恶意代理使用 GenAI 故意发送恶意信息以破坏社会福祉的担忧。我们建议将所提出的特征作为一种方法，以启动一种更加慎重和定量的方法来解决社交媒体中这些会对社会福祉产生不利影响的有害方面。本文强调了“恶意信息”（包括虚假信息、网络欺凌和仇恨言论）扰乱社会各个阶层的可能性。恶意信息的扩散可能会导致严重的现实后果，例如大规模枪击事件。尽管试图在 Facebook 等主要平台以及某种程度上在 X/Twitter 上引入审核，但现在越来越多的社交网络（如 Gab、Gettr 和 Bitchute）提供了完全不受审核的空间。本文介绍了这些平台，并对 Gab 的帖子进行了半定量分析的初步结果。本文使用文本分析研究了几种表征模式。本文强调了 Gab 和其他边缘平台对生成式 AI 算法的危险使用，强调了对社会福祉的风险。本文旨在为捕获、监控和减轻这些风险奠定基础。
欧盟中的新食品案例研究：探索风险评估与社会见解之间的相互作用，首先收到的传播文件：09年2月9日
科学和消费者对新食品或替代食品的需求的最新进展增强了食品行业的创新，刺激了新食品的生产。在欧盟（EU）中，当这些缺乏重要的消费历史时，它们可能有资格为新食品（NFS），并且需要欧洲食品安全局（EFSA）进行风险评估，然后才能进入欧盟市场。在这种情况下，风险交流对于确保公众了解任何相关风险至关重要，并且根据社会知识和风险感知需要不同的方法。我们确定了针对不同NF的有效风险交流选择，对社会见解，媒体分析和技术功能的核算。我们应用了EFSA的改编版本，以计划风险交流风险评估对细胞文化衍生食品的传入请求以及先前评估的NFS。研究包括：根据NF的性质进行分类，对其风险交流潜力的授权评估，对NF类别的共享特征的识别，可能会触发社会兴趣，并收集来自文献和媒体分析的社会见解，以对风险交流进行地图元素。我们建议通过对源自微生物，真菌或藻类的NF提高意识来增强个人对风险的了解，这些NF是由昆虫或植物衍生而来的精确发酵产生的。对于细胞培养的食物，公众知识更高，沟通方法应旨在建立信任并解决观点的差异。我们进一步强调了EFSA与利益相关者之间持续对话的重要性，以确保量身定制的风险交流，以考虑科学和社会因素。
AI Action Summit Consultation Report.pptx
This report outlines priorities and actionable recommendations to protect citizens' rights, ensure fairness, and maximize the positive impact of AI systems, whilst safeguarding against their risks. Participants call for leveraging AI to address current societal issues such as medical research, climate change, disinformation… and push for inclusive, bottom-up governance where they can remain engaged, from policy design to ongoing evaluation.