XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemTWG
技术工作组 (TWG) TWG 会议记录...
大部分 Google 课堂讨论录音并不像面对面的讨论那样强制要求——底线信息是，教师和学生都必须同意录音。GDOE Google 课堂控制 - 如果您使用 GDOE 帐户构建它并将其安装在 GDOE 资源中，那么它将成为 GDOE 的财产，但您也可以将其复制到您的 GCC 帐户，由 GCC 共同拥有。Google vs. Moodle vs. Office 365 for Education vs. Course Studio (MyGCC)（出于认证目的 - 以上所有平台都具有存档功能，在内容方面完全由 GCC 拥有，并且只与“文件所有者”决定存档或保存的内容一样好）。问题是，如果这是一个认证问题，那么为什么面对面的课程没有以硬拷贝或正在使用的资源的形式“存档”？此外，无论是在 Google Classroom、Office 365、Moodle 还是 MyGCC Course Studio 上授课，都无需获得认证即可教授同步在线课程，但一旦您将课程标记为远程教育并以异步方式授课，您就需要获得认证（需要查看此声明）。
范围 2 TWG 会议纪要
o 一位成员质疑容量扩张模型的结果如何适用于最终用户的个人决策，并担心它们不是为会计准则提供信息的合适工具，因为中央计划决策者所用的方法与为电力最终用户提供决策信息的方法不同。一位成员回应说，扩张模型确实可以作为中央计划工具，但也显示了电力供需方面有效竞争市场的理论结果，这些模型应该广泛反映电力消费者和独立电力生产商面临的经济激励。o 关于氢能研究相关性的问题得到了广泛支持，因为该研究研究的是新负荷，而 C&I 负荷是现有负荷，一位 TWG 成员澄清说，一些研究确实评估了现有负荷和新负荷的情景。o 其他成员建议，任何新的 C&I 负荷都应与新的氢能相关负荷一样对待。o 一位成员承认，这项研究并不试图回答最佳归因温室气体核算方法是什么，但它确实显示了某些假设结合在一起的结果。 o 一位成员指出，引用的研究中的容量扩展模型没有考虑子区域拥塞，并假设电网区域内的可交付性，这限制了从研究中得出结论的能力，因为一些研究表明，忽略子区域可交付性会导致排放量增加。 o 一位成员回应说，区域模型并不假设完美的可交付性；相反，它们假设区域内输电扩张足以将新发电量输送到负载。 TWG 成员进一步表示，这一假设的准确性将取决于当地输电规划实践，但研究确实表明，缺乏足够的新输电可能会限制远距离采购的影响 o 一位成员分享了一种观点，即容量扩展模型没有考虑模型假设之外未来发生的任何事情，例如由于改变市场动态的新政策而导致的电网变化等。 o 一位成员指出，容量扩展模型很有用，但应该质疑结果。假设的细节非常重要，因为有些假设被视为不切实际。所提供的示例包括对所有公司采购商进行建模，就好像他们是一个协同运作的单一区块，从而产生了一定程度的效率低下和反生产力。
跨音速风洞哥廷根 (TWG) - DNW Aero
手机：+31 6 12 97 52 82 电话：+31 527 24 85 05 传真：+31 527 24 85 82 电子邮件：info@dnw.aero
TWG/RS/01/25/044 Manado，2025年1月31日主题
参考：TWG/RS/01/25/044 Manado，2025年1月31日，主题：Seascapes技术工作组的邀请，2025年2月11日。海景技术工作组珊瑚珊瑚礁三角倡议倡议，渔业和粮食安全（分配清单可以在“附件1”中找到）亲爱的杰出代表，让我首先向所有人表示感谢，以表达我所有人的持续支持和合作，以扩展到CTI-CFF的Sectional Sectional to to the Conscapes Seascapes技术工程组。代表区域秘书处，我很高兴邀请海景技术工作组（TWG）参加2025日历年的第一次在线准备会议。我们预计海景各自的焦点，替代焦点和NCC代表参加了这一非常重要的会议。这次虚拟准备会议将开始讨论2025年的EAFM TWG活动和即将举行的活动，并与我们的战略和发展合作伙伴合并了2025年认可的工作计划。会议将于2025年2月11日（星期二）上午09.00（Manado Time +8 GMT）举行。
关于疫苗接种期间和接种后 IPC 建议的建议 IPC TWG：Shaheen Mehtar、Briette du Toit、Yolanda van Zyl、Lucille Blumberg。
1 Amit S、Beni SA、Biber A、Grinberg A、Leshem E、Regev-Yochay G. 以色列医护人员接种疫苗后感染 COVID-19 的情况。Emerg Infect Dis。2021 年 4 月 [引用日期]。https://doi.org/10.3201/eid2704.210016 2 WHO。关于制定 COVID-19 疫苗国家部署和疫苗接种计划的指南 https://www.who.int/publications/i/item/WHO-2019-nCoV-Vaccine_deployment-2020.1 3 美国疾病控制和预防中心 (CDC)：https://www.cdc.gov/coronavirus/2019-ncov/vaccines/index.html 4 WHO。COVID-19 疫苗接种活动的感染预防和控制 (IPC) 原则和程序。 2021 年 1 月 15 日。https://www.who.int/publications/i/item/who-2019-ncov-vaccination-IPC-2021-1 5 ANSI/ASHRE/ASHE。ANSI/ASHRE/ASHE 标准 170-2017 附录。医疗设施通风 6 国家卫生部，《国家 IPC 政策实施实用手册》（2020 年 3 月） 7 国家卫生部。COVID-19 疾病：感染预防和控制指南（第 2 版），2020 年 5 月
核物理工具 - 机器学习、人工智能和量子计算召集人：Valerio Bertone（CEA Paris-Saclay）、Jana N. Günth
在核物理领域，机器学习的应用已在核实验、核天体物理和各种计算密集型任务等领域得到探索，如图 1 所示。在核物理实验中，机器学习算法已用于处理大型数据集，帮助识别粒子、改进事件重建，并允许进行实验设计和控制。在核天体物理领域，机器学习已用于分析信号，这在处理来自嘈杂太空环境的数据时特别有用。它还有助于确定致密物质的性质，这对于理解某些天体事件至关重要。机器学习还有利于应对计算密集型挑战。它已应用于强子结构和核碰撞 [参见 TWG 1 和 3]、天体物理模拟 [参见 TWG 4]，尤其是应用于格点 QCD [参见 TWG 1]（一种第一性原理方法），以增强我们对核物质的理解。
战术掩体联合委员会（JOCOTAS）
在 JOCOTAS 成立之前，四大军种中存在 100 多种硬壁战术掩体类型，这给掩体带来了巨大的后勤负担。JOCOTAS 已成功将四大军种的标准硬壁战术掩体系列减少到 17 种掩体类型。1995 年，JOCOTAS 增加了软壁和混合掩体。JOCOTAS 由两个技术工作组 (TWG) 组成，硬壁/混合 TWG 和软壁 TWG，每年召开两次会议，主要/投票军种成员每年召开一次会议。国防部副部长办公室（采购、技术和后勤）拥有 JOCOTAS 的批准权。更多详细的 JOCOTAS 信息在 2003 年 3 月 27 日 OUSD 批准的 JOCOTAS 章程中进行了描述，该章程显示在第 44-46 页。JOCOTAS 官员和主要投票成员列在第 47 页。
