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空气源热泵的运营成本评估集成到巴西南部的热量储能：预印本
国家可再生能源实验室（NREL）团队感谢汤加气象，能源，信息，信息，灾难管理，环境，环境，气候变化和沟通（MEIDECC）的成员可再生能源和能源效率（PCREEE），用于提供本报告中使用的重要信息和数据。nrel还赞赏与Local2030岛网络正在进行的合作，以促进点对点交换，以识别和实施全球群岛的最佳实践解决方案。此外，NREL作者感谢以下周到的反馈：Will Rolston（全球绿色增长研究所），Kaylyn Bopp，Jacob Holden，Alicen Kandt，John Barnett和Mike Callahan，以及Katie Wensuc的编辑协助。
提供官方母语语言的提供
在小学提交申请之前，本来会告诉父母将ASL/FL作为MTL-IN-LIEU的含义。含义如下： - 由于MOE未提供指导，因此要求学生在小学，中学和大学级别上私下学习ASL/FL。- 学生必须提供文档（例如对学校的明显作业，结果单，付款收据），以表明他们正在定期学习ASL/FL。- 要求学生在GCE O级别上进行ASL/FL论文，并在GCE A级别（H1）考试中进行阿拉伯语或FL论文。- 学生必须通过获得入学的最低ASL/FL等级来满足MTL的要求，以进入初级学院或集中学院（GCE O水平的D7或更高），或当地的公开资助的本科课程（GCE A级H1级的S级或更高）。
腾讯人工智能实验室 - 上海交通大学 WMT22 翻译任务的低资源翻译系统
本文介绍了腾讯人工智能实验室 - 上海交通大学 (TAL-SJTU) 针对 WMT22 共享任务的低资源翻译系统。我们参与了英语⇔利沃尼亚语的一般翻译任务。我们的系统基于 M2M100 (Fan 等人，2021)，并采用了使其适应目标语言对的新技术。(1) 跨模型词嵌入对齐：受跨语言词嵌入对齐的启发，我们成功地将预训练的词嵌入转移到 M2M100，使其能够支持利沃尼亚语。(2) 逐步适应策略：我们利用爱沙尼亚语和拉脱维亚语作为辅助语言进行多对多翻译训练，然后适应英语-利沃尼亚语。(3) 数据增强：为了扩大英语-利沃尼亚语的平行数据，我们以爱沙尼亚语和拉脱维亚语为枢轴语言构建了伪平行数据。(4) 微调：为了充分利用所有可用数据，我们使用验证集和在线反向翻译对模型进行微调，进一步提升性能。在模型评估方面： (1) 我们发现以前的研究（Rikters et al.，2022 ）由于 Unicode 规范化不一致而低估了利沃尼亚语的翻译性能，这可能导致高达 14.9 BLEU 分数的差异。(2) 除了标准验证集外，我们还使用往返 BLEU 来评估模型，我们发现这更适合这项任务。最后，我们的无约束系统在英语与利沃尼亚语之间的互译中取得了 17.0 和 30.4 的 BLEU 分数。1
![已发布版本的引文 (APA)：Markauskaite, L.、Marrone, R.、Poquet, O.、Knight, S.、Martinez-Maldonado, R.、Howard, S.、Tondeur, J.、De Laat, M.、Buckingham Shum, S.、Gašević, D. 和 Siemens, G. (2022)。重新思考人工智能与人类学习之间的交织：学习者需要具备哪些能力才能适应人工智能的世界？计算机与教育。人工智能，3，1-16。[100056]。https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100056](/simg/a/aebcfc403c23af0c5e2526482820a6e8dd33ca57.png)
已发布版本的引文 (APA)：Markauskaite, L.、Marrone, R.、Poquet, O.、Knight, S.、Martinez-Maldonado, R.、Howard, S.、Tondeur, J.、De Laat, M.、Buckingham Shum, S.、Gašević, D. 和 Siemens, G. (2022)。重新思考人工智能与人类学习之间的交织：学习者需要具备哪些能力才能适应人工智能的世界？计算机与教育。人工智能，3，1-16。[100056]。https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100056
人工智能在人类生活的方方面面（从个人休闲到协作专业工作，再到全球政策决策）的普及提出了一个尖锐的问题：如何让人们为一个日益充斥着技术设备和代理机器的互联、快速变化的世界做好准备。在充满人工智能的世界中，人们需要什么样的能力？我们如何概念化这些能力？我们如何帮助学习者发展这些能力？我们如何实证研究和评估他们的发展？在本文中，我们采用对话式知识构建方法展开讨论。我们由 11 位合著者组成的团队参加了精心策划的书面讨论。通过半独立半联合的书面多方对话，我们收集了大量关于这些能力是什么以及如何帮助学习者发展这些能力的想法。同时，我们讨论了概念和方法论思想，这些思想使我们能够测试和改进我们的假设观点。在综合这些想法时，我们提出需要超越以人工智能为中心的能力观点，并考虑技术、认知、社交互动和价值观的生态。
初步环境审查项目/TA 编号：TA-9772 REG 状态：草案日期：2022 年 9 月汤加：努库阿洛法网络升级
ADB – 亚洲开发银行 ATFP – 奥特亚罗瓦汤加森林产品 CEMP – 施工环境管理计划 CLO – 社区联络官 COEP – 环境实践守则 CCP – 协商与沟通计划 CSS – 国家保障制度 DFAT – 外交贸易部 DOE – 环境部 EIA – 环境影响评估 EIA 单位 – 环境影响评估单位 EHSG – 环境健康与安全指南 ESMP – 环境与社会管理计划 GDP – 国内生产总值 GRM – 申诉机制 HSP – 健康与安全计划 IEE – 初步环境检查 IUCN – 国际自然保护联盟 MAFFF – 农业、食品、林业和渔业部 MEIDECC – 气象、能源、信息、灾害管理、环境、气候变化和通信部 MFAT – 外交贸易部 MDHRA – 多灾害风险评估 MLSNR – 土地、测量和自然资源部 MOI – 基础设施部 NBSAP – 国家生物多样性战略和行动计划 PMU – 项目管理单位SIDS – 小岛屿发展中国家 SPCZ – 南太平洋融合区 SPS – 2009 年保障政策声明 TPL – 汤加电力有限公司 TOR – 职权范围 TWB – 汤加水务局
企业对人工智能技术的投资和劳动力结构的变化EnglishEnglish作者感谢 Lucy Eldridge、John Van Reenen（讨论者）、Janis Skrastins（讨论者）以及 Jozef Stefan 研究所人工智能实验室、劳工和金融会议、NBER CRIW 生产力、技术和经济增长会议、斯坦福大学数字创新实验室和叶史瓦大学的参与者提供的有益建议。作者感谢 Cognism Ltd. 提供的就业数据和 Burning Glass Technologies 提供的招聘信息数据。Peter Tong 和 Derek Luan 提供了出色的研究协助。Englishamerican
∗ 作者感谢 Lucy Eldridge、John Van Reenen（讨论者）、Janis Skrastins（讨论者）以及约瑟夫·斯蒂芬研究所人工智能实验室、劳工和金融会议、NBER CRIW 生产力、技术和经济增长会议、斯坦福大学数字创新实验室和叶史瓦大学的参与者提供的帮助。作者感谢 Cognism Ltd. 提供就业数据，感谢 Burning Glass Technologies 提供招聘信息数据。Peter Tong 和 Derek Luan 提供了出色的研究协助。† 哥伦比亚大学。电子邮件：tania.babina@gsb.columbia.edu。‡ 加州大学伯克利分校。电子邮件：fedyk@berkeley.edu。§ 马里兰大学。电子邮件：axhe@umd.edu。¶ Cognism；AI for Good Foundation。电子邮件：hodson@ai4good.org。
企业对人工智能技术的投资和劳动力结构的变化EnglishEnglish作者感谢 Lucy Eldridge、John Van Reenen（讨论者）、Janis Skrastins（讨论者）以及 Jozef Stefan 研究所人工智能实验室、劳工和金融会议、NBER CRIW 生产力、技术和经济增长会议、斯坦福大学数字创新实验室和叶史瓦大学的参与者提供的有益建议。作者感谢 Cognism Ltd. 提供的就业数据和 Burning Glass Technologies 提供的招聘信息数据。Peter Tong 和 Derek Luan 提供了出色的研究协助。EnglishAmerican
我们研究了美国公司使用人工智能技术后劳动力构成和组织的变化。为此，我们利用员工简历和招聘信息数据集的独特组合来衡量公司层面的人工智能投资和劳动力构成变量，例如教育程度、专业化和层级。我们记录了受过高等教育的员工和 STEM 员工初始份额较高的公司在人工智能方面的投资更多。随着公司对人工智能的投资，它们倾向于转向受过更多教育的劳动力，拥有本科和研究生学位的员工比例更高，并且在 STEM 领域和 IT 技能方面的专业化程度更高。此外，人工智能投资与公司层级结构的扁平化有关，初级员工的比例显着增加，中层管理和高级职位员工的比例下降。总体而言，我们的研究结果表明，采用人工智能技术与企业劳动力的重大重组有关。
地区 IRA 药品定价节省报告 - Paul Tonko
纽约第 20 国会选区大公司正在提高价格，压榨太多的美国人。这就是为什么民主党正在采取行动降低美国家庭的成本。2022 年《通胀削减法案》包含关键改革，旨在降低处方药价格并帮助难以负担药费的美国人。本情况说明书总结了如果新法律在 2020 年实施，纽约第 20 国会选区的 Medicare 受益人本可实现的成本节约。i 降低自付费用《通胀削减法案》规定，从 2025 年开始，Medicare 受益人每年自付的 Medicare D 部分承保的处方药费用不得超过 2,000 美元，每年约有 140 多万 Medicare 受益人从中受益。 ii 该地区估计有 3,000 名受益人的自付费用在 2020 年超过 2,000 美元。如果《通货膨胀削减法案》的自付费用上限在 2020 年生效，该地区参加标准药物计划的普通医疗保险受益人将节省约 230 美元的自付费用。胰岛素节省从 2023 年开始，医疗保险受益人每月胰岛素产品的共付额将限制在 35 美元，最多可惠及 170 万使用胰岛素的人。 iii 据估计，该地区有 10,200 名 Medicare 受益人在 2020 年使用了胰岛素。如果《通货膨胀削减法案》的 35 美元胰岛素共付额上限在 2020 年生效，那么该地区参加标准 Medicare 药物计划并使用 Novolog（最常用的速效胰岛素之一）的 Medicare 受益人每年可以节省 1,715 美元。
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高功率 PDO : 5V/3A, 9V/3A, 12V/3A, 15V/3A, 20V/3.25A 高功率 APDO1 : 3.3-16V/3.25A 高功率 APDO2 : 3.3-21V/3A 低功率 PDO : 5V/3A, 9V/3A, 12V/2.5A, 15V/2A, 20V/1.5A 低功率 APDO1 : 3.3-16V/2A 低功率 APDO2 : 3.3-21V/1.5A