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尼康“多圈绝对式编码器”采用麦克赛尔的PSB401010H全固态电池，耐环境性*1得到认可，
*1 环境耐久性：电池的工作温度范围请参阅 Maxell 全固态电池网页详情。https://biz.maxell.com/en/rechargeable_batteries/allsolidstate.html *2 绝对编码器：绝对编码器是一种传感器设备，常用于汽车生产线、机床等工业机器人。其目的是检测机械臂旋转位移和类似测量的绝对值。 *3 可通过回流焊进行表面贴装：在最高温度 245°C 下回流不会降低容量和负载特性等基本特性。
扭转可再生能源扩张趋势 - 执行摘要
能源转型可以说是世界上最雄心勃勃、最复杂的发展项目。问题在于，建设可再生能源项目及其依赖的配套基础设施需要花费太长时间。例如，美国国家科学、工程和医学院的一份报告计算出，从确定输电基础设施的需求到清洁电子传输线路的建设，大约需要十年时间。8 加快必要的许可和规划审批需要确保负责决策的官员对可再生能源及其影响有足够的了解，并且开发商提供的社区利益是切实而明确的。指定简化可再生能源规划和许可的地理区域可以成为有效的加速器。导致可再生能源强劲部署的规划和许可实践可以作为寻求更快行动的可再生能源开发商和监管机构的典范。
投资扭转糖尿病流行的潮流
纽约市正在进行的糖尿病流行是一场公共卫生危机，导致对纽约人造成巨大伤害，包括视力丧失和失明，肾脏和神经损伤，心脏病，中风和下肢截肢。鉴于结构性种族主义的健康影响，1种糖尿病及其并发症不成比例地影响着有贫困的色彩和社区的纽约人。2例如，尽管有1000名成年糖尿病的成年纽约人中有13名在2018年患有末期肾脏疾病，但与白人非拉丁裔/纽约人相比，黑人纽约人的数字超过两倍。covid-19已扩增了糖尿病的费用。在美国，包括在纽约市，Covid-19，对糖尿病患者产生了不成比例的影响。患有糖尿病的人患有严重疾病的风险增加，并死于Covid-19。3较高血糖的健康结果较差。我们的城市必须面对糖尿病，以对公共反应进行必要的投资，并证明糖尿病流行的严重程度。为了认识到这些不可接受的现实，黑人健康和健康人员，致力于直接向服务的社区进行直接宣传和有效的教育，这些社区与纽约市健康与精神卫生部非常普遍，纽约市卫生部（纽约市卫生部）（纽约市卫生部）（纽约市卫生部），在20222-2022-2022-2022-2022-2022-2022-2022-2022-2022-2022-核心建议是动员投资，以支持基于证据的干预措施，以应对糖尿病作为紧迫的社会，经济，种族和健康公平问题。我们可以更改此问题。该工作组的目标是审查和强调最有效的公共卫生计划，以及及时，实用的社区，临床和政策策略，以开始减少糖尿病在我们城市的可怕影响。我们不能再接受现状。
在缩放可再生能源中扭转潮流
能量过渡可以说是世界上最雄心勃勃，最复杂的发展项目。问题在于，建立可再生能源项目和他们依赖的支持基础设施要花太长时间。例如，美国国家科学，工程和医学学院的报告计算得出，从确定传输基础设施的需求转变为运输清洁电子的线路，大约需要十年的时间。8加速必要的许可和计划批准需要确保负责做出决定的官员对可再生能源及其影响有足够的了解，并确保开发人员提供有形和明确的社区福利。指定可以简化可再生计划和许可的地理区域可以是有效的加速器。规划和允许实践可导致可再生能源的强大部署的实践，可以作为可再生开发人员和寻求更快行动的监管机构的模型。
给学生关于 Turnitin 和 Ai 写作检测的建议
Turnitin AI 写作检测器是一种新工具，自 2023 年初以来才被坎宁安中心使用。在某些情况下，该工具可能会错误地识别非 AI 生成的内容。在这种情况下，您可能会被要求讨论或解释评估任务的组成部分。请理解，这本身并不构成学术不诚实的指控，您将有机会提供证据证明该作品是您自己的作品。证据的例子包括书面笔记、早期草稿等。
在线多模式转向三方对话的预测
预测多方对话中的转变对于提高口语对话系统的可用性和自然流程至关重要，从而为对话剂提供了实质性的增强。我们提出了一种基于窗口的新方法，可以通过利用尖端预训练的语言模型（PLM）和经常性的神经网络（RNN）的能力来实时进行实时的转变末端。我们的方法将Distilbert语言模型与封闭式复发单元（GRU）融合在一起，以在线方式准确预测转弯点。我们的AP-PRACH可以显着胜过基于常规的临时单元（IPU）的预测方法，这些方法通常忽略了在动态对话中重叠和中断的细微差别。这项研究的潜在应用很重要，尤其是在虚拟药物和人类机器人相互作用的领域。我们可以促进我们准确的在线预测模型，以增强这些应用程序中的用户体验，从而使它们更自然，无缝整合到现实世界中的对话中。
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Turnitin 中的 AI 检测
什么是 AI 检测？它的作用是什么？人工智能 (AI) 检测工具的工作是确定内容是由 AI 软件生成的还是由人类创建的。它通过检查大型在线数据集来预测在内容中使用单词或短语的可能性。Turnitin 等 AI 检测工具通过结合机器学习和自然语言处理来识别那些重复的模式或短语。除了重复或可预测的模式外，AI 检测还会寻找与人类创造的语言相比的复杂性、创造性和缺乏深度。AI 检测工具通过使用谓词文本来生成内容来完成此过程。由于机器更有可能在写作中使用非批判模式，因此它们不理解单词的含义。因此，它们需要上下文来分析文本。这种上下文来自 AI 检查先前生成的内容并确定下一个单词相对于已经存在的内容应该是什么。如果发现内容遵循可预测的模式，AI 检测工具将标记内容为 AI 生成的。 AI 检测和 Turnitin Turnitin 中的相似性报告现在包含一个新的 AI 写作指示功能。Turnitin 中的这个 AI 检测工具给出了可能由 AI 生成的文档的总体百分比。虽然可以在相似性报告中找到 AI 写作指示工具，但 AI 写作检测百分比不会影响相似性分数。Turnitin 的 AI 写作指示工具可以检测由 GPT-3、GPT-3.5 和其他变体（包括 ChatGPT）生成的文本。他们还对 GPT-4（ChatGPT-Plus）进行了测试，并且大多数时候能够从中检测到 AI 生成的内容。请注意，由于这项新技术正在不断发展，它并不总是完美的，因此在使用此功能评估提交的作品时，请使用您的最佳判断。不同颜色的指示器代表什么？如果 AI 写作指示器为蓝色，百分比在 1-100 之间，则表示提交已成功处理。如果 AI 写作指示器为灰色且没有百分比或显示 (--)，则 AI 写作检测指示器无法处理提交。发生这种情况的原因有多种。