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![课程大纲中关于使用生成人工智能 (AI) 的声明示例（见参议院章程 54 和 55） 生成人工智能是一种通过识别大量训练数据中的模式来创建类似人类内容（包括文本、图像、视频和计算机代码）的技术，然后创建具有相似特征的原始材料。示例包括：可以生成文本的 ChatGPT、Google Gemini、Claude 和 Jenni，可以生成编码和编程的 Github Co-pilot，以及可以生成图像的 DALL-E 和 Midjourney。（Pasick，2023 年）参议院章程 54 和 55 要求教师在课程大纲中包含“有关在课程中使用生成人工智能 (AI) 的信息或限制”。不将信息包含在课程大纲中的默认情况是允许在课程中使用生成人工智能（参议院：2024 年 5 月 10 日）。教学大纲说明样本：[非详尽列表] 禁止使用示例 1：在本课程中，使用任何生成式 AI 系统（包括但不限于 ChatGPT、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）均被视为可能带来不应有优势的未经授权的辅助工具，因此不得在提交的成绩作业创作中或作为本课程任何作业的一部分使用。在本课程的评分作业中使用生成式 AI 系统被视为学术不端行为，可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 2：在本课程中，生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）被视为未经授权的辅助工具。在本课程的任何作业（例如写作过程、创作过程、图像创建过程）的任何阶段均不允许使用生成式 AI。以此方式使用将被视为学术不端行为，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 3：本课程不允许使用生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 等）；因此，在本课程中使用任何 AI 工具进行作业都将被视为违反大学的学生行为准则，因为该作业并不完全是你自己的，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 4：除非讲师明确说明，否则本课程的所有作业均严禁使用生成式人工智能工具。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 以及其他人工智能工具。使用未经授权的辅助工具构成学术不端行为，可能受到《条例 31：学术诚信》的处罚。一些允许的用途示例 1：学生可以根据每次评估概述的指导方针在本课程中使用生成式人工智能，只要承认并引用了生成式人工智能的使用，并遵循课程大纲和/或作业说明中给出的引用说明即可。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和](/simg/2/2b284d70466e04bcf703479538c50445c084deab.png)
课程大纲中关于使用生成人工智能 (AI) 的声明示例（见参议院章程 54 和 55） 生成人工智能是一种通过识别大量训练数据中的模式来创建类似人类内容（包括文本、图像、视频和计算机代码）的技术，然后创建具有相似特征的原始材料。示例包括：可以生成文本的 ChatGPT、Google Gemini、Claude 和 Jenni，可以生成编码和编程的 Github Co-pilot，以及可以生成图像的 DALL-E 和 Midjourney。（Pasick，2023 年）参议院章程 54 和 55 要求教师在课程大纲中包含“有关在课程中使用生成人工智能 (AI) 的信息或限制”。不将信息包含在课程大纲中的默认情况是允许在课程中使用生成人工智能（参议院：2024 年 5 月 10 日）。教学大纲说明样本：[非详尽列表] 禁止使用示例 1：在本课程中，使用任何生成式 AI 系统（包括但不限于 ChatGPT、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）均被视为可能带来不应有优势的未经授权的辅助工具，因此不得在提交的成绩作业创作中或作为本课程任何作业的一部分使用。在本课程的评分作业中使用生成式 AI 系统被视为学术不端行为，可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 2：在本课程中，生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）被视为未经授权的辅助工具。在本课程的任何作业（例如写作过程、创作过程、图像创建过程）的任何阶段均不允许使用生成式 AI。以此方式使用将被视为学术不端行为，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 3：本课程不允许使用生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 等）；因此，在本课程中使用任何 AI 工具进行作业都将被视为违反大学的学生行为准则，因为该作业并不完全是你自己的，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 4：除非讲师明确说明，否则本课程的所有作业均严禁使用生成式人工智能工具。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 以及其他人工智能工具。使用未经授权的辅助工具构成学术不端行为，可能受到《条例 31：学术诚信》的处罚。一些允许的用途示例 1：学生可以根据每次评估概述的指导方针在本课程中使用生成式人工智能，只要承认并引用了生成式人工智能的使用，并遵循课程大纲和/或作业说明中给出的引用说明即可。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和
课程大纲中关于使用生成人工智能 (AI) 的声明示例（见参议院章程 54 和 55） 生成人工智能是一种通过识别大量训练数据中的模式来创建类似人类内容（包括文本、图像、视频和计算机代码）的技术，然后创建具有相似特征的原始材料。示例包括：可以生成文本的 ChatGPT、Google Gemini、Claude 和 Jenni，可以生成编码和编程的 Github Co-pilot，以及可以生成图像的 DALL-E 和 Midjourney。（Pasick，2023 年）参议院章程 54 和 55 要求教师在课程大纲中包含“有关在课程中使用生成人工智能 (AI) 的信息或限制”。不将信息包含在课程大纲中的默认情况是允许在课程中使用生成人工智能（参议院：2024 年 5 月 10 日）。教学大纲说明样本：[非详尽列表] 禁止使用示例 1：在本课程中，使用任何生成式 AI 系统（包括但不限于 ChatGPT、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）均被视为可能带来不应有优势的未经授权的辅助工具，因此不得在提交的成绩作业创作中或作为本课程任何作业的一部分使用。在本课程的评分作业中使用生成式 AI 系统被视为学术不端行为，可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 2：在本课程中，生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）被视为未经授权的辅助工具。在本课程的任何作业（例如写作过程、创作过程、图像创建过程）的任何阶段均不允许使用生成式 AI。以此方式使用将被视为学术不端行为，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 3：本课程不允许使用生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 等）；因此，在本课程中使用任何 AI 工具进行作业都将被视为违反大学的学生行为准则，因为该作业并不完全是你自己的，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 4：除非讲师明确说明，否则本课程的所有作业均严禁使用生成式人工智能工具。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 以及其他人工智能工具。使用未经授权的辅助工具构成学术不端行为，可能受到《条例 31：学术诚信》的处罚。一些允许的用途示例 1：学生可以根据每次评估概述的指导方针在本课程中使用生成式人工智能，只要承认并引用了生成式人工智能的使用，并遵循课程大纲和/或作业说明中给出的引用说明即可。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和
生成式人工智能在法律领域的应用 亚利桑那州律师协会演讲
• ND Tex（布兰特利·斯塔尔法官）关于生成人工智能的强制性认证。所有出庭的律师和亲自出庭的诉讼当事人必须在出庭通知的同时，在案卷上提交一份证书，证明任何文件的任何部分都不会由生成人工智能（例如 ChatGPT、Harvey.AI 或 Google Bard）起草，或者生成人工智能起草的任何语言都将由人工使用印刷记者或传统法律数据库检查准确性。因此，如果当事人未能在案卷上提交一份证书，证明他们已阅读法院对法官的具体要求，并理解他们将根据规则 11 对他们签署并提交给法院的任何文件的内容负责，无论该文件的任何部分是否由生成人工智能起草，法院都将删除该当事人的任何文件。布兰特利·斯塔尔法官，《法官具体要求，关于生成人工智能的强制性认证》（2024 年 5 月 30 日）。
请求有关可再生丙烷生产技术的信息，并使用日期：7/9/2024主题：信息请求（RFI）描述TH
请求有关可再生丙烷生产技术的信息，并使用日期：7/9/2024主题：信息（RFI）说明美国能源部（DOE），能源效率和可再生能源（EERE）生物环境技术办公室（BIOERE）技术办公室（BETO）正在要求有关与Crevertion＆Development和Development of Convertion＆Development和Development＆D）的信息和反馈（REAK）。此RFI的重点是了解可再生丙烷和其他可再生气体中间体的生产和使用供应链。具体来说，DOE想了解研发增加可再生丙烷的生存能力，以追求可持续航空燃料的新生产途径和市政废物的其他高影响力产品；农业残留物；森林资源；以及脂肪，油和油脂。在美国的背景，丙烷消耗平均每天约100万桶，约占总能源消耗的1％。2传统上，丙烷供应链起源于天然气加工副产品或原油炼油副产品。最近，可再生丙烷已成为生物燃料行业的新副产品或产品。例如，在生物脂肪，油和油脂（包括氢酯和脂肪酸（HEFA））的氢化物质中，将丙烷从甘油三酸酯上裂解，丙烷产量为5％，重量为5％。如果碳氢化合物进一步加热以增加可持续的航空燃料产量，则可能还有其他丙烷和其他气体中间体。3其他可再生丙烷和其他可再生气态中间体的生产，利用市政废物，农业残留物和森林资源也可能不在
高速增长的科技公司利用数据驱动的安全平台实现 2800 万美元的长期节省
实施 HiveWatch® GSOC OS 节省的 2800 万美元主要来自优化和/或减少有效响应警报所需的资源、减少监控多个位置所需的现场资源和 GSOC 操作员数量，以及与培训、入职和新操作员和分析师实施相关的效率提高。HiveWatch 能够找到企业可以节省资源和时间的领域，并用数据支持它来证明这一点。最终用户证言——“实施 HiveWatch 后，GSOC 操作员的参与度提高了。他们更加享受日常工作。实施非常简单。”请在此处观看有关 HiveWatch 的简短视频。
我如何阅读使用机器学习方法的文章
杰斐逊数字共享将这篇文章带给您免费和开放访问。Jefferson Digital Commons是Thomas Jefferson大学教学中心（CTL）的服务。Commons是杰斐逊书籍和期刊的展示，经过同行评审的学术出版物，大学档案馆的独特历史收藏以及教学工具。Jefferson Digital Commons允许研究人员和感兴趣的读者在世界任何地方学习并与Jefferson奖学金保持最新状态。本文已被杰斐逊数字共享的授权管理人接受了金梅尔癌症中心教师的培训。有关更多信息，请联系：jeffersondigitalcommons@jefferson.edu。
Innergex Chile 使用 N3uron 集成其首个电池储能系统 (BESS)
PV Salvador 的 BESS 将为智利电网提供 50 MW/250 MWh（5 小时）的可靠供电。它储存 PV Salvador（68 MW）在白天产生的电力，并在夜间高峰需求时段注入国家电力系统。萨尔瓦多电池项目因此加强了智利国家电力系统 (SEN)，优化了该国现有的输电和配电基础设施。萨尔瓦多的 BESS 使用 985,320 个电池，可储存 250 MWh，相当于 44,000 个智利家庭的用电量。
巨型电池正在改变世界……使用电力
在上图中，图表以五分钟为增量，按燃料类型反映了 4 月份平均每日发电量。图表显示了从其他地区进口的电量，以及电池电量向电网放电的时间，但没有显示电池充电或电力出口。数据反映了公用事业规模的发电量，不包括“电表后”来源，例如屋顶太阳能电池板。没有根据天气变化进行调整。
CBO 如何使用 ReEDS 模型分析电力行业的政策
这些激励措施的效果受到多种不确定因素的影响。一种不确定性因素来自现实世界的限制（如建设输电线路或发电机选址的限制），这些限制可能会限制可再生能源发电的采用。国会预算办公室修改了 ReEDS 以反映这些限制。即便如此，输电和选址限制仍可能产生该机构无法通过其建模方法衡量的影响。另一个不确定性因素来自模型的输入：具体而言，可再生能源、储能和核电技术成本估计存在不确定性；燃料价格；法案中奖励抵免条款的采用；以及电力需求的增长。该机构使用 CBO-ReEDS 提供了这些参数的不确定性估计。
Applied Digital 使用 Supermicro AI 服务器
Applied Digital 认为，最适合其用户的系统是 Supermicro SYS- 821GE-TNHR，它配备双第四代英特尔® 至强® 铂金处理器 8462Y+。这些服务器使用 NVIDIA HGX H100 GPU，每个 GPU 配备 80GB 内存。NVIDIA H100 为 HPC 提供 67 万亿次浮点运算的 FP64 Tensor Core 计算，而融合 AI 的 HPC 应用程序可以利用 H100 的 TF32 精度实现单精度矩阵乘法运算的 1 千万亿次浮点运算吞吐量。该系统在计算节点内托管八个 H100 Tensor Core GPU 和 900GB/s NVSwitch，用于 GPU 到 GPU 的通信。Applied Digital 选择 2TB 的系统 RAM 来在转移到 GPU 内存之前暂存工作负载。对于网络，Applied Digital 使用 100GbE 进行带内管理和对象存储，并使用 NDR 结构进行 GPU Direct 和融合闪存文件系统流量。利用 NVIDIA DGX 参考架构，Applied Digital 可扩展到在单个并行计算集群中工作的数千个 H100 GPU。
