AI聊天机器人(例如ChatGpt)是大语言模型(LLMS),这意味着他们使用人类编写的内容来产生响应。人类有偏见;我们倾向于根据自己的经验和信念来假设事物,因此LLMS产生的内容会遭受偏见和不准确性。对其他信誉良好的来源检查AI输出。像其他任何研究一样,分析信息的准确性和偏见。
»»填写此表格的第1部分,并将其礼物发送给教育机构(请勿发送现金)。»»教育机构必须填写表格的第2部分,并将其退还给Nextera Energy Foundation,并在提供给学校的礼物之日起一年内提供所请求的信息。»»匹配的礼物管理员将查看表格的完整性和资格,并建议申请人如果由于任何原因无法处理礼物。»»Nextera Energy Foundation将每季度处理匹配礼物。将在匹配贡献时建议所有申请人。将提供教育机构的名字列表,其礼物是匹配的。Nextera Energy Foundation保留申请员工礼物证明的权利。
越来越多的可再生能源的使用会导致间歇性发电的更高份额。在本文中,我们开发了Flexies,这是一种新的开源电力系统优化模型,以确定可再生电力发电技术和灵活性技术的成本效率部署。我们在2030年,2040年和2050年的中欧(瑞士,奥地利,法国,德国和意大利)的电力系统案例研究中应用弹性。案例研究表明,由多个天然气存储组成的低碳发电,电池和电力汽油在2050年的成本效益 - 而不是在燃气轮机中燃烧天然气。这样的脱级奖励电源系统可能会提前成本效益,假设碳价格足够高。此外,我们发现,由于电力储存的需求较低,陆上风被优先于高度挥发性太阳能。互连可实现均匀发电技术的更高股份(ON - 和近海风,透明,生物量浪费),并减少对太阳能和存储的需求。因此,与隔离国家的情况相比,互连将总发电量降低了8.2%,系统成本最多将高达16.3%,碳当量排放量最多增加9.0%。最后,我们观察到脱碳化电力系统需要从运营到投资阶段的成本转变,并且总的正常化成本可能高于电力市场价格。因此,可能需要新的机制来激励脱碳化功率系统。
●教师/学校秘书应通过AESOP/FRANTLINE系统要求获得认证的代替教师。www.aesoponline.com●登录前线www.aesoponline.com,并按照下面的说明在eesop/Frontline中输入缺席。●输入您缺席的日期。●进入缺席时,如果需要替代,请选择“是,需要替代”●输入缺席的原因:“疾病,PB,PN等”。●由于将实际上/远程学习进行指导,因此RUSD老师必须将课程计划上传到代替教师的eesop/Frontline门户网站●这是您将课程计划上传到代替教师的eesop/Frontline Portal的方式:●准备在Aesop/Frontline中创建课程,请按照pdf附件来节省课程。●单击“选择文件”(请参阅下图)选择当天的PDF课程计划,然后上传文件。●凭证技术员,Jewel Bundy将确保已分配的替代品已经在Google教室接受过培训。
根据斯坦福大学科学家进行的独立研究(用于方法和数据访问)-https://journals.plos.org/plosbiology/article?
过去二十年来目睹了对Van-der-Waals(VDW)材料的研究爆炸,这是一类广泛的固体,在该固体中,平面晶体板由VDW部队粘合在一起。通常,这些材料只能将其稀释为几个原子层,甚至可以将其变成单个原子纸,从而意识到其传统散装形式的二维(2D)变体。由于在2000年代初期的单层(1L)的第一次驱动器以来,已经将各种VDW材料隔离并以2D极限进行了隔离和研究,包括金属,宽间隙绝缘子,半导体,半导体,半金属,超级导管,磁性材料,磁性材料,以及更多。[1]中,在这些半金属中,例如石墨烯和2D半导管,通常由VI组VI过渡金属二甲硅烷基(TMDC)代表,在基本凝聚的物理学以及在电子,电子,光电电子技术中以及在基本凝聚的物理学方面创造了令人兴奋的新机会。[2-4]由于光学相互作用和频段结构发生了巨大变化,在从几层到1L极限的过渡中可能发生,因此在2D Light-Matter相互作用和超级超平均光电设备中证明了2D半导体和半米的独特机会。这值得探索其光诱导的物理学,从而导致新型量子现象。2D材料的关键特性之一是增强的电子 - 电子库仑相互作用,其介电筛选和低维度引起。这些相互作用不仅强烈修改平衡频带结构,而且更改了(照片)激发的带构结构。[5],例如,强烈结合的激子[6](由绑定的电子和孔组成),即使在室温下,也要赋予2D半导体的光学响应。这些摘录显示出各种各样的物种,具有不同的自旋,[7] Monma,[8]和电荷[9]影响其光 - 肌电相互作用的频谱,动力学和应用。2D材料的另一个属性是它们能够将其堆放到其他2D材料和基板上,几乎没有约束。[10]这些结构中的层间相互作用促进了一种独特的手段,用于设计异质结构属性和功能,而不是组成材料的材料。[11,12]这些属性包括动量依赖性层
建筑部门在所有部门的运营能源消耗和温室气体排放中的份额最高。许多国家设定的环境目标迫使需要改善现有建筑股票的环境足迹。建筑改造被认为是该方向的最有希望的解决方案之一。在本文中,提出了用于评估必要的建筑包络和能源系统改造的替代模型。人工神经网络被利用以建立此模型,以在准确性和计算成本之间取得良好的平衡。对所提出的模型进行了培训和测试,用于瑞士苏黎世市的案例研究,并将其与使用构建模拟和优化工具的建筑改造最先进的模型之一进行了比较。替代模型在较小的输入集上运行,而推导改造溶液所需的时间从3.5分钟减少到16.4μsec。结果表明,所提出的模型可以显着降低计算成本,而无需大多数改造维度的误差准确性。例如,改装成本和能源系统SE部门的平均精度为r 2 = 0。9408和F 1得分= 0。9450。最后,重要的是,这种替代改造模型可以有效地用于宽面积的自下而上的改造分析,并有助于加速采用改造措施。
由多个储罐组成的热能存储系统允许实施热跃层控制方法,这可以在放电过程中降低流出温度的下降并增加体积存储密度和利用率。基于提取和混合热阶层控制方法的多坦克系统,使用模拟评估了河流岩石作为储存材料和压缩空气作为热转移流体的模拟。对于绝热条件,模拟显示所有多坦克系统的性能都提高了,并且随着储罐数量的增加,改进的改善。混合方法的性能比提取方法更好。混合方法使用两个储罐的总体积比单坦克系统小的2.15倍提供了5.1%的流出温度下降。在绝热条件下,超过三个坦克无益。使用两个油箱,混合方法的温度下降为5.8%,体积比单坦克系统小的2.5倍。两坦克系统的发射效率为91.3%,而单坦克系统的98.1%。两坦克系统的特定材料成本比单坦克系统的特定材料成本低1.5倍。
清洁和肮脏的能量与技术变革之间的替代弹性是讨论当今最具挑战性的问题之一,即气候变化之一。尽管其重要性,但很少有研究从经验上估算这些关键参数。在本文中,我估计了从微数据中的清洁和肮脏能量之间取代的弹性,并与技术参数共同反映了能量骨料内技术变化的方向。发现替代弹性范围为2至3的弹性。在数据中观察到的很大的肮脏能量偏见的技术变化验证了指导技术变革的框架,鉴于相对能源价格的历史运动和统一上方替代的估计弹性。但是,我还发现了暗示性的证据,表明近年来,随着相对能源价格的变化和清洁能源的补贴,清洁能源增长的技术的增长速度快于肮脏的能源增强技术。
摘要这项定性研究检查了八名初中学生的数学自信心,这些学生通过非传统的过程转移到了高级数学课上。老师担心这种过渡如何影响学生对他们在数学成功的能力的信念。通过访谈收集了数据,包括解决具有挑战性的数学任务,以此作为考虑学生在数学中如何表达自己的自信心的一种手段。使用社会建构主义镜头专注于调解,发现包括有关学生初步安置的紧张关系的主题,自信作为调解人的角色的变化,归属感的感觉是具有多个调解人的角色,具有多个调解人的作用,作为中介者和自我监控的策略作为内在的教育者,这些策略是与他们一起进行过渡的学生。这些发现指出了为参加高级课程的学生认为自己成功的学生的解决方案和支持。