XiaoMi-AI文件搜索系统
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没有完整的生命周期评估，对于数字基础设施的可持续决策
这种对碳排放建模的整体方法可确保在生命周期的每个阶段整合可持续性考虑因素，从而使数字资产所有者能够做出前瞻性，数据驱动的决策，这些决策不仅满足监管要求，而且还将其定位为向低碳经济过渡的领导者。图2提供了两种不同网络技术的生命周期碳排放的说明性比较，并探讨了三种替代方案，即：基线场景反映了设备寿命，乡村电力组合，碳排放因子等方面的一组标准参数。;一种情况，反映了某些国家在某个时间点之前在电力组合中获得更高份额的可再生能源的承诺；考虑到更大的设备耐用性和寿命对碳排放的影响的情况。
对高风险人工智能系统实施风险评估
• 识别高风险人工智能系统：识别高风险系统需要新的实践。这些新实践应尽可能融入现有的风险工作流程。这种方法有助于减少冗余，加快实施速度，并改善审查人工智能系统所必需的协作。WaTech 管理着多个风险流程，这些流程可用于整合新的人工智能风险实践，包括信息安全风险评估、安全设计审查、隐私阈值分析和隐私影响评估。这些流程非常适合在系统首次实施时评估预期的系统用途，应进行修改，以要求机构在必要的安全或隐私审查期间记录人工智能系统风险级别。WaTech 已制定指南，帮助机构确定风险级别。当识别出高风险系统时，应在实施前完成完整的风险评估。
高等教育中抗人工智能的评估
生成式人工智能在教育领域的出现既带来了机遇，也带来了挑战，尤其是在学生评估方面。本文探讨了生成式人工智能对评估实践的变革性影响，并借鉴了最近与全球南方教育工作者举办的培训研讨会。它研究了人工智能如何通过培养批判性思维、创造力和协作能力来丰富传统的评估方法。本文介绍了创新框架，例如抗人工智能评估和过程产品评估方法，这些框架强调不仅要评估最终产品，还要评估学生在整个学习过程中与人工智能工具的互动。此外，它还提供了将人工智能融入评估的实用策略，强调了学术诚信的道德使用和维护。本文解决了人工智能采用的复杂性，包括对学术不端行为的担忧，为教育工作者提供了工具，以应对学习环境中人机协作的复杂性。最后，它讨论了机构政策对于指导人工智能道德使用的重要性，并为教师发展提出了建议，以适应不断变化的教育格局。
水平气候变化脆弱性评估
1德国综合生物多样性研究中心Halle-Jena-Leipzig（IDIV），德国莱比锡； 2莱比锡大学，德国莱比锡； 3荷兰莱顿的天然生物多样性中心； 4动物育种和基因组学，荷兰瓦格宁根瓦格宁根大学和研究； 5美国新不伦瑞克省罗格斯大学生态，进化和自然资源系； 6美国加利福尼亚州圣克鲁斯分校生态与进化生物学系，美国加利福尼亚州圣克鲁斯； 7动物的生物学，分子进化与系统学研究所，德国莱比锡大学； 8 Senckenberg自然历史博物馆Görlitz，Senckenberg -ember – Leibniz Association，Görlitz，德国； 9国际学院Zittau，TechnischeUniversitätDresden，Zittau，德国； 10美国Fish＆Wildlife Service，Collins，Collins，Colorado，USA，美国，埃克塞特大学，英国埃克塞特大学11个生物科学家Fish＆Wildlife Service，Collins，Collins，Colorado，USA，美国，埃克塞特大学，英国埃克塞特大学11个生物科学家
CDOS-批准 - Assessments-2017.pdf
否则有资格在2015年6月获得高中文凭的学生必须参加并通过四个所需的摄政考试或经过部门批准的替代评估（一项替代评估中的一个：英语，数学，科学和社会研究），并通过一项相当严格的评估进行第五次要求的考试，或者以五次要求的考试，或者以五分之五的考试来代表签名。学生可以通过完成专员法规第100.6（b）（1-3）条中规定的所有要求，或者通过通过部门批准的全国认可的工作准备就绪评估来赚取CDOS启动证书。已批准以下评估和缩短的分数要求作为部门批准的CDO中的途径评估。如果您注意到自本文档发布以来的任何评估削减分数或版本已更新，请发送电子邮件至emsccte@nysed.gov。
LSHTM 声明 - 评估中的人工智能
• LSHTM 认识到人工智能 (AI) 有可能改变学生的学习方式以及他们在未来职业生涯中取得成功所需的技能。LSHTM 致力于批判性地探索如何使用 AI 来增强教育。 • 人工智能能力正在迅速变化，与所有大学一样，我们正在加深对人工智能及其对教育的影响的理解。本指南将定期审查和更新。本文件列出了学生如何在评估中使用人工智能的指导。它最后一次更新是在 2024 年 8 月。 • 您可以在制作评估时使用人工智能工具，除非另有具体指导。您必须以符合学术诚信、专业责任和数据安全原则的方式这样做。 • 您必须清楚地说明如何使用 ChatGPT 和 Claude AI 等生成式人工智能工具，并且必须引用人工智能生成的输出的直接引用。 • LSHTM 的学术规定明确规定，提交您未制作的评估属于评估违规行为，可能会受到调查以确定是否存在学术不端行为。 • 关于在评估中使用人工智能的任何具体疑问，请直接向模块组织者咨询。
对话的报告W JERRY SALAMY，JACOBS项目经理案卷编号23-AFC-01，23 ...
抽象的盐水盐水目前被带到地表以在加利福尼亚州萨尔顿海地区产生地热能，其中含有高浓度的锂，在将盐水重新注入地热储层之前可能会提取。这将为美国生产基于锂的电池的国内采购锂的新供应链，这将有助于推动过渡到可再生能源网格。计划在Salton Sea已知地热资源区域考虑扩大地热生产以及锂提取的计划。我们讨论了与这种地热扩张和锂产量相关的水污染的潜在问题，并在对科罗拉多河流域的水提取物的潜在限制下。我们估计，对当前提议的地热生产和锂提取设施的水需求仅占该地区历史供水的4％。区域水分配将受到科罗拉多河从现在到2050年从科罗拉多河分配的拟议切割的影响，而不是与地热生产的扩展和相关的锂提取。将来准确地计划水需求将需要有关锂提取和精炼过程的水需求的更多特定信息。
Zimbabwe国家生态系统评估的范围报告1。基本原理国家生态系统评估（NEA）在生物多样性中很重要
津巴布韦国家生态系统评估的范围报告1。基本原理国家生态系统评估（NEA）在生物多样性保护和保护自然对国家层面的人的贡献中很重要。虽然自然资源和生态系统的生产力，尤其是生物多样性，土地和水的重要性，但在津巴布韦得到了认可，但是，相同的生态系统面临着各种威胁和冲击，这些威胁和冲击会影响其正直，有时会导致不可逆转的变化，破坏了民族震惊和抗气性的震惊和经济压力。与人口增长相关的人为因素的增加继续对生态系统施加压力，从而增加了生物多样性损失的速度，对濒危物种和脆弱生态系统（如湿地）构成了严重威胁。这些包括用于农业，制造，采矿和定居点的土地清除。也有自然因素会导致生物多样性丧失，例如干旱，洪水和气候变化等随机事件，这增加了社区生计的脆弱性。津巴布韦政府已经排队了各种气候变化的适应和弹性策略，以使可持续的生计尤其是在最脆弱的群体中。已经采用了一项气候变化政策，该政策指导与气候变化有关的问题，以促进协调的努力，以应对不断变化的气候所面临的潜在挑战。生物多样性损失的其他驱动因素包括反复的干旱，贫困增加，粮食不安全以及不可持续的土地和资源使用。作为对生态系统性能的监视和评估的一部分，津巴布韦需要NEA，以确定干预措施以维持生态系统完整性。NEA提供了重视生态系统并鼓励生态系统健康和健康的优先次序的机会。NEA调查结果还将在津巴布韦发挥重要作用，因为它们将为国家发展和部门政策的发展和实施提供信息。津巴布韦的国家生物多样性战略与行动计划（NBSAP）概述了自然的重要性（Mewc，2014年）。津巴布韦致力于保护和保护自然，作为可持续发展的重要资源。此外，国家发展战略（NDS）1（2021-2025）强调了基于可持续使用原则的基于自然解决方案以促进经济增长的需求（津巴布韦政府，2020年）。津巴布韦的旅游发展策略也得到了丰富的野生动植物资源的基础，旅游政策和野生动植物政策都强调，需要通过国内，地区和国际旅游业增长来利用该国生物多样性资源的经济价值。因此，各个层面的决策都旨在全面考虑自然的价值。自然提供原材料，食物，医学，学习灵感，并为该国的国内生产总值（GDP）做出贡献。因此，成功的保护和可持续使用生物多样性对于实现这些国家战略的目标和目标至关重要，因此需要NEA。尽管在各个发展层面上都赞赏自然的价值，但与津巴布韦保护工作的有效性有关的局限性存在局限性。在NBSAP实施的不同范围内经历了各种挑战和障碍。衡量和量化自然价值和收益的工具不足会导致面对自然资源的竞争主张而产生偏见的决策。因此，缺乏关于自然价值及其在国民经济中的贡献的知识。在某些情况下，自然是出于短缺的经济利益而牺牲的。其他土地使用的压力越来越大
在生成人工智能时代开发有效的评估
生成人工智能（GAI）具有改变教育领域的巨大潜力，因为GAI模型可以考虑上下文，因此可以接受培训以对学生学习成果进行快速而有意义的评估。但是，当前版本的GAI工具具有相当大的局限性，例如用于训练模型的数据集中通常固有的社交偏见。此外，GAI革命是在从基于记忆的教育系统中转向支持学习者发展知识和技能来解决现实世界问题并解释现实世界现象的能力的时期。使用GAI工具进行旨在促进知识应用的评分评估的挑战是确保这些算法与受过训练的人类得分手在评估学生绩效时得分相同的构造属性（例如，知识和技能）。同样，如果使用GAI工具来开发评估，则需要确保GAI生成的评估的目标与开发这些评估的学习环境的愿景和绩效期望保持一致。目前，尚未确定评估基于AI的评估和评估结果的有效性的准则。本文代表了与开发和验证基于GAI的评估和评估结果有关的问题的概念分析，以指导学习过程。我们的主要重点是调查如何有意义地利用GAI的能力来开发评估。我们提出了根据现有验证方法评估GAI产生评估和评估得分的有效性证据的方法。我们讨论了旨在建立评估基于AI的评估和评估结果的指南和方法的未来研究途径。我们以美国教育研究协会的教育和心理测试标准中概述的有效性理论进行了讨论，并讨论了我们如何在基于GAI评估的背景下建立从测试分数确定的标准建立标准。