XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemener
修订后的 EPBD 中的一次能源和运营 CO 指标计算
EPBD 包括设定评估边界和计算一次能源的主要定义和原则。以下定义构成了 EPBD 中一次能源指标计算的起点：• 第 2 条定义 53“评估边界”是指测量或计算输送和输出能源的边界；1• 定义 58“能源使用”是指输入到提供 EPB 服务的建筑技术系统的能源，旨在满足能源需求；• 定义 62“输送能源”是指按能源载体表示的、通过评估边界供应给建筑技术系统以满足考虑的用途或生产输出能源的能源；• 定义 63“输出能源”是指按能源载体和一次能源因子表示的、输出到电网而不是在现场自用或其他现场用途的可再生能源的比例；
基于生成式 AI 的活动和作业的样本...
“我在一个我打算作为教学机会的作业中使用了 [ChatGPT]。我让学生编写带注释的参考书目，并严格说明样式和格式。然后我让他们提示 ChatGPT 做同样的事情，然后像他们认为我会给他们评分一样严格地给 ChatGPT 评分。我给了他们我将在人工生成的作业中使用的评分标准。效果非常好！他们真的把 ChatGPT 当作了重中之重。他们都使用图书馆数据库来检查资源是否存在（大多数情况下不存在），并使用《芝加哥格式手册》来检查风格是否正确（通常不正确）。他们都观察到它对于编写语法句子非常有用，但这还不够。我真的很高兴。”
人工智能/机器学习在医疗健康领域的挑战：偏见、普遍性、隐私
另请参阅：可穿戴传感器在 SARS-CoV-2 感染检测中的表现：系统评价，Mitratza 和 Goodale 等人。《柳叶刀数字健康》
草案SB 63证词 - 康涅狄格州大会
在过去的几年中，康涅狄格州进行了大量的财务和基础设施投资，以支持海上风能开发。最值得注意的是，该州已分配了数亿美元，以现代化和重新开发新伦敦的州码头，将其转变为离岸风项目的尖端编组港口。这项投资不仅增强了康涅狄格州在海上风开发中的领导地位，而且还通过吸引开发商及其相关行业进入该地区创造了新的经济机会。目前正在进行一些主要的海上风力项目，这些项目将为康涅狄格州，马萨诸塞州和罗德岛提供清洁，无碳电力，从而加强了我们对区域合作的承诺，以过渡到可再生能源。
欧洲能源转型电网 | Ember
电网必须与可再生能源发电和清洁需求侧技术保持同步发展，才能将能源转型的好处带给消费者。TSO 的电网规划为未来的协调提供了宝贵的见解。能源供需情景是电网规划的核心，是否需要扩大或升级基础设施高度依赖于所探索的预测。为了评估这些情景与欧洲能源转型的当前轨迹的匹配程度，我们的分析将这些情景与最新的国家能源目标以及风能和太阳能的最新市场前景进行了对比。协调程度在很大程度上表明了国家输电网是否准备好适应能源系统的预期变化，以实现政策目标并促进加速可再生能源部署的整合。
电力公用事业和发电机行业指导
1) 参见英国 2008 年《气候变化法案》和 2022 年 9 月更新的《英国国家自主贡献》。2) 国际财务报告准则 (IFRS)，IFRS S1 可持续相关财务信息披露的一般要求，2023 年。3) 国际财务报告准则 (IFRS)，IFRS S2 气候相关披露，2023 年。4) 英国政府，《调动绿色投资：2023 年绿色金融战略》，2023 年。5) 金融行为监管局 (FCA)，《一级市场公报》45，2023 年。
生成式人工智能的建议教学大纲语言
• 鼓励学生利用技术，包括生成式 AI 工具，来加深对课程材料的理解。• 学生可以在本课程中使用人工智能工具（包括生成式 AI）作为学习辅助工具或帮助完成作业。但是，学生最终要对他们提交的作业负责。• 学生必须将人工智能工具生成的任何内容以及用于生成内容的提示作为作业的附录提交。• 人工智能工具生成的任何内容都必须适当引用。许多发布标准引用格式的组织现在提供有关引用生成式 AI 的信息（例如 MLA：https://style.mla.org/citing-generative-ai/ ）。• 学生可以选择在完成本课程的作业时使用生成式 AI 工具；此用途必须记录在每个作业的附录中。文档应包括使用了哪些工具、如何使用它们以及如何将 AI 的结果纳入提交的作品中。
调整视觉语言模型以实现医学图像中的通用异常检测
大规模视觉语言预训练模型的最新进展已在自然图像领域中的零样本/少样本异常检测方面取得了重大进展。然而，自然图像和医学图像之间巨大的领域差异限制了这些方法在医学异常检测中的有效性。本文介绍了一种新颖的轻量级多级自适应和比较框架，以重新利用 CLIP 模型进行医学异常检测。我们的方法将多个残差适配器集成到预训练的视觉编码器中，从而实现不同级别视觉特征的逐步增强。这种多级自适应由多级、逐像素的视觉语言特征对齐损失函数引导，将模型的重点从自然图像中的对象语义重新校准到医学图像中的异常识别。调整后的特征在各种医学数据类型中表现出更好的泛化能力，即使在模型在训练期间遇到看不见的医学模态和解剖区域的零样本场景中也是如此。我们在医学异常检测基准上进行的实验表明，我们的方法明显优于当前最先进的模型，在零样本和少样本设置下，异常分类的平均 AUC 改进分别为 6.24% 和 7.33%，异常分割的平均 AUC 改进分别为 2.03% 和 2.37%。源代码可从以下网址获取：https://github.com/MediaBrain-SJTU/MVFA-AD
印度斯坦锌计划在5 ...
Home / Companies / News / Hindustan锌计划在5 - 7年内过渡到可再生能源的印度斯坦锌计划在5 - 7年内过渡到可再生能源< / div