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初步调查结果
1977 年 8 月 4 日，美国国会通过了《能源部组织法》。成立新部门的根本原因是美国面临着日益严重的不可再生能源短缺问题，这种短缺加上我们对外国供应的日益依赖，对美国的国家安全以及美国公民的健康、安全和福利构成了严重威胁。为了解决这一问题，美国能源部成立，旨在全面、集中地关注能源政策、监管以及研究、开发和示范。该法案强调了该部门的使命，即提供科学发现、能力和主要科学工具，以改变对自然的理解，并促进美国的能源、经济和国家安全。国会认识到对手会试图破坏国家的科学研究和能源安全，因此确保新部门将获得适当的资源来实施其安全、反情报和情报政策。四十三年后，我们在国家安全创新和工业基础方面面临着类似的挑战。能源资源和安全对我们的国家安全和经济繁荣至关重要，人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的革命也同样重要。人工智能和机器学习的进步正在迅速渗透到科学和技术的各个领域，并有望提高运营效率。深度学习技术使发现可以扩展到各个经济领域，从利用新方法创造可再生能源到优化运输路线，再到阅读医学图像，再到预测蛋白质折叠途径以发现药物。关键驱动因素是大型数据集、计算能力和数学/算法开发，所有这些都是能源部的关键能力。鉴于计算和存储所需的大量能源资源，获得具有成本效益和可靠的能源供应也至关重要。美国再次参与了一场竞赛，以确保我们和我们的盟友成为推动世界未来优势的科学和技术的卓越生产者。这场竞赛的结果并不确定。中国计划每年投入 300 亿美元，到 2030 年实现人工智能领域的领先地位，而目前估计，到 2022 年，美国政府在国防以外的支出水平将达到每年约 20 亿美元。然而，美国人民和美国政府拥有巨大的资源可供使用。如果获得适当的授权和资助，能源部国家实验室系统有可能在人工智能领域引领世界。鉴于能源部和国家实验室设施的现有和计划投资，这些设施可以生成大量数据集，以及可以处理数据的百亿亿次级计算机，从人工智能设计的工作流程到无论是在大型科学项目还是基础设施和采购中，到人工智能支持的科学“理解”，即解决因果关系并得出科学定律。能源部实验室可能是唯一能够将高性能计算机与先进光子源（阿贡）和散裂中子源（橡树岭）等发现机器连接起来的地方，从而允许对数据和流进行现场机器学习。它们还有可能将计算机科学家与领域专家聚集在一起，其规模是行业和学术界无法比拟的。国家人工智能指令呼吁努力提高访问
Lifestories的发现
背景：涉及社会心理剥夺的制度化会对儿童发育产生负面影响。但是，纵向研究很少，并且尚无前瞻性研究检查成年后制度化的后果。目的：调查60年后的社会心理剥夺对认知功能的影响。参与者和环境：一项基于人群的机构化婴儿和幼儿的调查是在1958年至1961年在瑞士进行的（n = 387; M年龄= 0.93岁，SD = 0.53，48％FE男性，48％的瑞士国籍）。同时，评估了一个由399名家庭培养儿童组成的比较组（M年龄= 0.85岁，SD = 0.50，46％女性，100％瑞士国籍）。六十年后，在制度化组中收集了88个认知功能的数据（M = 62.63岁，SD = 1.32）和比较组的148个（M = 65.06，SD = 1.32）。方法：使用了标准化的测试：童年时期的brunet-l´ezine发育测试，成年后期的韦克斯勒成人智力量表的短暂形式。结果：以前的机构化个体在认知功能上得分较低（d = - 0.67，p <.001），在工作记忆中差异最大（d = -0.78，p <.001）。较长的制度化持续时间增加了认知功能降低的风险，表明DOS E - 反应效应。制度化对成人认知功能的影响是由幼儿发育状况介导的，但不是由后期的教育得分所介导的。结论：这项研究证实了早期经验假设，表明早期生活对人类的发展具有持久的影响，甚至到成年后期。
连接评估结果
此外，在设施连接后，单个传输设施停止服务（B 类）时，还发现了热和电压标准违规。为了缓解潜在的 B 类系统性能问题，将使用现有的补救措施方案 (RAS) 175、178、174、修改后的计划 RAS 193 和 1037L/1038L 的计划 RAS。与现有 RAS 175、修改后的计划 RAS 193 和 1037L/1038L 的计划 RAS 相关的总兆瓦数超过了最严重单一意外事件 (MSSC) 限制。因此，在 A 类条件下，可能需要对分配给这些 RAS 的项目进行预应急削减，以防止在 B 类条件下发电损失超过 MSSC 限制。可能需要使用实时操作实践在正常条件下进行预应急发电削减，以防止 RAS 行动导致发电削减超过 MSSC 限制。需要预先削减的可能性取决于发电情况和运行条件。
