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AI心理计量学：通过心理计量学库存评估大语言模型的心理概况
近年来，大型语言模型（LLM）一直在处理不断增加的人类生成的数据。语言的神经模型，例如手套（Pennington等，2014），Bert（Devlin等，2019），GPT-2（Radford等，2018），Xlnet（Yang等，2019），Roberta（Roberta（Y. Liu等，2019），2019年），Bart（Lewis et al。在社会相关性的几种应用中的变革作用。各种作者将这些模型称为“基础模型”（Bommasani等，2021; Ribeiro等，2020），强调了它们为将来可以对许多不同的应用程序域和任务进行精心调整和适应的通用计算系统提供了通用的基础。此类应用程序的示例包括
深层：使用深度学习和公共多光谱图像促进大规模自动化树库存
Deeptrees项目提供了用于培训，微调和部署深度学习模型的工具，以使用德国的数字矫正图计划（DOP）以20 cm的分辨率从德国的数字矫正图计划（DOP）中使用公共访问的图像进行诸如Tree Crown分割，树状特征检测和树种分类。这些DOP图像是根据“ Amtliches popographis-kartographissches Informationssystems”（AKTIS）指南进行标准化的，以确保其长期使用的可靠性和一致性[2]。利用深层python软件包，我们成功地绘制了萨克森州（137,293,260棵树）和萨克森 - 安哈尔特（81,449,641棵树）的218,742,901棵树，展示了该工具在森林，Urban和乡村环境中的可伸缩性（图1）。这些数据集为市政当局和机构提供了宝贵的见解，以管理街道树木，监测城市绿化和评估森林健康，从而实现更明智的决策和可持续的管理实践。
管理咨询：国防部应分析使用条码扫描仪对需要加强最终用途监控的国防物品进行盘点的情况
代理国防部政策副部长部分同意报告中的建议，但并未完全解决该建议。据代理国防部政策副部长称，国防部政策副部长办公室和国防安全合作局的官员每周都会与主要利益相关者会面，讨论条形码扫描仪的功效和改进，并正在努力寻求管理咨询中确定的解决方案。代理国防部副部长表示，在讨论更广泛地推广条形码扫描仪之前，需要对条形码扫描仪进行更广泛的测试和研究，届时将需要对计划的现状进行重新评估，以确定是否有必要制定行动计划和里程碑来纠正未解决的挑战。代理国防部副部长的评论不符合我们建议的意图，因此我们认为该建议尚未解决。当国防部政策副部长办公室 (OUSD[P]) 同意提供行动计划和里程碑，详细说明具体行动和时间表以解决本咨询中确定的使用手持式条形码扫描仪的挑战时，我们将认为该建议已得到解决。当 OUSD[P] 向我们提供文件证明行动计划和里程碑已经执行，且利益相关者已使用手持条形码扫描仪纠正了未解决的挑战时，我们将关闭此建议。请在 30 天内向我们提供有关正在进行或已完成的具体计划或行动的回复。如果是非机密的，请将您的回复发送至 SECRET，如果是机密的，请发送至 SECRET。
在落叶条件下基于无人机的数字地形模型生成，以支持热带干旱森林中的柚木种植园库存。厄瓜多尔沿海地区案例
摘要：遥感正在彻底改变森林研究的方式，而最近的技术进步，例如无人机 (UAV) 的运动结构 (SfM) 摄影测量，正在提供更有效的方法来协助 REDD（减少毁林和森林退化造成的排放）监测和森林可持续管理。这项工作的目的是开发和测试一种基于无人机 SfM 的方法，以在位于厄瓜多尔沿海地区（干旱热带森林）的柚木种植园（Tectona grandis Linn. F.）上生成高质量的数字地形模型 (DTM)。在旱季（叶子物候期），使用 DJI Phantom 4 Advanced © 四轴飞行器在位于瓜亚斯省（厄瓜多尔）的三个不同种植园的 58 个边长为 36 米的柚木方形地块上收集了无人机重叠图像。完成了一个工作流程，包括基于实地测量的地面控制点的 SfM 绝对图像对齐、非常密集的点云生成、地面点过滤和异常值移除以及从标记的地面点进行 DTM 插值。使用非常精确的地面激光扫描 (TLS) 得出的地面点作为地面参考，以估计每个参考图中的 UAV-SfM DTM 垂直误差。获得的地块级 DTM 呈现出较低的垂直偏差和随机误差（平均分别为 - 3.1 厘米和 11.9 厘米），显示出这些参考图中的统计上显著更大的误差
GAO-24-105980 重点，人工智能
a “其他”包括 2021 年《人工智能用例机构清单创建指南》中未包括的生命周期阶段响应，例如“研究和设计”和“探索性”。GAO 对机构用例清单的分析发现了数据不完整和不准确的实例。具体而言，五个机构为其报告的每个用例提供了全面的信息，而其他 15 个机构则存在数据不完整和不准确的实例。例如，一些清单没有包括必需的数据元素，例如 AI 生命周期阶段或 AI 用例是否可发布的指示。此外，两个清单包括了机构后来确定不是 AI 的 AI 用途。如果没有准确的清单，政府对 AI 使用的管理将受到不完整和不准确的数据的阻碍。
GAO-24-105980，人工智能
“其他”包括2021年未包含的生命周期阶段的回应，以创建代理机构库存的人工智能用例，例如“研究和设计”和“探索性”。 GAO对机构用例清单的分析确定了数据不完整和不准确的数据。具体来说，五个机构为每个报告的用例提供了全面的信息，而其他15个机构的数据不完整和不准确。例如，某些库存不包含所需的数据元素，例如AI生命周期阶段或AI用例是否可以释放的指示。此外，两个库存包括AI用途，后来由代理商确定为AI。没有准确的库存，政府对AI的使用的管理将受到不完整和不准确的数据的阻碍。
乌克兰现代化问题
Yulia Goryashchenko 战后时期数字、创意和传统产业的重要性 ...................................................................................................................................... 41 Serhiy Kolisnyk 国家经济战略对石油炼制综合体发展的创新解决方案 ...................................................................................................... 2022 ................................................... 55 Bartyuk Zoya Ivanivna, Tsimoshinska Oksana Valentynivna Directions for improving problematic aspects of accounting for production inventories at enterprises .................................................................................................... 57 Bragynska Svitlana Vitaliivna, Tsimoshinska Oksana Valentynivna Ways to increase the efficiency of using low-value and quickly worn-out items at the enterprise ..................................................................... 61 Zinenko Tamara Oleksandrivna, Tsimoshinska Oksana Valentynivna Ways to increase the quality and efficiency of using fixed assets at the enterprise ..................................................................................................................... 65 Konovalova Viktoriia Ivanivna, Tsimoshinska Oksana Valentynivna Directions for improving the accounting of the elements of the enterprise's own capital ..................................................................................................... 69 Ignatushenko Oleksandra Sergiivna Features of a comprehensive assessment of the investment attractiveness of an agricultural enterprise ..................................................................................................................................................... 72 Gasiy Olena Volodymyrivna Features of consumer lending to households under martial law conditions ..................................................................................................................................... 74
全球温室气体排放
化合物是CO 2，甲烷（CH 4），一氧化二氮（N 2 O），选定的氢氟碳（HFC），选定的全氟碳（PFCS）和硫六氟化物（SF 6）。该指标以数百万吨CO 2等效的单位（在全球制备的温室气体库存中使用的常规单元）提供了排放数据，因为它可以调整各种不同气体的全球变暖潜力（GWP）。数据最初来自各种温室气体库存。有些是由国家政府准备的；其他国际机构。数据收集技术（例如，调查设计）因源或参数而异。例如，粮农组织被认为是与土地利用相关排放数据的权威来源，因为它们能够在卫星图像的帮助下估计森林砍伐模式（Houghton等，2012）。尽管气候观看数据库旨在全面，但开发库存的组织正在不断努力提高他们对排放源的理解以及如何最好地量化它们。库存通常使用一定程度的外推和插值来制定一些部门和水槽类别中排放的综合估计，但是在大多数情况下，相关一年中的观察和估计足以生成必要的数据。GHG库存不是基于任何一个特定的抽样计划，而是可用的文档来描述大多数库存的构建方式。例如，美国EPA（2023）描述了用于估算EPA年度美国库存的温室气体排放的所有程序。6。指标推导请参阅IPCC的GHG库存指南（IPCC，2006年），2019年对这些准则的改进（IPCC，2019年），以及国家温室气体库存中的良好实践指南和不确定性管理（IPCC，2000年），以获取许多国家和组织在构建GHG库存时遵循的其他指南。
模块 3 - 联合国气候变化框架公约
适用于非附件一缔约方的 IPCC 清单指导（IPCC 指南：1997 年、2000 年和 2003 年）定义了六个清单部门：能源；工业过程；溶剂和其他产品使用；农业；土地利用、土地利用变化和林业 (LULUCF)；废物。尽管如此，尚无从计算溶剂和其他产品使用产生的温室气体的方法。在这些部门内，定义了单独的源和汇类别。《联合国气候变化框架公约》缔约方必须根据这些部门的定义和结构以及每个部门内的源和汇类别报告其清单，以便各缔约方的报告具有可比性。有关制定国家温室气体清单的最新指南可在《2006 年 IPCC 国家温室气体清单指南》（以下简称为《2006 年 IPCC 指南》）中找到，尽管《联合国气候变化框架公约》缔约方尚未采纳这些指南。
声音交通审计部 2023 年度报告
结果：我们发现，除了董事会和机构制定资产管理政策外，该机构的战略资产管理计划 (SAMP) 的内容不符合联邦法规 49 CFR 625.25 C 和 D 部分中 FTA 对资产管理计划规定的要求。此外，虽然设施清单和评估已完成，但轨道清单和条件评估尚未完成。