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9 月份小学课程计划：建立联系
1. 介绍（10 分钟）：阅读《我们都是相连的：关爱彼此和地球》。讨论我们如何共同生活在地球上。解释我们是相连的。连接意味着与他人有共同点。当你能与他人建立联系并产生共鸣时，这可以让你建立友谊并建立同理心。
白血病、多发性骨髓瘤的推定服务连接，
2 美国医学研究所 2011 年。伊拉克和阿富汗烧伤坑暴露的长期健康后果。华盛顿特区：美国国家科学院出版社。https://doi.org/10.17226/13209（以下简称“NASEM 2011 报告”）。3 美国国家研究委员会 2010 年。国防部增强颗粒物监测计划报告审查。华盛顿特区：美国国家科学院出版社。https://doi.org/10.17226/12911（以下简称“NRC”）。4 NRC，上文。5 Wang X、Doherty TA、James C。军事烧伤坑暴露和呼吸道疾病：对退伍军人群体的影响。过敏哮喘免疫年鉴。2023 年 12 月；131(6):720-725。 doi: 10.1016/j.anai.2023.06.012。https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10728339/。6 Id。7 美国癌症协会。军事烧伤坑和癌症风险。2022 年。https://www.cancer.org/healthy/cancer-causes/chemicals/burn-pits.html。
Network Waitaki 欢迎就“配电连接定价”咨询进行交叉提交的机会。
5.1.1 作为一家消费者信托公司，我们努力确保连接成本公平合理，因为如果价格和/或服务水平不一致，反馈回路会非常强大且立即生效。我们的消费者可以通过直接向企业反馈、通过我们的受托人（作为我们消费者的代表）以及最终通过信托选举来表达他们对 Network Waitaki 绩效的看法，其中绩效的评判标准是受托人是否连任以及是否出现两极分化问题。
使用分布式温度传感定位和量化地下水地表水连接
海军优势 使用光纤 DTS 技术可为海军带来多种潜在优势。首先，它是唯一能够高分辨率识别大面积渗漏的技术。这可验证并改进地下水和污染物运输模型。它可精确定位值得关注的区域并排除渗漏程度极低或没有渗漏的区域。例如，最近一项 50 英亩的 DTS 研究发现，渗漏发生在不到 5% 的场地面积内。这种高分辨率数据可提高后续调查的成本效益，并让监管机构更加确信该场地的特征已得到充分描述。
诺福克中的建立连接：报告和共享愿景
●人们通常会迅速将其标记为“孤独和孤立”，而实际上这是潜在问题的症状。反之亦然，当根本原因是孤立和孤独时，人们就会因心理健康问题而受到治疗。●善意的团体和倡议过度强调其目的是通过将“孤独的人”聚集在一起，可以进一步侮辱每个人在生活中某个时候感受到的经历，从而阻止人们参加。专注于不同的兴趣和活动，同时对个人情况敏感，可能会产生更大的影响。●第三方可以尽早确定更多的人（例如家人，朋友和邻居）；在被个人认可之前，可能首先会注意到孤独感可能首先注意到孤独并不少见，尤其是如果该家庭成员对孤独感有很好的了解。但是，同样重要的是要认识到，尽管某人可能是自己的很多东西，但他们可能不会感到孤独。
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
为什么网络具有抑制/负连接？
为什么大脑有抑制连接？为什么深度网络有负权重？我们从表示容量的角度提出了一个答案。我们认为表示函数是（i）大脑在自然智能中的主要作用，以及（ii）深度网络在人工智能中的主要作用。我们对为什么有抑制/负权重的答案是：学习更多函数。我们证明，在没有负权重的情况下，具有非递减激活函数的神经网络不是通用近似器。虽然这对某些人来说可能是一个直观的结果，但据我们所知，无论是在机器学习还是神经科学中，都没有正式的理论来证明为什么负权重在表示容量的背景下至关重要。此外，我们还对非负深度网络无法表示的表示空间的几何特性提供了见解。我们期望这些见解将使人们对施加于权重分布的更复杂的归纳先验有更深入的理解，从而实现更高效的生物和机器学习。
基于逆变器的资源互连标准的概述
本报告是作为由美国政府机构赞助的工作的帐户准备的。美国政府或其任何机构，也不是巴特尔纪念研究所，或其任何雇员，对任何信息，设备，产物或程序披露或代表其使用的任何法律责任或责任都没有任何法律责任或责任，或者对其使用的准确性，完整性或有用性都不会侵犯私人权利。以此处参考任何特定的商业产品，流程或服务，商标，制造商或以其他方式不一定构成或暗示其认可，建议或受到美国政府或其任何机构或Battelle Memorial Institute的认可，建议或赞成。本文所表达的作者的观点和观点不一定陈述或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
LUMA 38kV 系统的 4 x 25 MW BESS 互连
FEMA 的合规流程包括几个连续步骤和多个阶段，LUMA 全力参与其中，同时满足既定的时间表以实现联邦资助的项目目标。该流程包括但不限于与各个利益相关者的沟通、在需要时请求和获得批准以及不断审查项目参数和目标。从高层次来看，初始步骤涉及准备初始工作范围（“ISOW”），其中包含功能规范和预测成本估算。然后，该 ISOW 经过广泛的审查和批准流程。一旦 ISOW 获得内部批准，就会提交给 PREB 进行审查和批准，以符合 NEPR-MI-2021-0002 档案中的 2021 年 3 月 26 日决议和命令（“3 月 26 日命令”）部分，并与波多黎各电力管理局（“PREPA”）综合资源计划（“IRP”）和修改后的行动计划保持一致。如果 LUMA 获得 PREB 对项目的批准，则 LUMA 将与 COR3 和 FEMA 一起启动该项目，以启动审批流程。FEMA 评估 ISOW，如果获得批准，则分配 FEMA 加速奖励策略（“FAASt”）编号。