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细菌 - 乔治亚州的Spirit Creek Augusta
Bacteria Spirit Creek Augusta，佐治亚州执行摘要第303（d）条《联邦清洁水法》（CWA）要求开发305（b）/303（d）水域清单。佐治亚州环境保护部（GA EPD）根据40 CFR第130.7（b）（4）部分和美国环境保护署（美国EPA）提供的指导，为佐治亚州河流和溪流开发此列表。2022第303（d）列表在里士满县确定了精神溪，因为违反了地表水质细菌标准，因此不支持指定用途。从SR56到萨凡纳河的岩石溪的下部七英里部分被列为粪便大肠菌群（FC）细菌损伤，原因是由于非点源和城市径流。Spirit Creek损坏的细分市场列表基于GA EPD在2018年收集的第2级数据。只收集了四个样本；一个在三月，八月，十月和十一月。在四个收集的样品中，只有一个样本，八月收集，超过了单个样品阈值值，并被用来将7英里的Spirit Creek覆盖在受损的水域清单上。在我们的专业意见中，该覆盖范围应该在第3类（评估待定）中放置在收集其他数据之前。诸如评估参数以及其他数据的结果（包括现场历史数据）的结果等因素。Augusta MS4排放量受到GA EPD采样位置附近的限制，并且可能有很高的其他因素导致2018年8月29日收集的样品。历史数据摘要作为图表A（第9/9页）。以前列出了同一细分市场，佐治亚州奥古斯塔（Augusta）收集了足够的几何均值数据，以在2006年至2010年间将该细分市场提升。本工作计划的目的是遵守奥古斯塔（GA）地区广泛的国家污染物消除系统（NPDES），市政独立的雨水系统下水道系统（MS4）许可证以及一般实施的集成管理控制措施，以管理最大程度上可行的涉及的已确定污染物（MEP）。简介奥古斯塔（Augusta）位于佐治亚州中部的萨凡纳河附近。它受哥伦比亚县北部和西北的边界；麦克杜菲县和杰斐逊县西南；南部的伯克县；以及东部的萨凡纳河和南卡罗来纳州（图1）。奥古斯塔（Augusta）位于佐治亚州亚特兰大以东约150英里处，南卡罗来纳州哥伦比亚西南约68英里。该县涵盖了约324平方英里，其中近75％由奥古斯塔服务。大多数奥古斯塔位于上沿海平原生理省内。然而，包括洛克克里克（Rock Creek）和雷克里克（Rae's Creek）在内的一个小北部位于皮埃蒙特（Piedmont）物理学省。沿海平原通过分层且未固定的海洋沉积岩的底层。Spirit Creek朝着萨凡纳河朝着东方的方向流动。小溪流经艾森豪威尔堡和赫菲尔赛巴社区。流域描述Spirit Creek流域位于里士满县的中部。流域中的土地利用主要是住宅，大量小溪排水口约41,210英亩（64.41平方英里），包括戈登堡的一部分和赫菲尔西巴市。
ChatGPT 在简短电磁评估中的表现
近年来，生成式人工智能的使用量激增，为生活的许多领域开辟了众多新的可能性。这项令人振奋的技术有可能创造一切，从令人信服的深度伪造到基于文本描述的逼真图像。在音乐行业，人工智能通过创作新作品和制作独特的音景发挥了创造性的作用。语音合成已经发展到人工智能可以生成自然声音的地步，这些声音可用于有声读物和虚拟助手等各种环境。基于生成式人工智能的聊天机器人能够生成文本并理解自然语言，从而实现与人类的对话。然而，人们也担心生成式人工智能会对学校和教育等不同领域产生负面影响（Lo，2023 年）。由于生成式聊天机器人能够回答大量不同的问题，因此它还可用于完成书面作业或在考试中作弊。因此，有多个学校和大学禁止在校园内使用聊天机器人的记录（美国之音新闻，2024 年）。毫无疑问，聊天机器人有可能影响许多不同的行业和职业，学校和教育也不例外。学生应该学习如何有效地使用这些聊天机器人，并在合适的时间使用它们。此外，聊天机器人还可以减轻或帮助教师完成一些日常工作（Labadze 等人，2023 年）。然而，学生和教师应该如何使用生成式人工智能取决于其推理和理解与教育相关的概念的能力和能力。OpenAI 的聊天机器人 ChatGPT 于 2022 年 11 月 30 日发布后风靡全球。从那时起，生成式人工智能的发展急剧增加。谷歌开发了一个名为 Gemini 的 ChatGPT 竞争对手，谷歌声称它能够为学生提供有关各种数学和物理任务的有效和个性化反馈（谷歌，2023 年）。为了使聊天机器人能够有效地提供这种类型的交互式反馈，它必须能够解决学生寻求帮助的任务。大多数关于大型语言模型 (LLM) 性能的教育研究工作都基于 GPT-3.5 和 GPT-4 研究了 OpenAI 的 ChatGPT（Polverini 和 Gregorcic，2024b）。自该研究发布以来，已在许多领域开展了大量研究（ Choi 等人，2022 年； Geerling 等人，2022 年）。，2023 ；Nori 等人，2023 ）展示了 ChatGPT 的潜力和局限性（Brown 等人。，2020；Rae 等人。，2022；Borji，2023；Frieder 等人。，2023；Ji 等人。总体而言，基于订阅的 ChatGPT-4 被认为是 LLM 的最新成果（Gregorcic 等人。，2024 ）。此前，Polverini 和 Gregorcic（2024b）已经证明了 ChatGPT 能够解决与“运动学图”相关的物理问题，来自运动学图理解测试（TUG-K）的学习效果一直受到限制。特别是，他们发现 ChatGPT 在“查看”和解释运动学图方面存在困难。尽管 ChatGPT 通常能够使用正确的物理推理并提供良好的问题解决描述，但其视觉限制确实造成了困难，导致 ChatGPT 在 TUG-K 中取得的总分与普通高中生相似（Zavala 等人，2017 年）。ChatGPT 在辅助学习方面的有效性
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