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effiqa：具有战略性多...
虽然大型语言模型（LLM）在自然语言处理中表现出了显着的功能，但它们在涉及知识图（kgs）的复杂，多步推理任务方面挣扎。现有的方法可以使LLM和KGS降低LLM的推理能力或由于紧张的态度而遭受非义务计算成本的能力。为了解决这些局限性，我们提出了一个名为Effiqa的新型协作框架，可以通过迭代范式在绩效和效率之间取得平衡。ef- fiqa包括三个阶段：全球计划，有效的KG探索和自我反思。具体来说，Effiqa利用LLMS通过全球计划探索潜在的推理途径的常识能力。然后，它将语义修剪卸载到一个小型插件模型中，以进行有效的kg探索。fi-Nely，探索结果被馈送到LLMS进行自我反思，以进一步改善全球计划和有效的KG探索。对多个KBQA基准测试的经验证据表明了Effiqa的有效性，在推理准确性和计算成本之间取得了平衡。我们希望提出的新框架将通过集成LLM和KGS来实现高效，知识密集的查询，从而促进对基于知识的问题答案的未来研究。
2024 年 10 月可再生能源场地州政策
这份非综合性文件尚在编写中，总结了部分州政府支持在垃圾填埋场、以前受污染的土地和/或矿场开发可再生能源的政策。总结的政策包括直接的财政激励、采购优惠以及简化的许可和环境审查。本文件中的所有信息均来自公开来源。
为可再生能源机会提供动力 (PREO) ...
A. 如何申请？................................................................................................................ 6 B. 我的申请必须以英文提交吗？.............................................................................. 6 C. 我的项目可以进行多长时间？...................................................................................... 6 D. PREO 中的合作伙伴、分包商或支持方是什么意思？合作条件是什么？...................................................................... 7 E. 提交申请后可以更新吗？............................................................................. 7 F. 如果申请有误，可以重新提交吗？............................................................. 7 G. 我可以在未来的资助申请中提交其他申请或类似申请吗？................................................................ 7 H. 提交申请后，你们如何处理我的数据？............................................................................. 7 I. PREO 如何选出资助获奖者？............................................................................................. 8 J. 申请审核过程需要多长时间？............................................................................. 8 K. 如果申请成功，尽职调查要求是什么？............................................................................. 8 L. 为什么我们要求潜在的资助接受者接受尽职调查？ ................... 10 3. 融资问题 ................................................................................................................ 11
降低加州的 - 科学与技术评论
教育合作伙伴 实验室能源与碳管理小组的研究员兼碳倡议支柱负责人 Kimberley Mayfield 表示，与社区合作解决知识差距对于促进 CDR 和其他气候技术的实施至关重要。Mayfield 说：“向社区提供技术援助并回答他们关于不同 CDR 和储存方法的问题，使项目更容易启动。” 提供这种援助的一种方法是与教育机构合作——教育机构通常是扩大社区声音的关键中心——让当地学生参与 CDR 和其他应对气候变化的技术，这些学生是未来碳中和劳动力和经济的重要组成部分。 2020 年，实验室的主要慈善合作伙伴利弗莫尔实验室基金会 (LLF) 将目光投向了克恩县，该县在《走向中和》中被重点介绍为地质碳的热点地区
使用AI
2.1简介幼儿对AI知识和技能具有很大的掌握至关重要，因为他们将沉浸在教育环境，专业环境以及严重依赖AI技术的社区中。缺乏对该技术的理解会导致健康，安全，生产力和就业能力的水平降低（Casal-Otero等，2023; Chiu，2023; Chiu等，2024; Knoth等，2024）。因此，对于学校和教师来说，重要的是要了解K-12学生应该拥有的特定AI知识，技能和态度，这被称为AI素养和能力（Chiu等，2024； Long＆Magerko，2020年）。这包括知道如何有效地使用AI工具，认识AI技术的道德含义，并能够批判性地评估AI Tech-nology提供的信息。学生不仅是AI技术的有能力的用户，而且是AI扮演越来越重要的社会中负责任且知识渊博的公民。教师和研究人员越来越多地重新确定定义AI识字和能力的价值（Casal-Otero等，2023； Long＆Magerko，2020）。AI素养与AI教育密切相关，该教育涉及教授AI知识和概念。另一方面，AI的能力主要专注于在教育领域使用AI，特别是使用AI作为教学工具。AI扫盲指导AI课程中学生的学习对象和结果。它确定了应纳入K-12课程的特定AI主题（例如Chiu，2021a； Long＆Magerko，2020; Touretzky等，2019，2023; Williams
推动清洁能源转型：加拿大的净零电力
化石燃料发电也会产生残留在当地环境中的污染物。例如，燃煤发电厂会释放汞，这是一种有毒的持久性污染物，经常会污染水道。汞对健康构成重大风险，尤其是对幼儿，因为如果在生命早期或胎儿发育期间食用受污染的鱼类而接触汞，可能会损害认知功能和运动技能（加拿大公共卫生协会，2021 年）。此外，氮氧化物还会造成地面臭氧和酸雨，这两者都会对当地生态系统产生负面影响（环境保护署，2023 年）。通过转向清洁发电，可以避免此类当地污染物。
庆祝加拿大价值观弘扬 35 周年-...
在公共政策暑假期间，我设计了一个项目，旨在加强舍布鲁克大学国际卫生发展跨学科中心的初级、性、生殖和精神卫生保健。这段经历让我接触到了人道主义工作的世界，以及国际和非政府组织在倡导全球人权和公平方面发挥的关键作用。这也增强了我应对复杂卫生政策讨论的能力，同时仍然能够根据当地情况调整策略。
通过气候变化赋予未来工程师的能力
工程师有可能在建筑和自然环境以及运输，健康和福祉，生态系统和城市基础设施等主题中影响和提升社区（在本地和全球范围内）。因此，可持续未来的工程需要学习者理解并能够通过解决现实世界中的问题来了解系统思维和方法。这些专家需要定量，技术技能，但也需要社会意识并具有道德意识，具有弹性和创新性。通过正规教育，未来的工程师应获得以创造性方式将现有方法应用于新颖问题的能力，因为社会面临的问题是不可预测的和多方面的。学习者需要能够评估情况并以认识到这种复杂性的方式做出反应。
通过先进的节能绿色建筑材料战略推动可持续建筑
绿色建筑融合了生态原则和可持续设计实践，对于开发能够最大程度减少环境影响和提高资源效率的建筑至关重要。本文献综述探讨了在多样化的设计策略和材料选择中有效实施这些实践的挑战。绿色建筑侧重于高效水系统、自然建筑技术和被动式太阳能设计等原则，以减少高达 30% 的能源消耗和 20% 的碳足迹。通过评估最近的研究，本综述强调了这些原则（包括朝向、自然通风和太阳能控制）如何有助于环境舒适性和可持续性，从而将能源效率提高约 25%。它还研究了绿色建筑材料、集成冷却系统和绿色屋顶在降低 15% 的总体能源使用和 10% 的运营成本方面的作用。本综述进一步探讨了主动和被动设计策略及其组合方法在改善建筑性能方面的有效性，组合策略可减少高达 40% 的环境影响。建筑信息模型 (BIM) 被认定为整合和分析绿色设计的关键工具，可使项目效率提高 20%，资源浪费减少 15%。审查最后建议采用一种综合方法，将先进的绿色材料、设计策略和 BIM 集成结合起来，以优化可持续发展成果并应对绿色建筑实施的挑战。