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成人使用条件种植者的指导
有条件许可的时间。现有设备的技术细节（输入瓦数、光合光子效率）必须在许可后 30 天内提交给办公室。对于不满足光合光子效率 1.9μmol/J 最低要求的设备，必须在有条件许可下生产的第一年结束前制定出向更高效照明设备的过渡计划（记录在案）。申请人必须有一个过渡到较低能耗系统的计划，如上文“a 部分”所述（光合光子效率不低于 1.9 μmol/J），并在有条件许可期结束后实现净零排放目标。该计划可以包括现场可再生能源生产、更高效的照明设备、办公室批准的碳补偿以及办公室批准的可证明的碳封存实践。
论文最终稿已接受在 IEEE 知识与数据工程学报上发表。©2022 IEEE。本文个人使用
摘要 — 数据整理任务（例如从各种来源获取和链接数据、转换数据格式以及更正错误记录）可占典型数据工程工作的 80%。尽管机器学习和人工智能兴起，但数据整理仍然是一项繁琐且手动的任务。我们引入了 AI 助手，这是一类半自动交互式工具，旨在简化数据整理。AI 助手通过推荐合适的数据转换来指导分析师完成特定的数据整理任务，该转换尊重通过与分析师交互获得的约束。我们正式定义了 AI 助手的结构，并描述了将数据清理视为优化问题的现有工具如何符合该定义。我们为四种常见的数据整理任务实现了 AI 助手，并利用它们遵循的通用结构，使数据分析师可以在数据科学的开源笔记本环境中轻松访问 AI 助手。我们通过三个示例场景对我们的 AI 助手进行了定量和定性评估。我们表明，统一和交互式的设计使得执行手动或全自动工具难以完成的任务变得容易。
论文最终稿已接受在 IEEE 知识与数据工程学报上发表。©2022 IEEE。本文个人使用
摘要 — 数据整理任务（例如从各种来源获取和链接数据、转换数据格式和更正错误记录）可占典型数据工程工作的 80%。尽管机器学习和人工智能兴起，但数据整理仍然是一项繁琐且手动的任务。我们引入了 AI 助手，这是一类半自动交互式工具，用于简化数据整理。AI 助手通过推荐合适的数据转换来指导分析师完成特定的数据整理任务，该转换尊重通过与分析师交互获得的约束。我们正式定义了 AI 助手的结构，并描述了将数据清理视为优化问题的现有工具如何符合定义。我们为四种常见的数据整理任务实现了 AI 助手，并通过利用它们遵循的通用结构，使数据分析师可以在数据科学的开源笔记本环境中轻松访问 AI 助手。我们通过三个示例场景对我们的 AI 助手进行了定量和定性评估。我们表明，统一的交互式设计可以轻松执行手动或使用全自动工具难以完成的任务。
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通常，当电池处于松弛状态时，使用线性放大器 [3] 实现 EIS。因此，可以在实验室环境中执行高精度 EIS [4]。相反，在电动汽车 (EV) 和固定式储能系统的各自应用中，电池储能系统通过电力电子转换器与负载/电网连接。在过去十年中，电力电子转换器在拓扑和半导体技术方面都得到了充分的蓬勃发展。一方面，模块化和非模块化转换器拓扑已经出现在许多应用中，另一方面，SiC 和 GaN 等宽带隙半导体技术可以在不牺牲效率的情况下达到高开关频率。这些进步使电源转换器成为执行 EIS 的有前途的工具。然而，电源转换器尚未充分开发用于 EIS 目的 [5]。需要进行全面的审查以揭示障碍并绘制将 EIS 开发为电源转换器嵌入式功能的路线图。尽管已经对 EIS 方法的最新进展进行了评论（例如参见 [6]），但仍然缺乏全面的观点和路线图。
海湾合作委员会国家的人工智能经济学作者：Mamduh M. Hanafi、Nir Kshetri 和 Ravi Sharma MM Hanafi、N. Kshetri 和 R. Sharma，“海湾合作委员会国家的人工智能经济学”，载于《计算机》，第 54 卷，第 12 期，第 92-98 页，2021 年 12 月，doi：10.1109/MC.2021.3113094。© 2021 IEEE。允许个人使用本材料。在任何现有或未来的媒体中，所有其他用途均须获得 IEEE 的许可，包括为广告或促销目的转载/重新发布本材料、创作新的集体作品、转售或重新分发到服务器或列表，或在其他作品中重复使用本作品的任何受版权保护的部分。摘要：本文回顾了人工智能在海湾合作委员会经济体关键经济部门的发展和使用方式。关键词：海湾合作委员会 |人工智能 | 机器学习 | 研究与开发文章：近年来，石油资源丰富的海湾合作委员会 (GCC) 经济体——巴林、科威特、阿曼、卡塔尔、沙特阿拉伯和阿拉伯联合酋长国 (UAE)——已采取多项高调举措，推动人工智能 (AI) 产业和市场的发展。到 2030 年，人工智能对 GCC 国家的经济贡献预计将超过 2770 亿美元（图 1）。它们已经在人工智能领域取得了一定的全球知名度。例如，根据牛津洞察政府人工智能准备度指数 2020 报告，该报告基于政府将 AI 技术应用于公共服务的能力，GCC 经济体中有五个跻身世界前 50 个经济体之列（表 1）。
海湾合作委员会国家的人工智能经济学作者：Mamduh M. Hanafi、Nir Kshetri 和 Ravi Sharma MM Hanafi、N. Kshetri 和 R. Sharma，“海湾合作委员会国家的人工智能经济学”，载于《计算机》，第 54 卷，第 12 期，第 92-98 页，2021 年 12 月，doi：10.1109/MC.2021.3113094。© 2021 IEEE。允许个人使用本材料。在任何现有或未来的媒体中，所有其他用途均须获得 IEEE 的许可，包括为广告或促销目的转载/重新发布本材料、创作新的集体作品、转售或重新分发到服务器或列表，或在其他作品中重复使用本作品的任何受版权保护的部分。摘要：本文回顾了人工智能在海湾合作委员会经济体关键经济部门的发展和使用方式。关键词：海湾合作委员会 |人工智能 | 机器学习 | 研究与开发文章：近年来，石油资源丰富的海湾合作委员会 (GCC) 经济体——巴林、科威特、阿曼、卡塔尔、沙特阿拉伯和阿拉伯联合酋长国 (UAE)——已采取多项高调举措，推动人工智能 (AI) 产业和市场的发展。到 2030 年，人工智能对 GCC 国家的经济贡献预计将超过 2770 亿美元（图 1）。它们已经在人工智能领域取得了一定的全球知名度。例如，根据牛津洞察政府人工智能准备度指数 2020 报告，该报告基于政府将 AI 技术应用于公共服务的能力，GCC 经济体中有五个跻身世界前 50 个经济体之列（表 1）。
DTR：个人使命、角色和职责
以及其他美国边境清关机构 ...................................................................................................... 2 G. 国防部各部门负责人 .............................................................................................................. 3 H. 各军种部长 .............................................................................................................................. 4 I. 空军部长 ...................................................................................................................................... 5 J. 陆军部长 ...................................................................................................................................... 5 K. 海军部长 ...................................................................................................................................... 6 L. 参谋长联席会议主席（CJCS） ............................................................................................. 7 M. 各军种或机构总部（HQ）运输参谋部 ............................................................................................. 7 N. 美国运输司令部（USTRANSCOM） ............................................................................. 8 O. 运输各部门司令部 (TCC)（AMC、MSC 和 SDDC） ............................................................................................. 14 P. 空中机动司令部 (AMC) CDR............................................................................................................. 16 Q. 军事海运司令部 (MSC) CDR ............................................................................................................. 18 R. 军事地面部署和配送司令部 (SDDC) CDR ............................................................................................................. 19 S. 作战指挥官（CCDR） .................................................................................................... 22 T. 部署分发作战中心（DDOC） .............................................................................................. 23 U. 联合作战支援空运中心（JOSAC） .............................................................................................. 25 V. 部署的 CDR ............................................................................................................................. 25 W. 区域、活动或设施 CDR（或其授权代表） ............................................................. 25 X. 国防部运输活动 ............................................................................................................. 26 Y. 国防部采购/承包活动 ............................................................................................................. 26 Z. 运输官（TO） ............................................................................................................. 27 AA. 运输官/个人财产处理办公室 ............................................................................................. 30 BB. 终端 CDR（空中或海上）： ............................................................................................................. 30 CC. 机动官（MO） ............................................................................................................. 30 DD.到达/离开机场控制组 (A/DACG)、港口支援活动 (PSA)、
Jamieson, M.、Lennon, M.、Cullen, B.、Brewster, S. 和 Evans, J. (2022) 支持患有后天性脑损伤的人使用提醒应用程序；Narrow-d
部分由于可用性问题，他们使用基于智能手机的提醒功能的次数少于一般人群。有证据表明，与屏幕较少但每屏信息较多（窄深 UI）的用户界面 (UI) 设计相比，屏幕较少但每屏信息较多（宽浅 UI）的用户界面 (UI) 设计可能对这一群体更有益。这项研究比较了 32 名患有后天性脑损伤的人在使用窄深和宽浅 UI 设置提醒功能时的速度、准确性、所需指导和任务负荷的差异。他们还接受了认知评估（测量选择性注意力、执行功能和整体执行和记忆能力）并接受有关他们的 UI 偏好的访谈。准确性存在显著差异；与窄深 UI 相比，使用宽浅 UI 的参与者准确性较低（平均每设置三个提醒功能就会多犯两个错误）。造成这种差异的原因是参与者在使用宽浅 UI 时省略了更多信息。速度、所需指导和总体任务负荷没有差异。相比宽浅界面，选择性注意力更强、智能手机使用经验更丰富的参与者从窄深界面受益最多。大多数参与者更喜欢其中一种界面。喜欢窄深界面的人发现它更容易使用，他们错过的信息更少，并且喜欢一次只看一条信息。喜欢宽浅界面的人发现它更容易查看信息，并且不太可能迷失方向。这些发现可以为实施界面选择提供参考，使应用程序更适合有认知障碍的人使用。
