• “电池储存的必要性及其在电网稳定性、脱碳、支持可再生能源发电和应对气候变化挑战方面的作用”:• 电网中的电力无法根据其发电来源进行区分,无论是化石能源、核能还是可再生能源。桑伯里附近地区几乎没有大规模可再生能源发电。拟议的 BESS 可能需要通过吸收大量廉价电力并在需求和价格上涨时再次释放来收回成本。• “此位置对 BESS 的要求以及缺乏替代站点”:• 在 Charlton Lane 站点提议 BESS 的唯一理由是它是一个可用的、大小合适的站点,并且“靠近”电网供应点,尽管它在连接长度方面处于规定的可行性极限。这并不意味着它是一项“要求”,而只是英国各地众多潜在站点之一。 • “支持农村经济”: • 对于位于大伦敦边界郊区绿化带上的无人操作工业综合体来说,这简直是难以置信的,其主要部件 96 个电池模块本身由中国供应商提供。然而,人们承认该计划确实可以为土地所有者提供有用的额外收入来源。 • “更广泛的环境效益,包括计划中的多样性净收益”: • 修订申请中以电子表格形式提供的生物多样性分析显示净损失为 35.32%。规划要求是净收益 10%。没有详细说明如何弥补由此产生的 45.32% 的赤字,但它们可以是现场的,也可以是场外的,后者可能根本没有给当地带来任何好处。 • “该提案的临时性和可逆性”: • 据称,拟议的开发是“临时的”,因为它“只能”持续 40 年,然后恢复自然。这不仅无法执行和不可预测,而且对当地现有居民也没有任何好处。•“社区福利”:•除了提到其他场地已获得由当地委员会管理的 100,000 英镑社区基金用于社区项目外,没有提到对当地社区的具体好处。很难看出这样的基金如何能够证明或补偿当地失去绿化带以及实施 40 年的 BESS 运营及其潜在危险。
第63届实践研讨会“人工智能的基础”主办方:日本岩土工程学会关西支部(公益社团法人)岩土工程领域ICT应用推进研究委员会近年来,人工智能渗透到各个领域,越来越趋向实用化。然而现实情况是,很多人对于如何实现人工智能知之甚少。 因此,今年的实践研讨会主要针对那些从未研究过人工智能的人,以及那些在工作中负责人工智能但对其实现方式不太熟悉的人。它将包括帮助学生了解人工智能基础知识的讲座,以及使用人工智能对岩石标本进行分类的实践练习。通过练习,你将学习如何设置 Python 环境、如何运行它以及如何评估结果。本内容以推进岩土工程领域ICT应用研究委员会举办的AI研究会为基础。我们期待您的参与。 时间:2021 年 9 月 14 日(星期二)举办方式:关西大学 100 周年纪念馆特别会议室(根据新冠肺炎疫情形势,研讨会将通过 Zoom 在线举行)(大阪府吹田市山手町 3-3-35)交通方式:从阪急“关大前”站南口步行约 3 分钟详情请参阅 http://www.jgskb.jp/japanese/gyoujipdf/2021/20210914jitugi-seminar_kaijou.pdf 内容
(16) 11:05-11:25 “了解北海道未来积雪变化的影响”- 铃木宏明(北海道综合研究机构能源环境地质研究所) (17) 11:25-11:45 “北海道过去和未来的高温变化”- 大屋裕太(北海道综合研究机构能源环境地质研究所) (18) 11:45-12:05 “与地方政府合作提高‘高温指数’意识的举措”- 米山翔太(神奈川县环境科学中心) (19) 12:05-12:25 “关于气候变化对高温健康的影响及其适应的合作研究”- 冈一隆(国立环境研究所) 12:25-12:30 结束语
近年来,由于各个学科的在线文本大量产生,机器翻译系统的重要性日益增加。事实证明,传统的翻译方法不足以满足全球翻译需求。虽然翻译工具在处理不同学科和文本类型方面非常出色,但它们的可用性和可靠性面临相当大的争议,尤其是应用于文学文本时。因此,本研究旨在探索人工智能 (AI) 翻译工具(例如 ChatGPT)对文学文本翻译和回译的影响。该研究采用定性方法中的实验模型,以翻译测试为主要研究工具。伊玛目穆罕默德伊本沙特伊斯兰大学 (IMSIU) 的 80 名英语专业学生被随机抽取并分成四组:两个对照组和两个实验组。要求学生翻译和回译一篇英文短篇小说,并通过各种比较对测试中的定性数据进行了分析。对于统计分析,采用独立样本 t 检验来比较两个独立组。研究结果显示,使用人工智能工具的学生能够比使用传统方法的学生提供更好的翻译和回译,回译的表现略好。
Bahr,P。R.,Chen,Y。,&Columbus,R。(2023)。社区大学技能建设者:四个州成功的未完成学生的流行,特征,行为和成果。高等教育杂志,94,96-131。
摘要一种未来的人造视网膜,可以恢复盲人的高敏度视力,将依靠能够使用自适应,双向和高分辨率设备来读(观察)和写入(观察)和写(控制)神经元的尖峰活动。尽管当前的研究重点是克服构建和植入这种设备的技术挑战,利用其能力来实现更急性的视觉感知也将需要实质性的计算进步。使用Ex Vivo多电极阵列实验室原型使用高密度的大规模记录和刺激,我们构成了一些主要的计算问题,并描述了当前的进度和未来解决方案的机会。首先,我们通过使用从大型实验数据集中学到的低维变异性变异性的低维歧管来确定盲视网膜自发活动的细胞类型和位置,然后有效地估计其视觉响应特性。第二,我们通过通过电极阵列传递电流模式来估计对大量相关电刺激的视网膜响应,尖峰对产生的记录进行排序,并使用结果来开发诱发响应的模型。第三,我们通过在视觉系统的整合时间内暂时抛弃各种电刺激的收集来重现给定的视觉目标的所需响应。一起,这些新颖的方法可能会在下一代设备中大大增强人造视力。