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太阳能并网应用
科罗拉多斯普林斯公用事业公司（“Springs Utilities”）太阳能（SE）、互连申请（“申请”）表用于申请太阳能、无返利净计量计划或小型电力生产商计划下的太阳能系统（“系统”）的互连和/或净计量。该表指定了要安装的系统的信息，以验证该系统是否符合计划要求。提交时，客户将按照 Springs Utilities 的公用事业规则和条例支付适用的太阳能申请费。客户同意支付申请费，该费用将添加到公用事业账单中。住宅和小型商业客户的申请费为 100 美元；大型商业客户的申请费为 1000 美元。150kW AC 及以上的大型商业系统将收取“大型商业”费用。如果申请表获得批准，批准函将通过电子邮件发送给客户、安装人员和派克峰地区建筑部门。如果申请表被拒绝，则会向客户和安装人员发送一封拒绝电子邮件，说明拒绝的原因。
操作和维护技术员 III ...
职位概要 利用和提升机械/电气技能、经验和知识，熟悉安装、改进、诊断、维修和维护一般和复杂的供暖、通风和空调系统的实践、程序和方法。维护和改进各种系统，包括空气分配系统和机械、热交换器、熔炉、热/冷甲板系统以及与 Metropolitan 建筑物和设施系统相关的气动和数字控制。通过有效维护和改善处理厂、臭氧厂、运输和配送建筑物（包括商店、办公室）、有人居住和无人居住的建筑物（包括通信站点和计算机室）以及住宅和商业系统内的工作和操作环境质量，支持供水和电力可靠性的运营核心。通过结合一般和高级预防和纠正维护技能，提供 HVAC 系统和输出的运行可靠性、质量、容量和能源效率，以满足或超越客户期望。 监督：已收到：工作在一般监督下进行，有时在最低限度的监督下进行。总体指导针对操作和维护目标，可能需要自行启动工作规划、排序和协调材料和工具资源。有限的详细指导和建议可能会导致工作发生变化
内部业务流程中的人工智能
摘要（最多 200 字）：在过去的二十年里，人工智能 (AI) 已经从理论发展成为更实用和适用的东西。现代技术的进步使我们能够利用更先进的系统来完成各种任务。更具体地说，人工智能已经融入到我们日常生活和商业系统中使用的许多系统中。本论文旨在分析人工智能支持的过程改进系统的可能性，通过提出和采纳建议和改进措施来帮助企业优化内部流程。在对现有人工智能系统进行彻底的文献综述后，作者进行了一项调查，以分析不同公司实施人工智能的地方。此外，根据调查的实证数据，对承认人工智能在内部业务流程优化中的应用的调查参与者进行了采访。研究结果表明，在流程优化中实施人工智能是一项比预想的更困难的任务。一些尚未克服的障碍包括：硬件成熟度和局限性、道德考量、缺乏专业知识和经济资源。结论表明，用于流程改进的人工智能尚未充分发挥其潜力。
公路桥梁研究中心最终报告
15.补充说明 David Albright，NMDOT 研究局局长；Rais Rizvi，NMDOT 研究工程师；16.摘要 本研究的目的是证明公路桥梁无损检测和监测技术的有效性和可行性。工作包括光纤传感器开发，其中包括光子学仪器、光纤拼接和修复设备以及合格的光纤技术人员，以便准备和安装光纤传感器网络、评估包括 WIM 在内的商业系统以及根据需要构建原型系统。它还为在现有桥梁和新桥上安装光纤传感器制定了一系列指导方针。这项工作评估了市售软件，用于将桥梁站点的单个数字图像组合成单个全景图像并随后查看它。评估市售的基于 PC 的软件和数字技术，以获取结构的高分辨率图像并将其处理成三维计算机模型，以提供诸如垂直和水平间隙或静载和活载挠度等信息。评估压电换能器产生的高频（>50 kHz）瑞利波超声波的性能，以表征近表面微裂纹。
电子内容商务系统中信息资源形成的内容分析方法Andrii Berko A，vasyl andrunyk a，lyubo
摘要有关开发电子内容商业系统（ECC）中处理信息资源的统一方法的文章是专门的。开发了ECC的模型和典型的广义体系结构。使用反映理论研究结果的在线期刊和报纸设计和实施ECC的策略。创建这些系统，典型体系结构和内容形成/管理/支持的标准化方法的一般方法。在线期刊和报纸是ECC的一个典型例子，它指的是管理的控制论系统，并具有某些属性集。文章内容基于在线报纸/期刊，用户搜索以获取必要的数据。但是，填充有关键字的文本并不总是足以获取用户所需的内容。在每篇文章中突出显示关键字是一个艰苦而漫长的过程。使用正式的内容分析方法，该过程是完全自动化的，并且在作者添加新文章时发生。该方法定义了与用户查看的主题相似的文章。使用内容分析优势是确定特定请求的内容可用性，例如，确定特定主题上缺乏内容以及作者对此问题的关注。关键字1电子内容商务系统，信息资源，信息技术，智能系统，内容商业，商业内容，内容分析，处理信息资源，文本分析，在线杂志，自然语言，文本内容
Meredith Broussard的语句
美国众议院代表福斯特（Foster），特遣部队成员，感谢您主持有关人工智能道德的重要听证会，并给了我有机会提交这一证词。我的名字叫梅雷迪思·布鲁萨德（Meredith Broussard），我是亚瑟·卡特（Arthur L. Carter）纽约大学的副教授，纽约大学公共利益技术研究总监，以及纽约大学数据科学中心的分支机构。我也是本书的作者，《人为的不知情：计算机如何误解了世界》，该世界被广泛用作AI伦理课程的文本。我的职业生涯始于AT＆T Bell Labs和MIT Media Lab的计算机科学家，然后转向新闻业，我现在使用数据和代码教授调查新闻。作为我的研究的一部分，我为调查报告创建了人工智能，并且我围绕计算素养进行了许多科学沟通工作，以使人们能够了解越来越多地用于代表我们做出决定的算法。我还咨询商业系统算法审核；我正在努力开发一个监管沙箱，以审核AI系统的法律合规性；我为早期和中期学者创建了一个名为NYU公共利益技术研究所的夏季计划。在这一证词中，我将探索一个实用的监管人工智能的愿景，该愿景基于已经在该委员会面前提出的广泛证词。我会做一些事情：
时不时使用人工智能
人工智能（AI）的目标是实现像人类思考和行为方式一样的技术。在人工智能的发展过程中，我们可以看到，自 20 世纪 50 年代出现以来，其使用重点已经发生了转移。本研究的目的是比较2011年和2021年人工智能在不同行业的应用情况，看看行业和重点是否存在差异。实现这一目标的方法是主题内容分析。此外，我们采用了系统的收集方法从 Web of Science 数据库中收集文章，并进行了界定，重点关注软件中的人工智能。研究结果显示，2011年确定了15个不同的行业：石油和天然气生产行业、技术、设计、基金会和协会、电力、环境、汽车工业、城市规划、工业、核技术、电子、商业系统、建筑、银行和核电。 2021 年，确定了 13 个不同的行业：农业、食品工业、医疗保健、社会服务、音乐、能源部门、司法、制造业、网络安全、社交媒体、电子商务、技术和教育。结果还显示，不同年份对人工智能使用方式的关注程度有所不同。 2011 年出现了 13 个不同的主题，2021 年出现了 12 个不同的主题。其中六个主题两年都相同，其中三个主题含义相同，三个主题含义不同。
2023 年太空研讨会 NRO 主任 Chris Scolese 博士......
2023 年 4 月 18 日 准备发表的讲话 介绍 早上好。汤姆，谢谢你的介绍 [由太空基金会的汤姆·杜拉姆介绍]。 很高兴回到太空研讨会，很高兴回到科罗拉多斯普林斯。 我很荣幸能够代表国家侦察局的敬业员工。 正如您在开场视频中看到的，我们是一个由大思想家和大创意组成的机构。NRO 的男男女女都聪明而有创造力，他们不断寻找新的创新方法来实现这些伟大的想法。 创新是我们 DNA 的一部分，也是我们 62 年传统的一部分。 我们长期以来一直在谈论未来会是什么样子。事实上，它已经来了。我们正在构建未来最广泛、最多样化的架空 ISR 架构。 投资未来 在 NRO，我们正在推进情报、监视和侦察，超出了人们的想象。我们正在将新功能应用于轨道、地面以及两者之间的任何地方。我们将自动化和机器学习融入到我们所做的每一件事中。我们正在进行重大投资，使我们能够向决策者、情报分析员、作战人员和其他在关键时刻需要这些信息的用户提供关键信息。我们正在扩展我们的架构——构建我们历史上最大、最强大、最多样化和最有弹性的空中星座。在未来十年内，我们预计目前在轨卫星的数量将增加四倍。这些卫星——大大小小的，在多个轨道上运行——将比我们现在获得的信号和图像多一个数量级，并将由政府和商业系统组成。我们正在整个企业中构建弹性——在太空、地面、网络、我们的员工、供应链，甚至我们的发射中。
太阳能光伏
系统通过 Oncor 永久电表连接到电网，并符合 Oncor 互连协议的标准。 系统方位角必须介于 90 度和 270 度之间，这由 Oncor 检查确认。 系统在计划生产期间安装，直到项目获得批准并为该特定项目预留资金后才开始施工。 住宅系统仅由计划中获批准的参与服务提供商安装。客户自行安装的系统不符合该计划的资格。 住宅系统的安装容量必须介于 3 kW DCSTC 1 和 15 kW DCSTC 之间，但总安装容量不能超过 15 kW DC。安装容量超过 15 kW DC 的项目将被取消，并且没有资格获得奖励。任何例外情况都必须提交给计划经理并获得 Oncor 管理层的批准。 商业系统规模必须在 10 kW DCSTC 容量和 450 kW DCSTC 容量之间，或者 DC 输出小于或等于该站点过去 12 个月最大需求的 75%（PM 保留调整任何项目此百分比的权利）。如果发现项目安装容量超过 450 kW DC，则该项目将被取消，并且没有资格获得奖励。任何例外情况都必须提交给项目经理并由 Oncor 管理层批准。 系统采用普遍接受的施工方法进行安装，并符合所有当地和州的规范要求。 已安装太阳能电池阵列的站点没有资格参加该计划。
人工智能生成文本检测工具的测试
生成式预训练 Transformer 大型语言模型的最新进展强调了在学术环境中不公平使用人工智能 (AI) 生成内容的潜在风险，并加大了寻找检测此类内容的解决方案的力度。本文研究了人工智能生成文本检测工具的一般功能，并根据准确性和错误类型分析对其进行了评估。具体来说，该研究试图回答以下研究问题：现有检测工具是否能够可靠地区分人类书写的文本和 ChatGPT 生成的文本，以及机器翻译和内容混淆技术是否会影响对人工智能生成文本的检测。该研究涵盖了 12 种公开可用的工具和两种在学术环境中广泛使用的商业系统（Turnitin 和 PlagiarismCheck）。研究人员得出结论，现有的检测工具既不准确也不可靠，主要偏向于将输出归类为人类书写的文本，而不是检测人工智能生成的文本。此外，内容混淆技术会显著降低工具的性能。该研究做出了几项重要贡献。首先，它总结了该领域最新的类似科学和非科学成果。其次，它展示了迄今为止最全面的测试之一的结果，该测试基于严格的研究方法、原始文档集和广泛的工具覆盖范围。第三，它讨论了在学术环境中使用检测工具检测人工智能生成的文本的含义和缺点。