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导体是易于流动的材料。金属，特别是铝和铜，是电气贸易中的导体，而绝缘子则阻止了这种流动。通常用于住宅和商业结构的热塑性剥离式电缆（TPS），包含被韧性的聚氯乙烯（PVC）护套覆盖的退火铜导体。TPS具有高灵活性和空间效率等优势。相比之下，平坦电缆提供极小的弯曲半径，由于其灵活性和节省空间的特性，用于起重机和传送带系统。Konstantinos Demertzis等人的智能网格基础架构的通信网络标准。在本文中，作者讨论了将能源基础设施升级到智能电网的重要性。他们强调需要集成技术解决方案，以确保不同系统之间的互操作性并降低系统贬值的风险。作者还强调了降低建筑复杂性并结合新技术以保持动态操作环境的重要性。为了实现这一目标，需要采取协作集成策略，以确保在特定质量标准下端到端互连，同时保持严格的安全措施。这符合国际标准，例如IEC 60364-7-711：2018 RLV，该标准为特殊装置或位置提供指南，包括展览，展览和展览。这对于成功实施智能电网及其与现有基础架构的集成至关重要。1。作者得出的结论是，生态系统的综合管理需要一种统一的方法来确保不同系统和利益相关者之间的无缝沟通。Scope ................................................................................................................. 6 2.Normative references ......................................................................................... 6 3.评估一般特征........................................................................................................................................................................... 711.3术语和定义.....................................................................................................................................: +33 4 92 94 42 00 Fax: +33 4 93 65 47 16 Siret N° 348 623 562 00017 - NAF 742 C Association à but non lucratif enregistrée à la Sous-Préfecture de Grasse (06) N° 7803/88 Important notice The present document can be downloaded from: The present document may be made available in electronic版本和/或印刷。未经ETSI的事先书面授权，不得修改本文档的任何电子和/或打印版本的内容。如果有关文档状态的此类信息之间的任何现有或感知的内容差异**当前文档在ETSI秘书处内特定网络驱动器上以便携式文档格式（PDF）提供。必须注意，本文档可以随时进行修订或更改状态。有关此和其他ETSI文档当前状态的最新信息，请访问。所有公司和品牌产品和服务名称都是其各自所有者的商标。保留所有权利。如果您在本文档中找到错误，请向以下服务之一提交您的评论：**版权通知**未经ETSI事先书面许可，本文档的任何部分都不得以任何形式复制或使用。专利通知：请参阅Solaredge的专利页面，以适用Solaredge产品的一般条款和条件。这些文档经常进行审查和更新，但不能排除差异。不能保证这些文档已完成。本文档中使用的图像仅用于说明目的，并且可能会根据产品模型而变化。该设备已经过测试并发现符合有关有害干扰的当地法规。但是，如果安装或使用错误，可能会对无线电通信造成伤害。此设备生成，使用和可以辐射射频能量。国际标准IEC 60204-1由技术委员会44：机械安全 - 电子技术方面的安全性此预览从www.sis.se下载。通过国际IEC标准60204-1购买整个标准2005-10机械安全性 - 机器的电气设备 - 第1部分：一般要求，该英语版本是从原始双语出版物中衍生出的。缺少页码对应于法语页面。参考号IEC 60204-1：2005（E）版权所有2005，瑞士日内瓦。由IEC和SEK获得的SIS出售。未经IEC事先书面同意，本文档的任何部分都不得以任何形式复制，复制或分发。此预览从www.sis.se下载。从1997年1月1日开始，通过出版物编号购买整个标准，所有IEC出版物均以60000系列的指定发行。例如，IEC 34-1现在称为IEC 60034-1。合并版IEC现在正在发布其出版物的合并版本。例如，编号1.0、1.1和1.2分别参考基本出版物，纳入修正案1的基本出版物以及纳入修正案1和2的基本出版物。有关IEC出版物的更多信息，IEC的IEC出版物的技术内容一直由IEC持续审查，从而确保了内容反映了当前的技术。与本出版物有关的信息，包括其有效性，除了新版本，修正案和Corrigenda外，还可以在IEC出版物目录（见下文）中获得。ICT术语手册BICSI的ICT术语手册2.0我们欢迎所有有关BICSI ICT术语手册的评论。如果您对BICSI及其服务有任何疑问，请致电800.242.7405（美国/加拿大免费电话）与我们的办公室联系； +1 813.979.1991;传真+1 813.971.4311;电子邮件[电子邮件保护]；网站www.bicsi.org。bicsi®，坦帕，佛罗里达州33637。保留所有权利。2017年发布的2.0版。**条款和条件通知**本出版物的出售是无效的。未经BICSI的同意和书面许可，不得以任何形式或任何方式复制或传输任何部分。**联系信息** BICSI世界总部：8610 Hidden River Parkway Tampa，FL 33637-1000美国电话：+1 813.979.1991或+1 800.242.7405（美国和加拿大的免费）传真：+1 813.971.4311 emair*emair*websip.emoblib。不是一个源文档，而是与ICT行业相关术语的许多来源的汇编。这是ITER Electrical Design手册上有关接地和闪电保护的部分。该文档已在创意共享归因于非商业 - 诺迪维斯3.0 Igo-ported许可证下获得许可。这意味着用户可以自由共享，复制，分发和传输这项工作，但必须信贷给ITER组织，不能将其用于商业目的，并且无法修改它。该手册旨在用于ITER组织中非电机植物系统中电气组件的系统规范，设计人员和用户。这是一个初始版本，已经审查了一些评论；在下一个修订中将考虑其他人。该文档以简介部分开始，其中包括有关标准电压（IEC 60364-4-41：2005+AMD1：2017）的信息，以防止电击。这涉及保护人和牲畜的要求，以及在某些情况下进行的其他保护。IEC标准指定了有关防止电击的保护的基本要求。内容还提到有必要确保所有人都能获得负担得起，可靠，可持续和现代的能源，促进包容性和可持续的经济增长，充分就业，体面的工作，建立弹性的基础设施，促进工业化，促进创新，促进创新，使城市包容，安全，安全，弹性和可持续性。
评估LLM生成性A.I.对工程设计问题的回答
什么是信息和数字素养如何访问信息来源什么是大语言模型生成的A.I.什么是及时的工程使学生接触各种大型语言模型生成的A.I.产品及其输出展示能够访问大型语言模型生成AI的能力。根据可用性，相关性和准确性的输出练习与以下基本研究相关的信息素养技能所需的结果；
gsqa：生成性口语问题回答
在口头问题回答（SQA）的最新进展中，端到端模型取得了长足的进步。然而，预先研究的研究主要集中于提取跨度的选择。当直接在输入中存在ANS时，这种基于提取性的方法是有效的，但它在提出抽象性问题方面缺乏，而答案不是直接提取的，而是从给定的信息中推断出来的。为了弥合这一差距，我们介绍了第一个端到端的生成性口语答案（GSQA）模型，该模型赋予了系统进行抽象推理的能力。培训我们的GSQA模型的挑战在于没有口头抽象的质量检查数据集。我们建议使用文本模型初始化并利用提取性质量数据集将知识从文本生成模型转移到口语生成模型。的结果表明，我们的模型在提取性质量检查数据集上超过了3％的先前的提取模型。更重要的是，GSQA模型仅在口语提取QA数据集上进行了微调。尽管没有看到任何口头质量质量检查数据，但它仍然可以与级联模型的性能非常匹配。总而言之，我们的GSQA模型表明了将概括为广泛问题的潜力，从而进一步扩大了抽象质量检查的SQA功能。poken问答，无文本的NLP，生成模型，转移学习，表示学习
与环境信息的本体论整合的混合问题回答模型
摘要本文提出了一种新的方法，用于构建一个问题回答模型，以分析环境部门内的全国确定贡献（NDC）报告。该方法基于配备了检索增强发电（RAG）并通过本体集成增强的大型语言模型（LLM）。承认直接应用抹布所固有的挑战，我们的方法始于开发用于NDC报告的专业本体论框架。该框架支持知识图的构建，该图形为问题回答（QA）模型提供了必要的，可验证的信息。在下一步中，该模型将抹布的嵌入与基于本体的查询相结合，旨在提高各种NDC报告中答案的可靠性。我们通过在不同LLM的一组问题和人/AI评估中测试混合模型的性能。虽然结果表明与气候变化相关的QA模型的效率提高，但它们也强调了在该域中获得显着增强的复杂性。我们的发现有助于对将本体论方法与LLM相结合以进行环境信息检索的潜在和局限性的持续讨论。
MMTOM-QA：心灵的多模式理论问题回答
心理理论（汤姆）是掩盖人民精神状态的能力，是开发具有人类社会智力的机器的必要意义。最近的机器学习模型，尤其是大型语言模型，似乎显示了汤姆·不明智的某些方面。但是，现有的Tom Bench- Marks使用单峰数据集 - 视频或文本。人类汤姆不仅仅是视频或文字理解。peo-ple可以灵活地理解他人的思想，这些思想基于从任何可用数据中提取的概念表示（例如目标，信念，计划）。为了解决这个问题，我们介绍了一种思想问题问题回答（MMTOM-QA）基准。MMTOM-QA在多模式数据和各种单模式数据上对机器在房屋环境中的活动进行多种模态数据进行评估。对于工程师多模式的tom容量，我们提出了一种新颖的方法，即双层（贝叶斯逆计划通过语言模型加速）。BIP-ALM从多模式数据中提取统一表示形式，并利用语言模型进行可扩展的贝叶斯逆计划。我们对包括GPT-4在内的人类绩效，BIP-ALM和最新模型进行了系统的比较。实验表明，大型语言模型和大型多模型仍然缺乏强大的TOM容量。BIP-ALM通过利用基于模型的Mental推断和语言模型的力量来显示出令人鼓舞的结果。1
问题文本回答文本，SMA的电力电子能力中发生了什么变化，以便在
我会将其构架为造成需求的市场条件。下垂和惯性是不同的反应，每个反应都对任何给定情况都对网格稳定产生独特的影响。当我们退役传统的综合产生植物并增加基于网格的逆变器的发电量时，网格正朝着较弱的条件趋势。因此，我们需要替换同步生成的特征（即惯性和SCL），任何给定的项目位置中的确切“配方”都是该项目的特定的。因此，可以单独启用并调整项目需求的下垂和惯性行为是有利的。供应链能够在一年左右的时间内为美国所有电池提供大量份额的GFM逆变器吗？GFM要求应该放慢吗？
GMOS 101：您的基本问题回答
一些转基因生物植物含有植物包含的保护剂（PIPS）6，使其对昆虫有抵抗力，从而减少了许多喷雾农药的需求和使用。7作为另一种安全措施，EPA与开发人员和科学家合作，帮助开发GMO，通过其昆虫耐药性管理计划将尽可能长时间抵抗昆虫。8其他GMO植物也开发出来耐受某些除草剂，这使农民可以多种杂草控制选择。有些人担心种植这些转基因生物的农民会使用更多的除草剂。有时是这种情况，EPA调节农民在转基因作物和非转基因作物上使用的所有除草剂的安全。EPA还共享信息9，以帮助关注杂草发展抗杂草杀手的农民。
收到日期 2024 年 2 月 16 日 接受日期：2024 年 7 月 18 日 发布日期：2024 年 7 月 28 日 摘要 生活各个方面的技术进步导致人工智能融入教育实践。学生对人工智能辅助工具的使用在学术环境中变得更加重要，这形成了一系列积极和消极的观点。本研究探讨了人工智能辅助工具对学生整体个人和学业成绩的影响。因此，这篇文章具有重要意义，因为它评估了摩洛哥高中生如何使用人工智能辅助工具来解决他们的家庭作业。这项研究试图回答这些学生在多大程度上依赖这些工具，并研究教师对人工智能给课堂带来的这些不断变化的影响的态度和担忧。为了实现研究目标，我们采用了混合方法，同时采用了定量和定性方法。因此，研究结果表明，学生严重依赖人工智能来完成日常家庭作业任务，这阻碍了他们的学习过程和技能习得。这些发现为政策制定者、家长、教育工作者和学习者提供了一些建议，让他们意识到过度使用人工智能辅助工具对学生学习成果的不利影响。关键词：学业成绩、人工智能、
收到日期 2024 年 2 月 16 日 接受日期：2024 年 7 月 18 日 发表日期：2024 年 7 月 28 日 摘要 生活各个方面的技术进步导致人工智能融入教育实践。学生对人工智能辅助工具的使用在学术环境中变得更加重要，这形成了一系列积极和消极的观点。本研究探讨了人工智能辅助工具对学生整体个人和学业成绩的影响。因此，这篇文章意义重大，因为它评估了摩洛哥高中生如何使用人工智能辅助工具来解决他们的家庭作业。该研究试图回答这些学生在多大程度上依赖这些工具，并研究教师对人工智能给课堂带来的这些不断变化的影响的态度和担忧。本研究采用混合方法实现研究目标，同时采用定量和定性方法。因此，研究结果表明，学生严重依赖人工智能来完成日常家庭作业任务，这阻碍了他们的学习过程和技能习得。这些研究结果为政策制定者、家长、教育工作者和学习者提供了几项建议，要求他们意识到过度使用人工智能辅助工具对学生学习成果的不利影响。关键词：学业成绩、人工智能、辅助工具、过度依赖、高中生、家庭作业、个人发展 引用为：Tamimi, J., Addichane, F., & Madani, S. A.(2024).评估人工智能家庭作业辅助工具对高中生学业成绩和个人发展的影响。阿拉伯世界英语杂志 (AWEJ) CALL 特刊 (10)。36-42。 https://dx.doi.org/10.24093/awej/call10.3
医生 AI？一项试点研究考察人工智能对老年患者常见问题的回答
在 1956 年首次创造人工智能 (AI) 一词之前（ Russell and Norvig，2016 ），艾伦·M·图灵 (Alan M. Turing) 构思了他著名的“图灵测试”。图灵通过测试试图探索计算机生成的反应是否能够在不知情的观察者看来与人类的反应区分开来（ Kleppen，2023 ）。如果计算机的回答与真实人类回答者的回答无法区分，则计算机“通过”了图灵测试。 2014 年，名为 Eugene Goostman 的聊天机器人（ Warwick and Shah，2015 ）成为第一台通过图灵测试的机器，代表了人工智能和机器学习的一个重要里程碑，为后续程序树立了标杆。按照目前的定义，人工智能是指设计用于执行原本需要人工干预的任务的计算机系统（ Sutton and Barto，2018 ）。早期的人工智能研究侧重于使用符号逻辑和基于规则的系统解决一般问题（Jordan and Mitchell，2015）。最初，人工智能研究受到了乐观的评价（Russell and Norvig，2016）；然而，由于资金和计算能力不足等因素，研究工作停滞不前。在 20 世纪 90 年代和 21 世纪，由于神经网络、强化学习、计算机视觉和自然语言处理的出现（Jordan and Mitchell，2015），以及大数据、更便宜的计算和先进的计算算法的兴起，机器学习取得了重大进展。最近，深度学习人工智能模型（一种机器学习算法的分层网络，可以通过处理大量数据来提取越来越复杂的信息）已导致基于人工智能的研究取得重大突破（LeCun 等人，2015）。关于人工智能是否通过了图灵测试，仍然存在激烈的争论。如今，无论是在文本还是语音中，都有大量论断声称深度学习程序（例如 Chat GPT）和文本转语音程序能够生成与人类难以区分的输出，从而通过图灵测试（Biever，2023 年；Mai 等人，2023 年）。近年来，人工智能技术对医疗保健系统产生了尤为重要的变革性（Yu 等人，2018 年）。例如，在医学成像领域，深度学习算法已被用来以比放射科医生更高的准确度检测潜在异常（Liu 等人，2019 年）。自然语言处理使人工智能能够分析和提取患者病历中的相关健康数据，以协助准确诊断和辅助治疗计划（Kreimeyer 等人，2017 年）。可穿戴人工智能辅助监测系统已被用来追踪重要的患者健康指标，并可以提醒护理人员注意潜在的健康风险（Senders 等人，2018 年）。人工智能还被用于机器人辅助手术，以实现常规任务的自动化并提高手术的精准度（Hashimoto 等人，2018 年）。在制药行业，深度学习在药物开发中非常有用，甚至可以用来帮助医疗服务提供者根据患者的生物/遗传特征和个人需求确定对患者最有效的药物（Mak 等人，2023 年）。在临床实践中，聊天机器人和虚拟助手已被证明对患者教育、药物提醒和心理健康支持有益（Miner 等人，2016 年）。在精神保健领域，人工智能技术的应用同样具有影响力。具体来说，人工智能和机器学习工具已经