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大熊湖市提议的度假租赁法规变化的经济和财政影响
旅游业是大熊湖（Big Bear Lake）（“城市”或“大熊湖”）的工作，收入和税收收入的主要驱动力。纽约市的年度游客量是其全年人口的数量多倍，超过5,000名居民。在2021年，近一百万游客来到了大熊湖，主要是在冬季和夏季的高峰季节。由于19日，这座城市被娱乐和旅行的大流行限制及其靠近大洛杉矶地区的大流行限制而被游客淹没。游客和第二个房主来到大熊湖，试图到户外，避免更多城市地区的范围。
新泽西理工学院有更多
新泽西理工学院的太阳-地球研究中心 (CSTR) 是地面和太空太阳和地球物理学领域的国际领导者，致力于了解太阳对地球空间环境的影响。CSTR 运营着加利福尼亚州的大熊太阳天文台 (BBSO) 和欧文斯谷太阳能电池阵 (OVSA)、新泽西州珍妮跳跃州立森林的杰弗天文台以及分布在南极冰架上的自动地球物理观测站 (AGO)。
2024 年 11 月 19 日 Sean Matlock (909) 522-1913
有助于控制成本 加州大熊湖——2024 年 3 月，Bear Valley Electric Service, Inc. (BVES) 向加州公用事业委员会 (CPUC) 提交了一份申请，请求批准拥有和运营能源存储系统（电池项目）和 Bear Valley 太阳能项目（太阳能项目）。今年 10 月，BVES 召开社区会议，向邻居们介绍了太阳能项目和规划流程。BVES, Inc. 总裁、财务主管兼秘书 Paul Marconi 表示：“这个太阳能项目对于提高大熊谷电网的安全性和可靠性至关重要，在极端天气条件和野火威胁需要公共安全断电时，它可以提供额外的电源。我们尊贵的客户还会欣赏这个太阳能项目的另一个好处，即通过减少昂贵的基础设施升级需求来控制电力成本。”Bear Valley 太阳能项目由 EDF Renewables Distribution-Scale Power 共同开发。该太阳能项目位于 Erwin Ranch Road 和 Lakewood Drive 交界处约 21 英亩的未开发土地上。这座 5 MW/AC（兆瓦/交流电）设施将减少电网对山外电源的依赖。随着加州向无碳资源过渡，这些项目将直接向 BVES 配电系统产生可再生电力，为当地家庭和企业提供清洁、无排放的电力。此外，它还将产生可再生能源信用额度，帮助 BVES 实现州政府规定的可再生能源目标。该项目将遵守当地、州和联邦的土地使用和环境法规。施工后，场地将重新植被，使土壤在项目整个生命周期内休养生息并再生。植被管理将在现场进行。
静态线，1994 年 7 月 - EWU 数字共享
在我们的第二期新闻通讯中，提到了 _ Reed 和 Judith Harrison 以及他们的女儿之一 Julie 在 1993 年 7 月 25 日星期日参加完家庭聚会后从犹他州罗斯福飞往加利福尼亚州卡马里奥的航班上失踪的消息。Reed (MSO 60) 驾驶着一架 Beechcraft Bonanza 飞机，这是他从朋友那里借来的，因为他的 Beech Baron 正在维修。1994 年 4 月 30 日，飞机残骸和遇难者遗体在加利福尼亚州贝克东北约 26 英里的沙漠高原被发现。来自加利福尼亚州大熊湖的拥有 14 年 CAP 经验的飞行员 Bob Buhrle 与 2 名志愿者一起发现了坠机地点。Reed 曾多次飞越该航线，拥有超过 2,000 小时的飞行经验，拥有仪表等级证书并获得了教练执照。 Bonanza F33A 是在一处废弃矿区附近的缓坡上发现的。在搜索结束后，B1':r-le 决定自己进行搜索。Buhrle 和志愿者 Matt Brule 和 Steve Aguirre 正沿着一条旧矿道行驶，突然发现有东西在阳光下闪闪发光。这个物体看起来不对劲。徒步前往该地区后，三人发现了残骸。看来 Bonanza 以近乎垂直的角度坠入地面，高速撞击地面。目前坠机原因未知。住在加利福尼亚州圣巴巴拉的 Jack Mathews (MSO 48) 是第一个通知我们这一发现的人。然后是来自卡诺加公园的 Dan Hensley (MSO 57)
利用生成式人工智能自动注释化学文档及其评估
[1] Takahiro Arima、Tomoko Okuma 和 Tatsuya Dewa。从技术文档中提取材料信息以探索新应用。自然语言处理协会第 29 届年会论文集，第 512-515 页，2023 年。[2] Annemarie Friedrich、Heike Adel、Federico Tomazic、Johannes Hingerl、Renou Benteau、Anika Marusczyk 和 Lukas Lange。SOFC-exp 语料库和神经方法在材料科学领域的信息提取。在计算语言学协会第 58 届年会论文集，第 1255-1268 页。ACL，2020 年。[3] Shu Huang 和 Jacqueline M. Cole。使用飞行数据提取器自动生成的电池材料数据库。科学数据，第 5 卷7，第1号，第2052-4463页，2020年。[4] Fabrizio Gilardi、Meysam Alizadeh和Maël Kubli。Chatgpt在文本注释任务中的表现优于众包工作者。美国国家科学院院刊，第120卷，第30期，第e2305016120页，2023年。[5] Tom Brown、Benjamin Mann、Nick Ryder、Melanie Subbiah、Jared D Kaplan、Prafulla Dhariwal、Arvind Neelakantan、Pranav Shyam、Girish Sastry、Amanda Askell、Sandhini Agarwal、Ariel Herbert-Voss、Gretchen Krueger、Tom Henighan、Rewon Child、Aditya Ramesh、Daniel Ziegler、 Jeffrey Wu、Clemens Winter、Chris Hesse、Mark Chen、Eric Sigler、Mateusz Litwin、Scott Gray、Benjamin Chess、Jack Clark、Christopher Berner、Sam McCandlish、Alec Radford、Ilya Sutskevser 和 Dario Amodei。语言模型是少样本学习器。载于《神经信息处理系统进展》，第 33 卷，第 1877-1901 页。Curran Associates, Inc.，2020 年。[6] Md Tahmid Rahman Laskar、M Saiful Bari、Mizanur Rahman、Md Amran Hossen Bhuiyan、Shafiq Joty 和 Jimmy Huang。在基准数据集上对 ChatGPT 进行系统研究和全面评估。载于《计算语言学协会研究结果：ACL 2023》，第 1877-1901 页。 431–469。ACL，2023 年 7 月。[7] Bart lomiej Koptyra、Anh Ngo、Lukasz Radli´nski 和 Jan Koco´n。Clarin-emo：使用人类注释和 chatgpt 训练情绪识别模型。在国际计算科学会议上，第 365–379 页。Springer，2023 年。[8] Taiki Watanabe、Akihiro Tamura、Takashi Ninomiya、Takuya Makino 和 Tomoya Iwakura。使用化合物释义进行化学命名实体识别的多任务学习。在 2019 年自然语言处理经验方法会议和第 9 届国际自然语言处理联合会议 (EMNLP-IJCNLP) 的论文集上，第 6244–6249 页。ACL，2019 年。[9] Amalie Trewartha、Nicholas Walker、Haoyan Huo、Sanghoon Lee、Kevin Cruse、John Dagdelen、Alexander Dunn、Kristin A. Persson、Gerbrand Ceder 和 Anubhav Jain。量化领域特定预训练在材料科学命名实体识别任务中的优势。Patterns，第 3 卷，第 4 期，第 100488 页，2022 年。[10] Gupta Tanishq、Zaki Mohd 和 NM Krishnan。Matscibert：用于文本挖掘的材料领域语言模型