代表 TransGrid Energy 获得 14 亿美元融资,支持亚利桑那州总容量为 450 兆瓦的电池存储项目 代表 Sunrun 获得 8.35 亿美元的无追索权融资,支持 335 兆瓦的租赁和电力购买协议组合 代表 Brookfield Renewable 的附属公司 Luminace 获得全国范围内社区太阳能和商业及工业 (C&I) 太阳能项目组合的税收股权融资,投资者为一家大型第三方金融机构 代表一家大型金融机构作为税收股权投资者,为 ERCOT 的 460 兆瓦太阳能和电池存储设施融资,该设施的一部分产出将在对冲下出售,其余能源和存储部分将按商业方式使用 代表 Terra-Gen 获得约 1.8 亿美元的建设融资和 1.25 亿美元的税收股权融资,用于加利福尼亚州克恩县的 131.1 兆瓦 Voyager I 风电项目 代表一家大型金融机构作为税收股权投资者,为其约3.5 亿美元的税收股权承诺,用于弗吉尼亚州一个 485 兆瓦的太阳能项目,该项目是落基山脉以东最大的太阳能设施 代表一家住宅太阳能开发商作为借款人,获得 2 亿美元的优先担保信贷额度和 1500 万美元的优先担保信用证额度 代表一家私募股权基金与一家太阳能开发商首次成立 1.5 亿美元的合资企业,以收购和开发社区太阳能和其他合格的可再生能源项目 代表一家大型金融机构作为税收股权投资者,为爱荷华州 199.2 兆瓦风力发电设施和纽约州 78.4 兆瓦风力发电设施的 2.69 亿美元投资融资 代表税收股权投资者和赞助商,为向 Community Choice Aggregators 出售电力的众多太阳能和风能项目融资 代表摩根士丹利作为贷款人和代理人,为 Invenergy Wind Global LLC 的子公司在堪萨斯州建造 200.5 兆瓦风电场提供 2.635 亿美元的贷款额度 代表 Terra-Gen为位于加利福尼亚州克恩县的 193.5 兆瓦 Voyager Wind II 项目和位于德克萨斯州 Big Spring 的 32.7 兆瓦 Texas Big Spring 项目提供约 2.5 亿美元的建设融资和 1.7 亿美元的税收股权融资 代表 Sunrun Inc. 的附属公司作为借款人,涉及 3.1 亿美元的循环贷款、700 万美元的信用证贷款和 2300 万美元的定期贷款 B 类贷款 代表 Partners Group 对墨西哥领先的天然气基础设施公司进行多数股权投资,价值约 7.5 亿美元 代表一家信用卡处理商,涉及应收账款货币化
评估时,莎拉(Sarah)涉及新兴成年的许多特征。她描述了不知道自己是谁或大学后想做什么。她的历史学位意味着有许多可能的路线,并且决定要采取的路线似乎“瘫痪”。莎拉还报告说她不完全适合自己的朋友,并且很尴尬,因为从未有过长期的浪漫关系。她发现从学校到大学的过渡很容易,但描述了完成Uni的前景令人恐惧。
这项可行性研究评估了对圣塔卡塔利娜岛的各种选择,其替代一代供应符合新的排放法规,并符合加利福尼亚州和南加州爱迪生(SCE)(SCE)的指定目标,以降低温室气体降低和可再生能源。最近对南海岸空气质量管理区(SCAQMD)的空中排放法规进行了修订,要求减少NOX排放。这种监管变化将影响正在临近寿命的SCE Pebbly Beach发电站(PBGS)现有的柴油发电舰队。由于年龄和技术限制而无法选择改造现有的车队以延长寿命并改善排放以符合规定。新一代资产一旦退休就需要替换损失的容量。sce启动了这项可行性研究,以调查多种一代方案的技术和经济含义,以通过符合排量的来源来重新岛屿。
凯瑟琳娜 (卡特里娜) 麦克法兰拥有 30 多年的政府服务经验,被广泛认为是政府采购领域的领先主题专家。她担任美国国家科学院陆军研究与发展委员会主席,以及 SAIC、Exyn Technologies、Transphorm 和采购圆桌会议董事会董事。她还担任雷神导弹系统部高级顾问委员会、赛普拉斯国际高级战略集团和 Sehlke, Inc 高级顾问委员会的顾问。她曾任国防部采购助理部长(2012 年至 2017 年)和陆军代理助理部长(采购、物流和技术)(2016 年至 2017 年)。她于 2010 年至 2012 年担任国防采购大学校长。2006 年至 2010 年,麦克法兰女士担任导弹防御局采购主任。她是一名获得认证的材料、机械、土木和电子工程师。她曾获得英国克兰菲尔德大学的荣誉工程博士学位,还曾获得总统功绩行政级别奖、国防部长功绩文职服务奖章、海军部年度文职测试员奖以及海军和美国海军陆战队功绩文职服务表彰奖章。麦克法兰女士在美国国防部、陆军部和情报界采购方面拥有丰富的经验,专注于空间应用、人工智能、网络和 IT 技术,涉及国防采购、项目管理、物流和技术。
引用:里迪(Reidy),凯特(Kate),玛格尔扎克(Majchrzak),宝琳娜·伊瓦(Paulina Ewa),哈斯(Haas),本尼迪克特(Benedikt),汤姆森(Thomsen),约阿希姆·达尔(Joachim Dahl),康妮(Konečná),安德里亚(Andrea)等。2023。“直接可视化2D/3D半导体/金属异质结构的激发光谱中的亚纳米变化。”Nano Letters,23(3)。
florina.leta12@gmail.com comancomectecon@ovidius-university.net摘要人工智能(AI)技术在教育中的整合引入了许多可能性和收益。但是,这也引发了道德问题,需要仔细考虑。本研究文章探讨了与AI在教育中的实施相关的道德意义。文献综述研究了关键的道德维度,包括隐私和数据保护,公平和偏见,以及对教师关系关系的影响。调查结果突出了AI设计和部署中透明度,问责制和公平性的重要性。本文提出了一个全面的框架,以指导教育中的道德AI实施,强调对强大的政策,算法透明度和解决偏见的需求。通过主动解决这些道德考虑,教育利益相关者可以确保一个负责任且包容的教育环境,以利用AI的潜力,同时维护道德原则。关键词:人工智能,教育,道德,实施AI J.E.L.分类:i21,i23,f6 1。引言近年来,教育领域见证了迅速的转变,主要是由人工智能(AI)技术的进步驱动的。AI有可能彻底改变教育的各个方面,从个性化的学习经验到有效的行政系统。随着人工智能继续渗透到各个部门,教育领域并没有保持不变。但是,随着教育机构越来越多地将AI纳入其实践中,需要仔细考虑的关键方面是这种实施的道德意义。本研究文章旨在探讨与AI在教育中实施的多方面道德挑战,并阐明了对学生,教师和更广泛的教育生态系统的潜在后果。智能辅导系统,自动化评分,自适应学习平台以及数据驱动的决策过程只是AI应用程序进入教室和教育机构的一些示例。尽管这些技术进步带来了有希望的好处,但它们还提出了重大的道德问题,需要解决,以确保负责任的包容性教育环境。AI实施在教育中的道德含义超出了技术考虑。它们涵盖了与隐私,公平,透明度,问责制以及AI对教育成果的更广泛影响有关的问题。例如,AI系统对大量学生数据的收集和分析引起了人们对数据隐私,安全性和潜在滥用的担忧。此外,如果不仔细设计和监控,则在决策过程中使用AI算法(例如学生安排或教师评估)可能会引入偏见或增强现有的不平等。
E&OE 2025年1月。*燃料消耗数字是根据WLTP测试周期确定的。您在现实生活驾驶条件和产生的二氧化碳在注册后安装的配件,驾驶风格,天气状况和车辆负荷的变化,包括许多因素。仅将燃料消耗和二氧化碳与使用相同技术程序测试的其他车辆进行比较。有关更多信息,请联系您当地的欧宝经销商。所有柴油模型均具有蓝图。具有蓝图技术的车辆在服务要求之间也需要定期的ADBLUE®充值。集成到车载计算机中的指示器会在您需要充值时警告您。更多信息请访问www.opel.ie/Adblue。根据条例R(EC)编号715/2007和R(EC)编号692/2008(分别适用于版本)。