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康涅狄格州实践手册
解释性说明 本文编纂的高等法院规则首次发表于 1997 年 7 月 29 日的《康涅狄格法律杂志》。2025 年版的实践手册包含对《职业行为规则》、《高等法院规则》和《上诉程序规则》的修订。修订内容发表于 2024 年 6 月 18 日和 2024 年 8 月 13 日的《康涅狄格法律杂志》。2025 年版进行了技术性更改，以使规则符合法院采用的风格。每节的编号系统基于该节所在的章节。每节都有两部分编号。编号的第一部分表示章节，第二部分表示该章内节的编号（第 1 章以 1-1 开头，第 2 章以 2-1 开头，等等）。个别规则的内部细分遵循《一般法规》的风格。小节用括号中的小写字母表示，（a）、（b）；细目用括号中的数字表示，（1）、（2）；小段用括号中的大写字母表示，（A）、（B）。规则的来源。本卷每一节末尾都有关于每条规则来源的括号注释。注释（PB 1978-1997，Sec. ）表示 1978-1997 实践手册中与当前节相对应的节号。与 1978-1997 实践手册中的节相对应的任何节的当前编号均出现在规则正文后的参考表中。符号 (1998) 表示该条款是 1998 年实践手册中的新条款，于 1997 年 10 月 1 日生效。符号 (参见 PB 1978-1997，Sec. ) (1998) 表示该条款仿照 1978-1997 实践手册中的规则制定，但实际上是首次采用并于 1997 年 10 月 1 日生效。本卷中的规则与它们仿照的 1978-1997 实践手册中的规则可能存在显著差异。这些规则最初出版于 1997 年 7 月 29 日的《康涅狄格法律杂志》，该杂志为这些规则分配的临时编号出现在规则正文后的参考表中。如果某一条款在 1997 年之后被采用或修订，则在条款正文之后或有关该条款推导的括号符号之后会出现一个表示该意思的括号符号。当某一章节的标题被修订时，标题后会立即出现一个括号。历史和评论。描述修订性质的历史和表明新规则或对现有规则的修订的预期目的的评论印在新的或修订的规则的正文之后。历史和评论只包括那些在与当前版本的实践手册相对应的年份通过或修订生效的规则。以下情况除外：(1) 有关封存卷宗和关闭法庭的规则的历史和评注将以累积方式保留；(2) 2010 年第 25a 章章节标题列表后的评注、2014 年和 2021 年第 1-10B 节评注、2021 年第 1-11C 节评注、2017 年第 2-27A 节评注、2022 年第 25-6A 节评注和 2022 年第 37-1 节评注均已保留；(3) 上诉程序规则某些章节的评注已保留。想要访问某一年规则变更历史和新规则或修订规则评注的用户不应丢弃相应版本的实践手册。例如，与将于 2025 年 1 月 1 日生效的规则变更相对应的历史和评论将仅出现在 2025 年版的《实践手册》中，而不会出现在后续版本中，除非该规则属于前面列出的例外情况之一。本卷中包含的实践规则评论仅供参考。法官和大法官在投票通过拟议的规则变更时不会采纳这些规则的评论。《职业行为规则》评论
可持续建筑实践
可持续建筑实践已成为应对气候变化、资源稀缺和城市化进程加快所带来的挑战不可或缺的因素。这些实践旨在平衡成本效率、环境影响和利益相关者的协作，促进经济可行性和生态责任的和谐融合。从更广泛的角度来看，可持续建筑包括在整个项目生命周期内减少碳排放、优化能源效率和最大限度减少资源消耗的策略。建筑信息模型 (BIM)、绿色材料和可再生能源整合等新兴技术正在改变传统的建筑方法，为可持续发展挑战提供创新解决方案。然而，实现建筑的可持续性并非没有复杂性。平衡成本效率通常涉及应对与可持续技术和材料相关的更高前期投资。这些成本通常被降低运营费用和提高资源效率所带来的长期节省所抵消。此外，将环境因素纳入项目规划需要建立强有力的框架来评估生态影响，包括碳足迹评估、废物管理策略和生物多样性保护。利益相关者的协作对于可持续建筑项目的成功至关重要。建筑师、工程师、承包商、政策制定者和社区之间的有效参与可确保与可持续发展目标保持一致，并促进创新解决问题。协作方法还可以解决法规遵从性、融资机制和社区接受度等挑战，从而在利益相关者之间创造共享价值。本文将重点缩小到探索平衡这三个维度的实用方法，并通过案例研究说明了在不同建筑环境中成功实施可持续实践的情况。它强调了经济、环境和社会因素的相互作用，为推进建筑行业的可持续发展提供了可行的见解。
人工智能的开源实践
人工智能领域的实践通常需要在整个开发过程中调动许多资源，而很少有参与者能够完全控制这些资源。开发人员通常会使用开源库（以下称为开源操作系统），例如 Tensorflow 1 或 PyTorch 2 来创建新模型，或者使用 Transformers 库 3 下载预先训练好的模型。如果他们没有自己的数据集，他们会选择从社区网站（例如 Kaggle 4 ）下载数据，以利用加州大学欧文分校在其机器学习库 5 上提出的由学术团队发布的数据集，或者使用公共服务发布的数据，例如来自 data.gouv.fr 6 的数据集目录。他们可以从 Github 7 或 HuggingFace 8 等社区平台检查他们上传的工具、模型和数据是否已经过第三方审查，并且没有严重缺陷。最后，为了分析所获得的结果，他们会将其与其他研究人员获得并发表在科学期刊上的结果进行比较，然后通过发表自己的研究成果为该社区做出贡献。