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World File Search System意料之中
跟踪可持续发展目标 7：能源进展报告。
本文提供的数据和分析是在新冠疫情爆发之前准备的，必须结合这场前所未有的危机来看待。与大多数严重危机一样，新冠疫情表明，一场无法预见的全球灾难可能会破坏长期存在的趋势和政策，其结果既在意料之中，又在意料之外，既可怕又出乎意料。疫情对社会和经济的各个层面都产生了广泛影响，包括油价暴跌、供应链中断以及许多家庭和企业支付电力服务的能力有限，疫情必将影响能源转型和实现可持续发展目标 7 的进程。与此同时，这场危机表明，人们迫切需要获得可靠、负担得起、可持续和现代化的能源——医院和医疗机构需要治疗患者，学校需要为儿童做好数字经济的准备，社区需要抽取干净的水，人们需要获取信息。新冠疫情对能源获取、能源效率、可再生能源部署和全面能源转型的全面影响仍有待观察。
印度尼西亚版权法
在这个技术先进的时代，人工智能系统在生产中的应用是意料之中的事。然而，人们深切担心人工智能技术会失控。有了先进的技术，这些系统开始在没有人为干预的情况下产生惊人的发明只是时间问题。这引发了有关知识产权的问题，因为它不仅扰乱了版权的概念，而且还引发了与版权法的相关性相关的问题，然而，版权法被认为在应对人工智能的发展方面滞后了。通过概念方法，使用规范、教义法律研究方法和比较研究，以及使用定性分析技术，本文认为需要概念化和重新定义与版权相关的法规和法律框架，并提供社会和法律工具来控制人工智能系统的功能和结果。本文建议，政府应该意识到迫切需要为程序员和人工智能所有者提供激励措施，以刺激未来对人工智能的发展和投资。为了适应人工智能创作的作品，政府需要重新设计《印度尼西亚版权法》，以适应版权问题、道德和经济权利以及人工智能创作作品的保护期；并考虑采用雇佣作品的概念。
ar2001e.pdf - ClassNK
同样，我们为客户提供的服务质量不仅取决于我们的员工，还取决于我们的服务基础设施。同样，正如您稍后将看到的，NK 正在稳步增加和改进我们服务基础设施的两个关键要素，即我们的办公网络和信息网络。2001 年，NK 在世界各地开设了 9 个新办事处，从罗马尼亚的康斯坦萨和英国的沃金到美国的迈阿密，以及加拿大、亚洲和澳大利亚。NK 遍布 39 个国家和日本的 91 个办事处网络对于服务我们的全球客户至关重要。但如今，我们需要能够随时随地向客户提供信息和服务。2001 年新 NK 信息中心的开业是 NK 服务基础设施持续改进的重要一步，NK-SHIPS 服务的新增功能和最近推出的全新 NK 网站也是如此。虽然这在今天几乎是意料之中的事情，但以 NK-SHIPS 为例，几乎可以在世界任何地方、任何时间在几分钟内下载并打印一份遗失的证书或调查记录的副本，这仍然让我印象深刻。得益于互联网，NK 信息网络的范围现在几乎无处不在，补充了
Tyndp 2024 情景方法报告
National Trends+ 情景与源自欧洲目标的国家能源和气候政策（NECP、国家长期战略、氢能战略……）相一致。该情景的电力和天然气数据集基于从 TSO 收集的数据，这些数据反映了国家层面讨论的最新政策和市场驱动发展。这些情景适用于 2030 年和 2040 年的时间范围，因为并非所有成员国 (MS) 都提供 2050 年时间范围的数据集。对于 TNYDP 2024，由于数据集收集将在 2023 年上半年完成，以赶在更新的 NECP 草案发布之前，该草案将于 2023 年夏季发布。因此，最近更新的 NECP 与数据集之间会存在差异，这是意料之中的。此外，本版首次针对所有能源载体量化了 National Trends+ 情景（而不是之前版本中仅针对电力和天然气）。这将使我们能够根据法规的要求对欧盟 2030 年的能源和气候目标进行评估。欧盟目标与这一情景之间的差距在协商过程中透明地呈现，并根据协商的“NT+ 能源组合差距填补方法”2 进行弥补。
乌克兰战争：一项社会学研究 - ODA 开放数字档案
的发现是意料之中的，尤其是因为所有 18 至 60 岁之间的男性现在都处于动员状态，不允许离开乌克兰。其次，我们发现离开家园的老年人比其他年龄段的人少：89% 的 60 岁以上年龄组受访者和 85% 的 50-59 岁受访者自战争开始以来没有改变过住所（18-24 岁和 25-34 岁年龄段的相应比例分别为 71% 和 70%）。最年长的年龄组强烈希望留在家中，这可能是由于健康状况问题以及他们希望留在出生地。第三，大多数流离失所者来自东部（哈尔科夫、卢甘斯克、顿涅茨克地区）和北部（基辅、切尔尼戈夫、苏梅地区）。高收入者在流离失所者中所占比例过高可能是因为他们有经济能力依靠自己的储蓄搬迁。此外，自战争开始以来，城市居民（城市、城镇）决定改变居住地的次数比农村居民更多。我们的数据还凸显了战争条件下移民的被迫性。82% 的受访者表示，他们不打算在未来四周内改变居住地：人们倾向于留在家中，只有在被迫的情况下才会离开，以保全生命。
MEDLOG MONTHLY - 陆军医疗后勤司令部
韩国卡罗尔营——美国陆军韩国医疗物资中心荣获美国陆军物资司令部颁发的营级杰出组织安全奖。美国陆军韩国医疗物资中心是美国陆军医疗后勤司令部的直属下属单位，因实施了旨在保护和增强员工能力的关键安全计划而获得此项殊荣。美国韩国医疗物资中心将参加 2023 年下半年举行的全军安全竞赛。美国韩国医疗物资中心司令部指挥官托尼·内斯比特上校表示：“我为美国韩国医疗物资中心司令部感到骄傲。他们在制定高安全执法标准方面始终表现出色，得到最高层的认可，这并不令人意外。”美国韩国医疗物资中心司令部指挥官马克·桑德中校表示，这是该组织首次获评四星级安全奖。桑德表示：“每个组织都应该是安全的，但这需要从上到下关注并协调态度和优先事项。” “在这种情况下，这绝对具有重大意义，一贯出色地做正确的事情——尽管这是意料之中的事——当做到时值得认可。” USAMMC-K 的安全和职业健康专家 Choe, Chae-hun 表示，该奖项代表了员工的一项巨大成就，他们一直致力于该中心的安全计划，这使得该中心连续 13 年没有发生任何重大事故。
WRAP-神经科学-水平-解释-思维-大脑-...
心理状态和大脑状态之间的关系在计算神经科学和精神病学中非常重要，在精神病学中，通过药物干预大脑状态来改变心理状态。大脑和心灵之间的关系困扰了哲学家们几个世纪。这里提出了一种神经科学方法，其中亚神经元、神经元和神经元网络层面的事件同时发生，以执行可以在高层次上描述为心理状态的计算，其中包含有关世界的内容。有人认为，由于不同解释层次的过程同时发生，因此它们通过非因果的附带关系联系在一起：因果关系在脑中最好被描述为在层次内而不是层次之间运行。这使得附带（例如，心理）属性得以涌现，尽管一旦在机械层面上理解它们可能看起来不那么突现，而且是意料之中的。这种心脑理论允许心理事件在种类上不同于其背后的机械事件；但这并不意味着心理事件会导致大脑事件，反之亦然：它们是对计算系统运行的不同层次的解释。这种方法可能提供一种不同于二元论和还原物理主义的思考大脑和思维的方式，它植根于理解大脑和心理事件的基础计算过程，这意味着心理和机械层面通过正在执行的计算过程相互联系。不同操作层次的解释可能有不同的用途。例如，如果我们想了解大脑是如何进行算术运算的，那么在心理层面上描述正在计算的算法就会很有用。但如果大脑的运作导致精神障碍，那么理解神经处理层面的机制可能更有用，例如，在治疗精神障碍方面。
报告新冠肺炎疫苗不良事件
保加利亚是欧盟成员国，拥有可买到且价格合理的 COVID-19 疫苗，但该国的免疫覆盖率最低，对疫苗的不信任程度也最为明显。本研究旨在评估 COVID-19 疫苗接种后的自我报告不良反应，以此作为增加疫苗信任度的可能工具。在普罗夫迪夫进行了一项横断面调查研究，涵盖 761 名接种疫苗的受访者（469 人接种了 mRNA 疫苗，292 人接种了腺病毒载体疫苗）。应用了描述性统计参数和非参数方法。统计学意义设定为 p < 0.05。受访者的中位年龄为 42 岁，女性（72.5%）。89.9% 的 mRNA 疫苗接种者报告了至少一种不良反应，而腺病毒载体疫苗组为 93.8%（p > 0.05）。这些反应为轻度到中度，并在几天内消退。局部反应水平相当：接受 mRNA 疫苗接种的人为 91.7%，接受腺病毒载体疫苗接种的人为 89.7%（p = 0.366）。最常见的全身反应类型是疲劳、头痛和肌肉疼痛。全身反应与所接种的疫苗类型之间存在关联：mRNA 接种者为 59.7%，腺病毒载体疫苗接种者为 89.4%（p < 0.001）。所有已记录的全身反应均无需就医。有 3 份报告称接种 mRNA 疫苗后出现全身性荨麻疹，有 2 份报告称接种腺病毒载体疫苗后出现全身性荨麻疹。报告的反应相对较高但在意料之中，并且没有报告未在官方产品特性摘要中列出的不良事件。
语言教学与学习中的技术 - Castledown
这项探索性研究调查了来自 48 个国家/地区的 367 名大学语言教育工作者在 ChatGPT 发布后的前 10 周内对其的反应。研究通过一项收集定量和定性数据的调查，探讨了人们对 ChatGPT 的认识、使用、态度和感知影响。大多数参与者表现出中等程度的认识，但很少在教学中应用。大约一半的人以某种方式使用过 ChatGPT，但只有少数人将其用于教育目的。人们对 ChatGPT 的兴趣很高，但也提出了许多担忧，尤其是关于学生滥用 ChatGPT 的问题。大多数教师认为他们可能会用它来创建教学资源，但不太愿意用它来进行自动反馈和评估。人们对 ChatGPT 影响的看法持谨慎乐观的态度，有第一手经验的用户持更积极的态度。人们的担忧集中在滥用上，而人们注意到了效率方面的好处。使用基于关注的采用模型 (CBAM) 的改编版本分析了定性数据，结果显示教师主要处于关注的管理和后果阶段。只有极少数人进入了协作的后期阶段，没有一个人处于重新聚焦阶段，这表明这是一个逐步采用的过程，考虑到研究的时间安排，这是意料之中的。关键意义在于，教育工作者需要支持发展 ChatGPT 教学应用的技能，同时批判性地评估适当的使用。需要更多关于有效实践的实证证据。本研究提供了语言教师最初接触 ChatGPT 的基线数据，强调了有希望的方向，但也存在一些问题。进一步的研究可以追踪反应如何演变。
风力发电预测误差评估...
当风吹起，风力涡轮发电机收集动能并将其转化为电能时，需要预测涡轮机将发出多少电力。即使是最完美的计算机模型，具有很高的计算能力，也无法模拟自然力量的美妙，我们必须接受预测功率输出中存在一定程度的预测误差，因为大气中固有的随机模式。该项目旨在调查影响哥特兰岛风力发电资产预测误差的主要原因和因素。从理论和已进行的案例研究来看，风速是风力发电的最强预测因素，声称其他任何因素都是非常不准确的。然而，风力预测的主要预测因素是从文献研究中总结出来的，从天气模型中提取出来，并在哥特兰岛 Näsudden 的 Stugylparken 风电场案例研究中进行了尝试。尝试了三种不同的预测方法，根据所选的评估指标，集成树模型是最佳模型。表现第二好的模型是人工神经网络，理论功率曲线的预测效果比研究中测试的标准机器学习方法更差。值得注意的是，在评估选择哪种模型时，取决于评估方式以及哪个指标被视为最重要。除了风速对所有模型的影响最为显著之外，预测误差似乎与昼夜循环有关。一个原因可能是白天的陆海相互作用，尤其是在 4 月至 9 月期间。较高的预测误差与平均风速较高的时期密切相关，天气变化的时间会影响可预报性，并且应该会出现较大的误差。在本项目中，数值天气预报数据用于研究预测误差。在模型运行的最初几个小时内可以看到较低的误差。这是意料之中的，因为这是我们最接近初始条件（换句话说，现实世界）的时候。然而，似乎风速和昼夜循环比数值天气预报模型在最初 24 小时内的表现更为重要。由于安装容量较大，预测未来几年风力发电资产的电力输出预计会变得更加重要。即使安装容量增加，也不希望出现容量过剩，灵活性将更为重要。我们面临着挑战，但也有机会更有效地利用社会资源，并通过更灵活地利用资源来降低社会对地球的气候影响。