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定量研究音素分割对撰写样品的四年级学生的影响
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职位名称 索具和空中调度条令撰写人
调度条令撰写人可以作为现场国家团队的一部分工作，也可以远程工作。索具和空中调度条令撰写人将与其他条令撰写人（现场和远程）合作，制定所需的条令出版物。该岗位要求具有战术和作战经验，为军用降落伞和专用军事装备的索具提供战术指导和规划考虑。该岗位要求具有战术和作战经验，以及发展单位能力以实现组织授权和任务。SME 必须熟悉联合作战，以及如何扩展和调整索具和空中调度的概念和能力，以支持建立所需的客户能力。所需资格 • 退役或前军事索具工（北约），具有丰富的索具和空中调度战术经验，支持空降、空中突击和特种作战。
职位名称 空中突击和空降作战条令撰写人
作战条令撰写人将作为多年期项目团队的一员，负责制定武装部队空降作战条令计划，以便规划、准备、执行和评估联合空降作战。空中突击条令撰写人将与其他条令撰写人（现场和远程）合作，开发条令出版物。该职位要求具备战术和作战经验，以及发展部队能力，以完成组织任务。所需资格 • 退休或前军官（北约），具有丰富的空中突击或空降作战战术和作战经验
如何撰写互联社区战略
规划人员在评估中收集和使用数据时应特别考虑。数据发现过程应尽早开始，规划人员应努力简化利益相关者之间的信息共享。规划人员还应认识到，某些数据（例如人口普查数据）将更加“静态”。相比之下，其他数据点将是动态的，仅作为时间快照。此外，规划人员应仔细考虑数据源，因为数据源可能会提供有用的背景信息或引入偏见。最后，规划人员应记住，完成的互联社区战略将是一份公开文件——因此，规划人员应努力在透明度和数据保密性之间取得平衡。
N2O诱人的细菌由有机废物撰写
耕种土壤主要由N 2 O排放造成全球变暖，并且证明很难缓解。然而，一种具有令人鼓舞的新方法在实验室中，利用有机废物作为N 2 O-令人反感细菌（NRB）菌株的底物和向量，以其在土壤中生存的能力而被选中。在这里，我们在现场实验中证明了强大的作用：产生沼气产生的废物，其中菌株cloacibacterium sp。CB-01在有氧运动中生长到〜6*10 9细胞ML -1，将N 2 O-排放降低了50-95％。CB-01的强大而持久的作用归因于其在土壤中的坚韧性，而不是其生物动力学参数，该参数不如其他NRB量。扩展到欧盟水平，我们发现国家人为n 2 O-发射可以降低5-20％，如果包括其他有机废物，则可以降低更多。这为目前缺乏其他缓解措施的N 2 O排放量开辟了一条途径。
COA 359895 DAVID KRIEGER V 环境部 五大湖和能源 意见 - 撰写 - 已发布 09/07/2023
蒂娜·雷尼格、格洛丽亚·格罗弗、玛丽·梅、劳尔·维拉斯科、理查德·沃尔夫、罗纳德·基普米勒、马克·利克泰格、谢恩·尼克森、特里·维斯纳、卡里·丁曼、约瑟夫·克鲁格、克莱奥丽娅·弗伦奇、劳伦斯·杜雷克、贾里德·布鲁纳、洛里·费诺尔、马奎塔·麦克斯韦尔、蒂尔·塞勒、乔迪·罗杰斯·罗德里格斯、泰拉·德希尔兹、詹姆斯·斯马赞卡、韦德·怀特、托马斯·谢泼德、梅丽莎·温切尔、朱迪·科普林格、乔丹·爱德华兹、杰瑞·维斯普里尼、辛迪·朗、蒂莫西·阿普尔、史蒂夫·怀特、林恩·纳普、威廉瓦西克、迈克尔·兰登、琳达·查特兰德、梅尔勒·勒梅尔、玛丽·韦兰德、劳伦斯·朱洛斯基、约翰·门罗、詹姆斯·普拉特科、詹姆斯·布拉瑟、丹·阿贝、丹泽尔·马丁、盖尔·哈克、凯文·斯托克斯、詹姆斯·麦金尼斯、拉塞尔·克莱因汉斯、詹妮弗·霍特里德斯、杰弗里·埃斯基尔森、亚瑟·基克兰、威尔逊·古姆、戴安娜·威尔逊、露丝·富兰克林、蒂莫西·贝尔、艾琳·麦考伊、巴拉蒂·夏尔马、比尔·德哈恩、罗伯特·奥里斯、霍华德·洛格斯登、贾罗德·沙尔克、李·谢尔顿、埃尔默·拉佩尔、威廉·普雷切夫斯基、伦纳德·威利斯、蒂姆·黑克斯、凯西·帕伦特、约瑟夫·科兹洛夫斯基、芭芭拉·麦克莱恩、道恩·格莱斯纳、凯文·格林、菲利普·麦克斯韦、海伦·约翰逊、简·达比、丽塔·克拉维克、特里·汤普森、西格尼·凯斯、大卫·伯克哈特、保罗·伊兹科夫斯基、朱迪思·马什、巴特·琼斯、苏根德里尼·庞南帕拉姆、安·拉扎罗、道格拉斯·阿诺德、威廉·杜兰德、迪诺·维斯普里尼、兰斯·库克、凯尔西·芬尼、杰弗里·格林、特雷西
注意：本稿件由 UT-Battelle, LLC 撰写，合同编号为 DE-AC0500OR22725，与美国能源部签订。美国能源部
注意：本稿件由 UT-Battelle, LLC 撰写，合同编号为 DE-AC0500OR22725，与美国能源部签订。美国政府保留，出版商在接受文章发表时，承认美国政府保留非独占、已付清、不可撤销的全球许可，可出于美国政府目的出版或复制本稿件的已出版形式，或允许他人这样做。能源部将根据 DOE 公共访问计划 (http://energy.gov/downloads/doe-public-access-plan) 向公众提供这些联邦资助研究的结果。
被算法腐蚀？人工智能生成和人类撰写的建议如何塑造（不）诚实
本文表达的任何观点均为作者观点，而非 IZA 观点。本系列中发表的研究可能包括对政策的看法，但 IZA 不代表任何机构政策立场。IZA 研究网络致力于遵守 IZA 研究诚信指导原则。IZA 劳动经济研究所是一家独立的经济研究机构，开展劳动经济学研究，并针对劳动力市场问题提供基于证据的政策建议。在德国邮政基金会的支持下，IZA 运营着世界上最大的经济学家网络，其研究旨在为我们这个时代的全球劳动力市场挑战提供答案。我们的主要目标是在学术研究、政策制定者和社会之间架起桥梁。IZA 讨论文件通常代表初步工作，并被分发以鼓励讨论。引用此类论文时应说明其临时性。修订版本可直接从作者处获得。
使用 AI 文本生成器撰写学术文章是否构成抄袭？
话虽如此，这篇文章的引用比传统文章少得多，而且大多数都与文本中的相关“命题”无关。正如 ChatGPT 在下面描述其自身操作时所述，它基本上将所有内容用作来源；如果一切都是来源，那么如何引用任何东西呢？因此，许多引用不一定指向对任何给定“命题”的支持，而是指向 Frye 教授关于类似主题的著作——毕竟，他的查询产生了回应——或其他可以进一步告知读者所提出问题的评论来源。是否值得问一问，这些是否是“命题”，或者仅仅是一些具有某种有意排序的符号的组合，几乎就像成功完成的数独的英语版本？可能吧。文章后半部分的引用也减少了；此时，ChatGPT 似乎开始蚕食和/或重复使用自己的答案，因此提供引用似乎 ...不合适。