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KCC 在输电规划、监督、选址、成本分配和成本回收方面的作用概述
虽然 KCC 并不直接规划输电，但我们广泛参与 SPP 活动。这包括在区域州委员会 (委员 Andrew French) 和成本分配工作组 (前委员 Shari Feist Albrecht) 中保留堪萨斯州代表。 我们还监督和参与以下 SPP 利益相关者小组：市场工作组、区域关税工作组、供应充足性工作组、改进资源可用性工作组、运营可靠性工作组、区域分配审查工作组、综合规划流程工作组等。 KCC 确实根据 KSA 66-131 监管在堪萨斯州拥有和运营输电的证书的授予，并根据 KSA 66-1,177-KSA 66-1,180 监管输电线路的选址。
LLM和生成AI如何转换文本分析
Atlassian是Jira，Trello和Confluence背后的公司，在其产品中收到了大量的客户反馈。最初，他们依靠手动分析和基于NLP的工具来分类和解释这些数据。但是，随着反馈量的增长，NLP的局限性变成了瓶颈。
定量文本分析（POL42050）课程内容
我鼓励在完成该模块的作业时使用生成的AI工具，但是所有依靠AI生成内容的工作都必须遵守最高的学术标准。这项技术的用户必须意识到它可以做什么，更重要的是它不能做得很好。在评估通过AI平台生成的内容的质量和可靠性时，要行使判断至关重要。AI并不是所有写作挑战的灵丹妙药；它不会自动生成完美无瑕的，逻辑上的连贯性和事实正确的作业。相反，使用AI作为解决特定问题的工具，例如集思广益和想法形成，文献发现和文本起草问题。将您的首选AI平台视为有用但不完美的工具，可以为您的工作提供灵感，新观点和补充领域。对您的深入研究对于确保您的作业中的一致，事实和科学知情的观点仍然至关重要。始终交叉引用AI针对其他独立和可靠的来源提供的信息。
S.J.R. 14 资金请求 - 构建块（2024总会） 独立审查儿童的性别认同服务... HB0364S01与HB0364 相比 b'' 第一子。 H.B. 364 SB0192S05与SB0192S04 相比 分钟 HB0352委员会报告 人才以求职AI软件请求者为中心... 参议院修正案 有效5/1/2024 15A-1-304模块化单元。模块化单元施工，安装，签发施工或安装许可证以及设置S 第一子。 H.B. 84疫苗修订 重建UDC 中的薪酬计划和等级结构 有效7/1/2024 53-10-404 DNA标本分析 HB0352的透射信 第二个子。 H.B. 364 犹他州农村电力合作协会
38犹他州总检察长加入针对RealPage和房东参与的反托拉斯诉讼
文本分析技术并确定当然内容的相似性
自然语言处理是AI的不断增长的子场，具有不同应用的多种多样。常见且看似直接的应用是文档相似性，通常会实现各种NLP算法。但是，加上其不同技术的多功能性，也有缺点。不同的算法倾向于集中在一个或多个相似性的因素上，这意味着它们可以在一种类型的相似性评估中表现出色，但会与另一种相似性评估。本文研究了三种NLP技术，重点是它们自动化相似性评估的能力。他们的重点是课程内容在课程资格或课程学分之间使用之间的相似性。在此时间点，此比较是手动进行的。确定哪些因素在学分课程中很重要，已经实施了三种算法并在各种课程比较测试中运行。所选的算法和因子是TF-IDF，用于加权项重叠，n-gram，用于上下文匹配，并使用关键字提取进行主题检测。在评估其整体效果时，使用关键字提取的NER似乎是最佳选择。直到显而易见的是，它更加一致，自信地给出错误的答案。它在具有一些相似之处的课程上给出了很高的相似性分数，例如来自同一所大学，但不够相似，无法彼此学分。使用n-grams来确定相似性是在相似和不同课程上最可靠的，并且被证明是可靠的选择。tf-idf的当前词汇表现不佳。总结基于上下文的N-gram的相似性在研究课程自动信用时被证明是一个可靠且有用的因素，但在实际使用之前需要进一步的工作。
社区微电网中公平成本分配的集成优化和游戏理论框架
摘要 - 社区微电网中的FAIR成本分配仍然是一个重大挑战，因为多个参与者之间具有不同负载概况，分布式能源资源和存储系统的复杂相互作用。传统的成本分配方法通常无法充分解决参与者贡献和收益的动态性质，从而导致成本分配不平等，并降低了参与者的满意度。本文提出了一个新颖的框架，将多目标优化与合作游戏理论整合在一起，以进行公平有效的微电网操作和成本分配。所提出的方法结合了混合组合线性编程，以最佳资源调度与沙普利价值分析，以进行公平的收益分配，从而确保系统效率和参与者满意度。在六个不同的操作场景中使用现实世界数据对该框架进行了验证，这表明技术和环保性能都有显着改善。结果表明，通过有效的储存集成，太阳能利用率从7.8％降低到62.6％，高峰降低到114.8％，并且每天的合作收益最高为$ 1,801.01。基于沙普利价值的分配实现了平衡的福利成本分配，净头寸在不同的负载类别的范围从-16.0％到 +14.2％，以确保可持续的参与者合作。
确定清理措施是否使用永久解决方案在最大程度上使用不成比例的成本分析
模型毒物控制法（MTCA）要求生态学“在最大程度上偏爱永久解决方案”（RCW 70A.305.030（1）（b））。反映本法定授权，MTCA规则要求“最大程度地使用永久解决方案”（WAC 173-340-360（3）（a）（x））“使用永久解决方案”。MTCA规则还指定了如何在可行性研究（FS）中评估清洁行动替代方案的程序（步骤），以确定哪种替代方案符合这一要求（WAC 173-340-360（5））。
使用技术工具进行学术文本分析
通过技术工具对学术文献的分析允许识别模式和新兴主题，从而促进了对当前研究趋势的更深入的了解。 div>使用术语频率分析（TF-IDF）和主题的建模（LDA）的使用已显示在提取关键模式，揭示主要的研究领域和新兴领域，然后才能有效。 div>通过对主题的建模，确定了概念之间的复杂关系，并实现了文学动力学的更细微的愿景。 div>此外，对CO的作者和引文网络的分析还为作者与思想如何在科学界传播的关系提供了更广泛的了解。 div>跨学科性是新兴问题的重要特征，因为其中许多涉及多学科研究领域，例如数字健康和绿色技术。 div>但是，尽管技术工具具有优势，但需要人干预才能正确解释结果，因为算法可能无法捕获主题的完整背景。 div>总之，这些工具提高了学术分析的效率，但必须与专家解释相结合，以确保它们的精确性和相关性。 div>关键字：学术文本，新兴模式，文本挖掘，合作授权网络，跨学科。 div>
现代AI文本分析模型
未来的研究应着重于优化每个模型，以增强其在专业应用中的有效性。对于chatgpt，整合数据检索机制将是有益的，使模型能够访问实时信息。这可能涉及开发混合体系结构，将模型的预培训知识与上下文搜索功能相结合。此外，在域 - 特定数据集（例如医学，法律或极端主义内容分析的数据集）上进行了微调CHATGPT将显着提高其针对特定任务的准确性。开发算法以更好地分析掩盖的文本，利用深层上下文分析的方法来发现细微的含义，也是必不可少的。为了改善长期处理的处理，应扩展模型的上下文窗口，并应实现将文本分割为块中的文本的机制。