ARD 数字电视和广播节目的卫星多路复用和上行链路设施,即播放中心,位于柏林附近的波茨坦。从柏林广播设施到播放中心有多种连接,但没有一种适合传输编码的多声道音频流,如杜比 E 或杜比数字。为此需要一条比特透明线路。但是,在传输时,市场上没有能够通过 E1 广域网基础设施透明传输编码音频的设备。有些系统已经停产,至少有一家制造商宣布开发新设备,但在音乐会期间,除了将 5.1 混音的所有六个音频通道分散传输到波茨坦的播放中心并在那里对其进行编码以供广播之外,别无选择。对于此传输,T-Systems 提供了两条 2 Mbit/s E1 线路,并配有 ITU T-J.41 音频编解码器。
8.2.1“ ...(1)所有电力购买成本都必须被视为合法的,除非确定已违反了绩效命令原则或以不合理的利率购买了权力。需要减少总计技术与商业(ATC)损失,但不要否认购买24小时供应所需的收入以及必要且合理的O&M以及用于系统上级的投资。消费者,尤其是那些准备支付关税的人,反映有效成本的权利有权获得不间断的24小时质量功率。实际水平的零售水平应通过MYT轨迹中的标准水平损失的规范水平进行汇总,以允许购买电力购买成本受到合理的电力购买混音变化(例如,如果降雨量较差,可以从热量产生中购买更多能源),而燃油附加费调整为SERC的燃料附加费……”
在2021年,我们设定了与我们的运营和融资活动相关的净零温室气体(GHG)排放。2我们正在取得进步,以实现我们的油气和天然气和发电组合的2030年临时排放量。截至2022年,与2020年的基线相比,我们的运营油和天然气组合的排放强度累计下降了22%。此进度主要归因于活动组合管理。我们最终使用油气组合的排放强度在2020年至2022年之间没有变化,因为技术,地缘政治和宏观经济环境继续为排放强度的变化率提供了信息。截至2022年,与我们的2020年基线相比,我们发电组合的排放强度累计下降了14%。除了我们继续专注于向客户和基于可再生能源的项目提供贷款外,还可以归因于客户转移到较低发射一代混音的客户。
新的 AIRLAB DT 无线电 ON-AIR 控制台是 D&R 为需要在特性和功能与操作简便性之间进行权衡的应用提供的解决方案。简单直接的控制界面与智能即时重置数字功能相结合,可以根据电台要求甚至个人要求进行定制,因为使用了个性化芯片卡,保存了所有重要的功能数据。购买选择很简单:焊接钢直通框架最多可容纳 16 个带或不带 EQ 的三重输入模块、数字 AES/EBU 输入/输出模块、USB 模块、控制模块和无限数量的 Telco 模块(最多 16 个)和主部分。主输出是电子平衡的(变压器平衡是一种选择),大多数连接器都在平衡 XLR 上。凭借 2015 年超过 800 台控制台的销售记录,这款 On-Air 混音控制台已证明其受欢迎程度和……可靠性。
• 符合人体工程学、易于学习的“Touch'n'Action”用户界面 • 通过推子屏幕完成系统概览和快速参数访问 • 2 条主总线 PRG A、REC • 8 条加权立体声混音减总线可配置为 AUX 发送 • 2 条 AUX 立体声总线 • 8 个可分配插入(立体声)以及模拟麦克风插入 • 每个通道均配有 • 4 频段参数均衡器 • 限制器、压缩器、扩展器、门限 • 咝声消除器 • 带高通滤波器和模拟插入的麦克风输入 • 一个 PFL 电路 • 机箱内集成 PFL 扬声器 • 外部 PFL 功能(例如用于播放系统) • 试听总线 • 所有输入和输出上均具有快速收听功能的 CR 监控 • 一个独立的演播室监控/对讲电路 • 集成对讲麦克风
对气候变化的错误信息会造成许多负面影响,因此需要构成反应。心理学研究提供了各种策略,以减少气候错误信息的影响,例如事实是现实的事实结构。但是,实际上在大规模上实施纠正措施是一个挑战。自动检测和纠正错误信息解决了错误信息问题。这项研究记录了接受气候神话的大型语言模型的发展,并通过将逆势索赔分类和谬误检测纳入LLM提示框架中,从而遵循事实发生的事实差异(“真相三明治”)结构。我们将开放式(Mix-Tral,Palm2)和专有(GPT-4)LLM与促使复杂性变化的策略相结合。实验表明,如果结合结构提示,则揭示了GPT-4和混音的有希望的性能。我们确定了揭穿生成和人类评估的具体挑战,并为未来的工作绘制了途径。我们租用了一个高质量真相 - 桑德威奇(Sandwich)揭穿,源代码和揭穿系统演示的数据集。1
对气候变化的错误信息会造成许多负面影响,因此需要构成反应。心理学研究提供了各种策略,以减少气候错误信息的影响,例如事实是现实的事实结构。但是,实际上在大规模上实施纠正措施是一个挑战。自动检测和纠正错误信息解决了错误信息问题。这项研究记录了接受气候神话的大型语言模型的发展,并通过将逆势索赔分类和谬误检测纳入LLM提示框架中,从而遵循事实发生的事实差异(“真相三明治”)结构。我们将开放式(Mix-Tral,Palm2)和专有(GPT-4)LLM与促使复杂性变化的策略相结合。实验表明,如果结合结构提示,则揭示了GPT-4和混音的有希望的性能。我们确定了揭穿生成和人类评估的具体挑战,并为未来的工作绘制了途径。我们租用了一个高质量真相 - 桑德威奇(Sandwich)揭穿,源代码和揭穿系统演示的数据集。1
鲍伊、霍利菲尔德等。对我来说,拳击手是迄今为止我所认识的最出名的名人。然而,我从未亲眼看过重量级冠军争夺战。那时,这还是一项奢侈的活动。最初,这听起来像是一张亲眼观看泰森比赛的全权通行证,而史黛西实际上会因为参加比赛而获得报酬。真是太好了。真是个幸运的家伙。当我告诉史黛西我有多嫉妒时,他笑着说这会很辛苦。当然,我说他疯了。我真的用了“有趣”这个词。我从来没有做过,但一份肩上的工作能有多难呢?(这是在真人秀这个词出现之前。)我只是把那些人想象成出现在我的片场采访明星并在一个小时后离开的混音师。我一点也不知道。接下来,史黛西打电话给 MTV 制片人,把他的全部工作交给我。我拥抱了 Stacey 以感谢他的善意,然后很快就坐飞机去了拉斯维加斯。这将会非常“有趣”……我被告知要轻装上阵,这简直是自相矛盾
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扩大弱势群体对计算领域的参与度不仅对增加计算机科学职业的劳动力至关重要,而且对确保广泛的利益相关者能够为技术发展做出贡献也至关重要。然而,刻板印象和刻板印象威胁是弱势群体参与计算机科学教育的一大障碍。为了研究避开刻板印象压力的计算工作替代途径,我们采访了 22 位在变革粉丝圈(一个以媒体混音和评论为中心的社区)从事计算项目的人。我们的参与者——主要是女性、有色人种和/或 LGBTQ+ 人士——描述了一套关于计算的刻板印象,这些刻板印象使他们无法将自己的高技术工作视为计算工作。然而,参与者还描述了一些项目,这些项目不仅教会了他们计算技能,还为他们参与计算机科学开辟了替代途径。我们利用这些发现为教育工作者和专业人士如何打破刻板印象和错误期望以增加代表性不足的群体对计算机科学的参与和信心提供建议。