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满足新南威尔士州的系统强度要求
特斯拉汽车澳大利亚，PTY。Ltd.（“ Tesla”）欢迎有机会提供Transgrid，以应对RIT-T的项目规格咨询报告（PSCR），以解决纽卡斯尔和悉尼西部传输网络中的系统强度短缺，预测将从2025年7月1日起就可以提供系统强度，并提供系统强度的服务。特斯拉的使命是加速世界向可持续能源的过渡。关键方面将使用智能的，格式形成的逆变器来支持网格中可变可再生能源（VRE）的渗透。我们认为，电池能量存储系统（BESS）资产，尤其是使用我们的虚拟机模式（VMM）技术运行的特斯拉Megapacks，对于在所有澳大利亚司法管辖区提供缩放，成本效益的系统强度解决方案都是不可或缺的。
满足不断发展的行业需求的新型小型卫星推进技术
系统寿命和阀门循环寿命之间的相关性。CAMFlow 控制方案已在 600W 霍尔推进器上成功测试和验证。这包括开环、闭环和冷“硬”启动操作。控制阀循环超过 1.2 亿次脉冲，同时保持非常低的泄漏率，从而显示出长寿命潜力。CAMFlow 单元目前专注于流量在 0-10 mg/s 范围内的较小霍尔效应或网格离子电力推进系统。然而，该技术广泛应用于更广泛的商业市场的更大流量范围。CAMFlow 系统将接受高达 2,500 psia 的输入压力并将输出流量控制在 <±3%。通过使用较便宜的太空级组件，CAMFlow 技术提供了可靠的低成本流量控制器，非常适合亚千瓦霍尔/离子推进器。
发动机密封技术要求满足NASA的高级亚音技术计划目标
周期研究表明，提高发动机压力比和周期温度的好处是减轻发动机的重量并提高商用涡轮发动机的性能。NASA正在与行业合作，定义高级发动机和发动机技术的技术要求，以实现NASA先进的亚音速技术计划的目标。随着发动机操作条件变得更加严重，客户要求较低的运营成本，NASA和发动机制造商正在研究提高发动机效率和降低运营成本的方法。正在研究许多新技术，这些技术将使下一代发动机能够在更高的压力和温度下运行。提高密封性能 - 在需求条件下运行的同时降低泄漏和增加使用寿命 - 将在满足减少特定燃料组成并最终降低直接运营成本的整体计划目标中发挥重要作用。本文概述了先进的亚音速技术计划目标，讨论了高级密封开发的动机，并突出了密封技术要求满足未来发动机性能目标。
引用：Piasecki, S. & Morosoli, S. & Helberger, N. & Naudts, L. (2024)。人工智能生成的新闻：《人工智能法案》中的透明度条款是否满足了新闻读者的期望？互联网政策评论，13 (4)。https://doi.org/10.14763/2024.4.1810
摘要：人工智能生成的内容在人们生活中的出现越来越多，而能够有效浏览和区分此类内容的重要性与透明度有着内在联系，我们的研究重点是透明度，我们通过评估《人工智能法案》第 50 条来研究这一概念。本文呼吁采取行动，在指定《人工智能法案》的透明度要求时考虑最终用户的利益。它侧重于一个特定的用例——媒体组织在生成人工智能的帮助下制作文本。我们认为，目前的形式下，第 50 条留下了许多不确定性，并且有可能在保护自然人免受操纵或赋予他们采取保护行动的权力方面做得太少。本文结合文献和调查数据分析（基于代表荷兰人口的样本），就《人工智能法案》透明度义务的实施提出了具体的政策和监管建议。其主要目的是回答以下问题：如何协调《人工智能法案》适用于人工智能生成的数字新闻文章的透明度规定与新闻读者对操纵和赋权的看法？
GreenUp：威立雅启动新战略计划，加速生态转型，满足日益增长的全球
威立雅的目标是成为生态转型的标杆企业。集团在五大洲拥有近 218,000 名员工，设计和部署实用的水、废物和能源管理解决方案，帮助彻底改变世界。通过三项互补的活动，威立雅致力于开发资源获取途径、保护现有资源并对其进行更新。2023 年，威立雅集团为 1.13 亿人提供饮用水，为 1.03 亿人提供污水处理服务，生产了 42 太瓦时的能源，回收了 6300 万公吨废物。威立雅环境集团 (巴黎泛欧交易所代码：VIE) 在 2023 年的综合销售额为 453 亿欧元。www.veolia.com
通过阿尔茨海默氏病的关键路径来解决关键的未满足需求
尽管这场公共卫生危机迫在眉睫，但在过去的二十年中，美国可用的疗法仅治疗了该疾病的症状。近年来，已追求修改药物的发展，早期结果证明了可能的临床益处。这导致了AD药物开发工作的重振，特别是针对去除微小团块（斑块）的治疗方法，该蛋白质被大脑称为β-淀粉样蛋白。斑块在AD患者的大脑中形成，被认为会导致细胞死亡和萎缩。也正在采用其他治疗策略，包括清除大脑中的tau蛋白积累，或使免疫系统更有效。截至2021年，有150多个临床试验中有126种药物，“大多数药物在试验中（82.5％），针对AD的基本生物学，并具有疾病修饰的意图。” 4
澳大利亚-UK平台研究未满足的临床需求领域
(https://realms.nihr.ac.uk/s_Login.jsp?dest=/Apps/app_editopportunity.jsp%3Fappid%3D105 440%26nextlevel%3D1%26opportunityid%3D0%26companyid%3D0%26opportunitytypeid ％3D28717％26DefaultStatusID％3D37504％26ProviderToken％3DTH0VD2JEGX05EBC％40AN IRBJ9VBTEORWOLH2JUWOLH2JUWUVCZVLFQZVLFQUFQUFQUFQUFQUFQUFQUFQUKKKKKTRMHY11QBVEQG ~~）指定
在线搜索策略：满足用户在数字景观中的需求
- 高级关键字研究工具针对平台特定见解（例如Google关键字计划者） - 确定高转换关键字，趋势和季节性以告知跨平台内容策略 - 竞争对手在各种平台上的搜索可见性和性能（例如semrush，BrightEdge） - 针对竞争对手的性能指标进行基准测试，以识别跨平台机会和差距
生成AI满足开放式调查答复
生成AI工具的日益普及在线调查和实验中提出了新的数据质量挑战。本研究研究了参与者使用大语言模型回答开放式调查问题，并描述了人类与LLM生成的文本回答中的经验倾向。在从一个流行的在线平台上招募的术语的原始调查中，用于采购社会科学研究学科，有34％的人报告使用LLMS来帮助他们回答开放式调查问题。模拟将三个培养前研究中的人写的响应与LLM生成的文本进行了比较，表明LLM的响应更加均匀和积极，尤其是当他们在敏感问题中描述社会群体时。这些同质化模式可能掩盖了人类受试者之间态度和信念的重要基本差异，从而引发了人们对数据有效性的关注。我们的发现阐明了参与者在在线研究中使用LLM的范围和潜在后果。