19 July 2024 Gareth Edwards Senior Policy Officer Climate Change and Sustainability Branch NSW Department of Climate Change, Environment, Energy and Water By email: Dear Gareth DNSP-led EV Charging Infrastructure Consultation Paper Thank you for the opportunity to comment on the proposal by NSW Distribution Network Service Providers (DNSP) for NSW Government support for them to deploy kerbside electric vehicle (EV) charging infrastructure.悉尼南部地区理事会(SSROC)是悉尼港以南地区的12个理事会的协会,包括悉尼市,东郊区,内西部,圣乔治委员会,圣乔治委员会和萨瑟兰郡。这些理事会共同占180万,其中许多人在澳大利亚人口最密集的郊区。SSROC多年来一直与成员委员会合作,以识别和解决与EV收费基础设施部署相关的问题,并很高兴与新南威尔士州DCCEEW分享这些见解。SSROC期待就新南威尔士州的草稿进行广泛的公众咨询,该计划显示了预计在简短(例如2027年),媒介(例如2030年),长期(2040)(2040)(2040年)的预计基础架构(每种):•途中•公共和私人式的公共停车场•居住的居住空间•开放式停车场•居住的待遇•居住的居住空间•居住的居民•居住空间•与街道上的地点相比,购物中心的电动汽车收费似乎可能会驱动光顾,并有可能由财产所有人提供补贴。提出了一个问题,即DNSP的提议是否代表了针对增加电动汽车采用的公共补贴的最佳利用。
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机器智能与人类智能的结合有可能赋予人类增强的能力(例如,在写歌词时提高押韵密度,通过情绪检测增强同理心,以及在在线课程中个性化学习)。不幸的是,人类生活在一个不确定的世界中 - 即使是最先进的以模型为中心的人工智能系统的性能也常常取决于它以数据为中心处理其训练标签的不确定性的能力。为此,我们引入了置信学习,即机器(像人类一样)必须使用带有噪声的标签数据进行学习,直接量化和识别标签噪声,并通过在清除错误标签的清理数据上自信地重新学习来消除误解。我们通过开发一个用于置信学习的原则性理论和框架来实现这一目标,该理论和框架具有量化、识别和学习数据中标签错误的能力,并且我们在 cleanlab Python 包中开源了它们的实现。根据使用 cleanlab 发现的标签错误的人工验证:我们估计音频、图像和文本模态中十个最常用的机器学习数据集的测试集标签的最低错误率为 3.4%;检查改变机器基准排名所需的噪声普遍性;并提供更正的测试集,以便人类可以更自信地对机器性能进行基准测试。然后,我们构建并评估了三个人工智能系统,以增强人类在嘈杂的现实环境中的能力。即:(1)通过结合来自多个同步视角的嘈杂具体音频和视频信号来辅助多人对话中的轮流发言,(2)通过利用语言和语义固有的随机不确定性来辅助生成歌词,以及(3)通过去极化/多样化评论排名来辅助人类在开放式在线课程中的学习,以减轻基于赞成票的排名中固有的多数偏见。在每种情况下,人工智能系统克服不确定性的能力都与其增强人类能力的功效相关,并且进一步说,与人类对执行相关任务的能力的信心相关。
机器智能与人类智能的结合有可能赋予人类增强的能力(例如,在写歌词时提高押韵密度、通过情绪检测增强同理心以及在在线课程中个性化学习)。不幸的是,人类生活在一个不确定的世界中 - 即使是最复杂的以模型为中心的人工智能系统的性能也常常取决于其以数据为中心处理其训练标签的不确定性的能力。为此,我们引入了自信学习,即机器(像人类一样)必须使用带有噪声的标签数据进行学习,直接量化和识别标签噪声,并通过对已清除错误标签的清洁数据进行自信地重新学习来消除误解。我们通过开发自信学习的原则理论和框架来实现这一目标,该理论和框架具有量化、识别和学习数据中标签错误的能力,并且我们在 cleanlab Python 包中开源了它们的实现。根据使用 cleanlab 发现的标签错误的人工验证:我们估计音频、图像和文本模态中十个最常用的机器学习数据集的测试集标签的最低错误率为 3.4%;检查改变机器基准排名所需的噪声普遍性;并提供更正的测试集,以便人类可以更自信地对机器性能进行基准测试。然后,我们构建并评估了三个人工智能系统,以增强人类在嘈杂的现实环境中的能力。即:(1)通过结合来自多个同步视角的嘈杂具体音频和视频信号来辅助多人对话中的轮流发言,(2)通过利用语言和语义固有的随机不确定性来辅助生成歌词,以及(3)通过去极化/多样化评论排名来辅助人类在开放式在线课程中的学习,以减轻基于赞成票的排名中固有的多数偏见。在每种情况下,人工智能系统克服不确定性的能力都与其增强人类能力的功效相关,进而与人类对其执行相关任务的能力的信心相关。
您是孩子的指南。您的角色是提供一个养育环境,支持积极的社会互动并成为榜样。孩子们不能自己这样做。他们需要您向他们展示如何。所有关怀成年人在孩子生活中的作用是建立积极的基础。
由此可知,学习策略是一个有目标、有意识的决策过程,可以提高学生的学习效果和效率。Cohen(1998)讨论了不同的英语教学模式对英语学习者学习策略的影响,指出教师采取适当的教学模式对学生改进学习策略十分重要。Oxford和Nyikos(1989)认为,在英语自主学习过程中,适当的策略训练可以促进学生独立学习能力的发展。因此,自主学习的实现离不开策略训练。许多著名学者从理论和实践两个方面探讨了运用学习策略提高学习者自主性的方法。因此,自主学习与学习策略有着密切的关系。学习策略有多种分类。O’Malley和Chamot(1990)将策略分为三类:元认知策略、认知策略和社会情感策略。元认知包括何时以及如何使用特定策略来监控、自我调节和学习行为或解决问题的知识,例如选择性注意、自我管理和自我评估。认知策略是人们用来学习知识或解决问题的具体方法,包括使用重复、联想或做笔记和总结。情感策略与学习者在学习过程中控制自己的情绪有关,例如合作和自我鼓励。牛津(1990)根据学习策略与语言材料的相互作用将学习策略分为两部分。它们是直接策略和间接策略。直接策略又分为三个子类:记忆策略、认知策略和补偿策略。尽管学习策略的分类多种多样,但它们都包括认知策略和元认知策略。就学习策略的来源而言,学习策略对自主学习有积极作用。有机会接受学习策略培训的学生可以更好地自学。如果学生能够选择合适的学习策略,他们的学习效率可能会显著提高。因此,教授学生尽可能多的学习策略是更可取和有益的。但是,教学方法是可用的,无限的,但值得选择,因为学习策略是灵活的。这需要教师给予学生适当的指导。