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马尼托巴省推行清洁能源转型的环境：融入全球和加拿大背景
缩写 代表/定义 BESS 电池储能系统 CER 加拿大能源监管机构 CES 清洁能源标准 EIA 美国能源信息署 EPC 工程、采购和施工 ESC 加拿大储能局 ESG 环境、社会和治理 ESS 储能系统 EV 电动汽车 EVCI 电动汽车充电基础设施 GHG 温室气体 IEO 国际能源展望 IPCC 政府间气候变化专门委员会 NZ Net Zero NZE 净零排放 PV 光伏 UPS 不间断电源 电力容量测量单位 kW 千瓦（10^3 瓦） MW 兆瓦（10^6 瓦） GW 吉瓦（10^9 瓦） TW 太瓦（10^12 瓦） 能源容量测量单位 kWh 千瓦时 MWh 兆瓦时 GWh 吉瓦时 TWh 太瓦时
CCI 的新商业模式：我们如何融入创造力和创新？
我们每周都会在工作生态系统中至少遇到几次“创新”这个词。虽然这个词看起来很简单，但它是一个长期的过程，需要思想、期望和人员的融合。换句话说，创新为组织提供了至关重要的短期和长期繁荣，但实现这种繁荣需要巨大的创造力和健康、支持性的工作环境——在这种环境中，人们全面而不是部分地接受未知事物。传统上，制造业、医疗保健和教育等行业创新缓慢。通过将创造性方法纳入其创新战略，这些行业将受益匪浅；通过利用跨学科团队、鼓励发散思维和采用更灵活的组织结构。考虑到创造力是创新的基础，令人惊讶的是，它经常被忽视，并且从创新愿望一开始就没有积极追求。因此，本挑战赛旨在通过创新解决方案（不仅仅是技术解决方案）加强和发展促进文化和创意与其他工业部门互动的商业模式，并刺激行业采用更具创造性和以人为本的方法。参与者分享了弥合文化、创意和其他部门之间差距的想法和良好做法。事实证明，这项挑战赛很有价值，因为文化创意区在将创意和文化融入各种行业、经济和社会领域的企业方面发挥着核心作用。这种融合的结果是，经济与社会更加紧密，可以全面应对社会挑战和需求。 1. 预期成果 1. 确定文化创意企业如何变得更具创新性，从而在不久的将来更具竞争力
人工智能融入场景开发
人工智能 (AI) 使军事规划人员能够快速调整训练场景，以支持战场上不断发展和变化。当前作战环境中最大的挑战之一是跟上不断发展的技术。高超音速武器和太空领域战争等高科技能力引发了关于未来战争如何展开的大量理论。布鲁金斯学会等政策智库提出，巡飞弹、人工智能驱动的无人水下航行器和人工智能无人机群等技术将在下一次大规模冲突中成为常见现象。然而，伦敦国王学院战争游戏网络主任 Ivanka Barzashka 认为，许多学者目前并没有致力于开发人工智能驱动的战争游戏和认识论，而这些对于下一代战争的进步建模必不可少。1 虽然我们可能能够使用人工智能发动下一场战争，但我们可能错过了一个使用相同技术进行训练以创建全军训练环境的关键机会。
`循环经济原则及其融入...
摘要循环经济的概念在近年来作为一种可持续发展和资源管理的整体方法已获得了重大吸引力。本评论探讨了循环经济的原则及其整合到全球供应链策略中。从线性的“收获措施”模型过渡到着重于资源恢复，再利用和再生的循环模型，正在推动企业运作和管理其供应链的运作方式的范式转变。在供应链管理的背景下，检查了循环经济的关键原则，包括设计废物和污染，保留产品和材料以及再生自然系统。讨论了从产品设计和制造到分销，消费和寿命管理的供应链各个阶段实施循环经济原则的策略。评论重点介绍了在供应链策略中采用循环经济原则的好处，包括减少资源消耗，减少废物，节省成本以及增强对外部冲击的弹性。案例研究和不同行业的例子说明了供应链中循环经济原则的成功实施
推荐引用 推荐引用 Kevin Frazier，《人工智能时代的法律实践 - 实践指南：如何将人工智能和新兴技术融入您的实践并遵守示范规则 3.1》，25 M INN . J.L. S CI . & T ECH . 67 (2024)。可从以下网址获取：https://scholarship.law.umn.edu/mjlst/vol25/iss2/10
AI Nexus：一些 AI 工具 3 有助于识别和起草法律论据。4 未能检查据称支持这些论点的来源并验证这些论点是否符合法律的律师可能会违反 MRPC 3.1 和联邦民事诉讼规则 (FRCP) 规则 11。在哪里：特别注意蒙大拿州、新泽西州、纽约州、俄勒冈州、田纳西州和威斯康星州的 MRPC 3.1 州版本；这些司法管辖区的 MRPC 3.1 各自版本在使用 AI 工具方面与标准规则有实质性不同。5 如果您在这些州中的任何一个州执业，请务必查看下面的“实质性州差异”部分。如何：通过彻底记录和验证您的索赔的法律支持来遵守 MRPC 3.1。6 原因：避免根据《联邦民事诉讼规则》第 11 条受到司法制裁，并避免根据该州版本的 MRPC 3.1 条受到州律师协会纪律处分。7
将人工智能（AI）融入成人教育
这篇概念性文章全面概述了人工智能 (AI) 集成的现状及其对成人教育的影响。它讨论了生成式 AI 技术及其在成人教育环境中的潜在应用，研究了集成 AI 所带来的机遇和道德挑战，并提供了对新兴趋势的见解。本文由五个部分组成。引言部分解释了为什么应该将 AI 融入成人教育。其次，它描述了不断发展的 AI 技术，例如用于个性化学习的大型语言模型 (LLM)、用于自适应学习系统的机器学习算法、用于沉浸式学习体验的虚拟现实 (VR) 和增强现实 (AR)、用于学习者支持和指导的聊天机器人和虚拟助手，以及用于跟踪学习者在成人教育中的进度和表现的数据学习分析 (DLA)。第三部分探讨了 AI 在成人教育中的道德影响，包括学术诚实和正直、数据隐私和算法偏见。在第四部分中，讨论了新兴趋势和未来方向。最后一部分考虑了政策影响，并为致力于开发 AI 丰富的成人教育的成人教育者提出了建议。
将人工智能融入教学和……的考虑
“计算机科学的一个分支。人工智能系统使用硬件、算法和数据来创造‘智能’，以做出决策、发现模式和执行某种行动等。人工智能是一个通用术语，在人工智能领域有更具体的术语。人工智能系统可以通过不同的方式构建，其中两种主要方式是：(1) 通过使用人类提供的规则（基于规则的系统）；或 (2) 使用机器学习算法。许多较新的人工智能系统使用机器学习……[采用] 一种算法，该算法将识别数据中的规则和模式，而无需人类指定这些规则和模式。这些算法在处理数据时会构建一个决策模型。（您有时会听到机器学习模型这个术语。）由于它们在给定的数据中发现自己的规则，因此 ML 系统可能会延续偏见。机器学习中使用的算法需要大量数据进行训练才能做出决策。”
将人工智能融入创造力教育
图 1 项目甘特图 ................................................................................................................ 16 图 2 我的工作区个人 Mem.ai 截图 ................................................................................ 20 图 3 项目思维导图 ................................................................................................................ 22 图 4 Fink 的显著学习 ............................................................................................................. 23 图 5 知识维度 ...................................................................................................................... 24 图 6 布鲁姆分类法和知道-成为-做模型 ............................................................................. 25 图 7 Selma Dawani 的敬畏-惊奇-好奇循环 ............................................................................. 27
veritas ai融入趋势：Spotify上的歌曲受欢迎程度预测的机器学习模型
音乐行业的快速发展和音乐消费的数字平台的普遍性强调了预测歌曲受欢迎的重要性。这项研究旨在通过探索多样化的机器学习模型和神经网络体系结构来构建歌曲受欢迎程度的高准确性预测模型。了解此类模型的好处很重要，因为它们为受众参与和趋势提供了重要的见解。通过提供与当前趋势一致的更精确和个性化的歌曲建议，将流行度模型纳入音乐推荐系统可以增强用户体验。动态播放列表策展确保了流行和流行歌曲的显着展示，从而使用户和流媒体平台受益。对于独立艺术家而言，该模型是最佳音乐调整的战略指南，并促进了他们类型中吸引观众的吸引元素的实验。同样，音乐标签也可以利用预测模型来评估潜在的签名，指导谈判并为有关协作的决定提供信息。我们的论文探讨了建模歌曲受欢迎程度的三项，并传达了我们为此应用程序找到的最佳性能模型体系结构。
逆合成生命周期评估：热塑性塑料和人工智能融入复合材料系统的可持续性简述
在过去的 30 年里，聚合物复合材料行业蓬勃发展，为航空、能源和运输部门生产先进的结构材料。然而，交联热固性基质的使用与重大的报废挑战有关，这对该行业来说是一个关键问题。此外，该行业的特点是许多劳动密集型流程。根据工业 4.0 原则，已经确定了两条主要途径来提高可持续性：利用高性能热塑性基质和将人工智能融入制造业。然而，人们对这些技术的生命周期评估存在很大的担忧，这些担忧在初始计算中没有考虑到，包括聚合物合成的环境足迹和训练人工智能的能源需求。这一观点旨在解决化学原料可能产生的大量二氧化碳排放以及这些新技术的高计算要求。