是因为我们重新激发了国际伙伴关系,因此我们创造了更有效控制的可能性。这个词在我们对俄罗斯的“共同的高优先级”(CHPL)(CHPL)上传播的距离不断给我留下了深刻的印象,俄罗斯构成了六位数级别的五十个统一关税时间表(HTS)代码 - 国际贸易语言。CHPL是通过对俄罗斯的军事依赖的物品进行仔细分析而开发的,包括从战场上回收的组成部分。如果美国独自采取行动创建和传播此列表,我们可能会说服许多合作伙伴加入我们对这些项目的额外控制。是因为我们与合作伙伴合作,该清单在全球范围内获得了认可 - 不仅是通过海关服务,而且还通过了几个合作伙伴的法律。
2 欧盟能源系统正在向电气化转变,而天然气行业必须转型,通过可再生和低碳天然气选择支持脱碳。根据欧洲环境署和 ACER 最近发布的关于灵活性解决方案的报告 2 ,到 2030 年,欧盟电力系统的灵活性需求将翻一番,需要更多的储能、分布式发电、跨境支持、总体灵活性和需求侧响应。可再生能源生产的增加正在重塑电力系统的运行:2023 年欧盟的负批发电价增加了 12 倍(6470 次) 3 ,而管理日益拥挤的欧盟电网的成本高达 40 亿欧元 4 。这些指标强调了市场一体化和灵活性的获取(例如来自需求侧响应和跨区域容量)将如何在未来变得至关重要。
1 根据规划,我们假设这三个太阳能发电场将占用 35 公顷 2 级农业用地、292 公顷 3a 级土地、1,339 公顷 3b 级土地和 411 公顷 4 级土地(参见:Gate Burton、Mallard Pass 和 Sunnica)。这些计划表明,农业生产力最高的 1 级土地不受影响。我们假设 2 级和 3a 级土地是可耕地(英格兰的可耕地面积大约等于英格兰 1、2 和 3a 级土地的面积),动物在 3b 级和 4 级土地上放牧。因此,我们根据国家粮食战略的分析估算了这些地区的产量损失百分比,即英国 84% 的卡路里产量来自 37% 的可耕地,16% 的卡路里产量来自 63% 的放牧农田。根据英国每人每天的卡路里供应量估计为 3.344 千卡,其中 49% 的卡路里是在国内生产的,我们计算出这三个太阳能发电场将损失多少卡路里。相比之下,使用标准的能量密度估计值,2024 年小麦产量与 2023 年相比减少了 27%,这比三个太阳能发电场造成的粮食损失高出 5,761 倍。
石溪大学人工智能创新研究所首任所长和西蒙斯无限教授石溪大学正在国际范围内搜寻其新的全校人工智能创新研究所(AI 3)的首任所长。作为研究所的领导者,所长将向教务长汇报工作,并担任首任西蒙斯无限教授,并在适合其工作的学术部门任教。所长应继续积极参与研究,同时将其大部分愿景和精力集中在建设和推进研究所上。这个全校研究所的首任领导者将在一个非常时期加入石溪大学,因为该大学正在巩固其在纽约州立大学系统中的旗舰校园地位,并开始部署其战略计划“我们的时刻”,该计划将发展研究事业列为四个主要目标之一。石溪大学利用通过入学人数增长、国家支持增加和历史性慈善捐赠而产生的前所未有的新资金,正在开展高调的举措。这些举措包括成为纽约州立大学 64 个校区的系统中的旗舰校区、成为纽约总督岛新气候解决方案研究中心的支柱机构,以及启动 AI 3。AI 3 建立在大学作为 Empire AI 核心合作伙伴的角色之上。Empire AI 是纽约州在人工智能和相关计算基础设施方面的 2.5 亿美元投资。这些成功正在产生资源和热情,并为大学在研究、教育和推广方面的合作、规模和更广泛影响创造机会。AI 3 主任将利用这一势头,带领石溪大学在迅速发展的人工智能领域向前发展。为启动该研究所,石溪大学将从其总统创新与卓越(PIE)基金中拨出 1000 万美元,用于组建支持人员、开发基础设施和承保初始编程。大学承诺的 1000 万美元是在主任薪水之外的,后者将单独支付。研究所的重点是创新研究:主任将投入大量时间和精力,让石溪大学的教职员工参与支持、催化和扩展基础和应用领域的创新工作,这些工作将是石溪大学的特色,并将充分利用其独特的优势。随着项目的发展,人工智能教育与公平和人工智能服务是主任、研究所教职员工和员工将追求的其他投资和发展领域。职责和期望
执行摘要 SPP 和美国其他电网运营商正面临着百年不遇的挑战。我们确保有足够的发电量来满足需求的任务变得越来越难以满足。我们地区正处于发电结构快速变化的关键时刻。风力发电是我们地区增长最快的资源类型,它提供低成本、无碳能源,但其多变性要求其他能源的发电机在风停时增加产量,有时甚至迅速增加。煤炭和天然气发电机通常是非极端天气条件下可靠的能源。然而,由于设备老化、环境限制增加和运营成本上升,电厂正在退役。这些电厂还需要在恶劣的天气条件下提高性能。天然气发电可以快速响应不断变化的需求,但天然气价格波动会影响能源成本,而环境限制的增加威胁带来了未来重大的财务和运营不确定性。未来,我们预计天然气和煤炭机组将继续退役,新的风能、太阳能和电池资源将不断增加。
加拿大帝国商业银行加勒比分行举办“点燃创新”数据科学与人工智能网络研讨会 2024 年 7 月 19 日星期五 - 2024 年 7 月 5 日星期五,在巴巴多斯的沃伦斯大宅成功举办了“点燃创新”数据科学与人工智能客户演示。由加拿大帝国商业银行加勒比分行技术团队牵头,此次混合活动深入探讨了人工智能 (AI) 在增强银行业务和业务方面的重要作用。演示吸引了来自线下和线上的多样化观众,确保了广泛的可访问性和互动性。此次活动由企业客户、IT 利益相关者和政府官员参加,提供了绝佳的交流机会并促进了行业主要参与者之间的合作。与会者有机会与演讲者互动,参与互动问答环节,并获得有关如何将人工智能融入其整体业务战略的实践知识。此次活动重点介绍了人工智能的快速发展,其中包括个性化客户服务、内容创建、数据提取和竞争对手监控等关键举措。网络研讨会的主题是“如何让人工智能 (AI) 和数据科学为您和您的企业服务”,全面概述了人工智能在现代商业中发挥的关键作用。会议强调了人工智能在提高客户便利性和效率方面的重要性,并说明了企业如何利用人工智能来简化运营、降低成本和推动创新。加拿大帝国商业银行高级数据科学家 Stephan Barrow 谈到了银行业务的好处,他强调,自 2019 年以来,该银行一直在使用预测分析和软件开发来创建一个成功的数字贷款渠道,该渠道由数据科学和自动化支持,提供 15 分钟的贷款。研讨会的一个重点是受 COVID-19 疫情推动的网上银行的加速采用。这场疫情不仅凸显了数字解决方案的必要性,也为更加无缝和用户友好的银行体验铺平了道路。加拿大帝国商业银行加勒比分行已经接受了这一转变,利用人工智能提供创新解决方案,满足客户不断变化的需求。主要演讲人、客户产品盈利战略高级经理 Quinn Weekes 分享了他对人工智能在银行和业务转型中的作用的宝贵见解。Weekes 强调,与普遍看法相反,人工智能最好与人类输入和知识应用协同使用,以减少员工工作量并提高效率。在解决人们对人工智能取代人类工作的担忧时,Weekes 向与会者保证,人工智能旨在增强人类能力,而不是取代人类。他强调,人工智能可以接管重复性任务,让人类员工专注于工作中更具战略性和创造性的方面。此外,他强调了银行对数据保护的承诺,
Lexis+ AI 提供安全的生成式 AI 工具,为律师提高效率、效力和可靠的结果 加拿大多伦多 – 2024 年 1 月 11 日 – 全球领先的信息和分析提供商 LexisNexis ® Legal & Professional 今天宣布推出 Lexis+ AI™ 的加拿大和英国商业预览版,这是一款旨在改变法律工作的生成式 AI 解决方案。Lexis+ AI 以我们大量准确且独家的加拿大法律内容和用例库为基础,将生成式 AI 的强大功能与专有的 LexisNexis 搜索技术相结合,可无缝浏览英语和法语法律内容。结果始终有可验证、可引用的权威支持。继 2023 年成功进行商业预览后,Lexis+ AI 现已在美国全面上市。Lexis+ AI 技术具有对话式搜索、深刻总结、智能法律起草和文档上传功能,所有这些都由最先进的加密和隐私技术提供支持,以确保敏感数据的安全。对话式搜索简化了复杂且耗时的法律研究流程,为各种法律查询提供了用户友好的搜索体验,并附带引文。这使律师能够有效、高效地开展研究。增强型摘要功能提供法律文件的自定义摘要,加快和指导深入分析。生成式文档起草功能可指导客户完成整个法律起草过程,并根据用户提示自动生成初稿。这一创新功能允许用户轻松修改语言和语气以满足他们的需求。此外,文档上传功能允许快速分析、摘要和提取法律文件中的关键见解。LexisNexis Legal & Professional Canada 首席执行官 Eric Wright 表示:“我们很高兴将这项变革性技术带给客户。Lexis+ AI 解决方案为加拿大律师提供了首创的工具,他们可以利用我们丰富、高质量的内容,大幅提高执业和业务的速度、质量和效率。” Lexis+ AI 产品专为加拿大法律专业人士量身定制,将支持英语和法语交互,让全国各地的用户能够访问唯一一部最新的国家法律百科全书《哈斯伯里法典》®、加拿大唯一的法国民法百科全书《Juris Classeur ®》以及独特的英文和法文评论、诉状、动议和 Facta 法庭文件和实用指南。LexisNexis Legal & Professional 英国和 CEMEA LNNA 首席技术官 Philippe Poignant 表示:“LexisNexis 在使用人工智能技术方面拥有丰富的第一手经验,包括直接与主要的 LLM 创建者和值得信赖的云提供商合作,以开发更快、更准确、更透明和安全的生成式 AI 解决方案。”“作为法律人工智能和分析领域的领导者,我们最有能力提供这些先进技术,以加速客户的成功。” LexisNexis 正在负责任地开发法律人工智能解决方案,并由人工监督。作为 RELX 的一部分,LexisNexis 遵循 RELX 负责任的人工智能原则,考虑其解决方案对人们的实际影响,并采取行动防止产生或强化不公平的偏见。该公司对法律行业数据安全和隐私的承诺已超过 50 年。LexisNexis 雇佣了 2,000 多名技术专家、数据科学家和主题专家来开发、测试和验证其解决方案并提供全面、准确的信息。与此同时,LexisNexis Canada 宣布了其 Lexis+ AI Insider 计划,该计划面向全国的法律专业人士开放。该计划旨在通过生成性人工智能教育和 LexisNexis Canada 关于最新人工智能发展的突发新闻来支持法律行业。内部人士可以注册
Ocean Sciences Clark Alexander Hydrology José Luis Arumi Natural Hazards Paula R. Buchanan GeoHealth Helena Chapman Tectonophysics Rebecca Dorsey Education Kyle Fredrick Near-Surface Geophysics Dan R. Glaser Diversity and Inclusion Sapóoq'is Wíit'as Ciarra Greene Space Physics and Aeronomy Jingnan Guo Hydrology Caitlyn Hall Science and协会萨拉·休斯(Sara Hughes)行星科学学会詹姆斯·T·基恩(James T. Colin Price Earth and Space Science Informatics Sudhir Raj Shrestha Paleoceanography and Paleoclimatology Kaustubh Thirumalai Earth and Planetary Surface Processes Desiree Tullos Biogeosciences Merritt Turetsky History of Geophysics Roger Turner Atmospheric Sciences Jun Wang Nonlinear Geophysics Brad Weir Global Environmental Change Yangyang Xu
机电工程中的人工智能:ESPRIT 模型 Mohamed Hedi Riahi、Nadia Ajailia ESPRIT 工程学院 摘要 近十年来,人工智能 (AI) 蓬勃发展,现已涵盖自动化、电力和维护等机电领域,为此我们引入了 ESPRIT 方法。该方法强调工程师需要丰富技能组合,以适应不断变化的环境。这种教育模式将 AI 模块整合到机电工程课程中,符合 CDIO 标准,以培养广泛的 AI 能力。该课程经过精心设计,从基础知识进阶到高级应用和评估,采用主动学习策略提高学生的技术、解决问题和专业技能,最终鼓励全面掌握工程领域的 AI。本文介绍了 ESPRIT 方法,这是一种专为让机电工程师具备必要的 AI 能力而量身定制的教学范式。ESPRIT 机电工程课程中专用 AI 模块的整合符合 CDIO 标准,标志着工程教育取得了重大进步。我们的教学贡献有三方面,涵盖了三年内 AI 模块的设计、执行和评估。该课程采用主动学习策略(标准 8)让学生沉浸在 AI 问题解决中,营造出一种实践参与的环境。课程以结构化的方式展开(标准 3),从第三年的 AI 发现阶段开始,学生将熟悉 Python、AI 库和基础 AI 概念,包括基本分类和回归算法。第二阶段是第四年,重点是应用和强化所获得的知识,重点是 AI 项目的生命周期。学生通过开展一个遵循 AI 项目惯例的小型项目来结束这一阶段。第五年的最后阶段强调实际应用和掌握,最终在 NVIDIA DLI 研讨会上结束,学生有机会获得预测性维护 AI 证书。最后,本文对这种教学方法进行了批判性分析,强调了其实用应用和与学生能力相符的节奏良好的学习轨迹。尽管如此,它强调了在 AI 的理论和实践方面实现对称平衡的必要性,以充分利用其在机电工程中的潜力。关键词