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World File Search System追溯到
2023 PCL Direct Energy Business，LLC
无法追溯到特定的一代源。3可再生能源信用（REC）正在跟踪为可再生生成发行的工具。捆绑的可再生能源信用额（REC）代表可再生生成，该发电量未交付以服务零售。未捆绑的REC不会反映在上述功率混合物或温室气体排放强度中。
致武装部队部编辑的说明
ALAT 的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代的火炮，当时它是火炮的一种观测和航空手段。2003 年，ALAT 正式成为一种独立武器。作为支援陆战的重要武器，ALAT 已在近期的所有外部战区中证明了自己的价值。它汇集了法国陆军70%的直升机。
人工智能从概念到现实的演变
人工智能曾经只是科幻小说中的一个领域，如今已迅速转变为重塑世界的变革力量。人工智能起源于计算机科学，现已发展成为一个多学科领域，涵盖机器学习、机器人技术、自然语言处理等。本文深入探讨了人工智能的复杂格局，探索了它的历史、核心概念、多样化应用、道德考量以及它对社会和未来的深远影响。人工智能的概念可以追溯到古代神话和民间传说，但它的正式起源可以追溯到 20 世纪中叶。艾伦·图灵和约翰·麦卡锡等人物的开创性工作为人工智能作为一门科学学科奠定了基础。人工智能的核心是机器学习，它是允许系统从数据中学习模式的一个子集。监督学习、无监督学习和强化学习是关键范例。几十年来，人工智能取得了显著的进步，这得益于计算能力、数据可用性和算法创新的指数级增长。从基于规则的系统到神经网络和深度学习，人工智能技术变得越来越复杂，使机器能够模拟人类的智能和决策过程 [1]。
应用系统思维分析事件并从中学习
本期特刊论文所依据的研讨会计划书思考了为什么事件分析和从经验中学习没有像预期的那样成功。我们最近似乎在减少大多数行业的事故方面没有取得太大进展。重大事故不断发生，这些事故似乎可以预防，并且具有相似的系统性原因。我们常常无法从过去吸取教训，对事故做出的改变也不够充分。计划书提出了三种可能的解释：（1）我们的分析方法没有发现事件的根本原因，或（2）从经验中学习没有发挥应有的作用，或（3）学习发生在错误的地方。更一般地说，为什么我们用来从事件中学习的方法在当今世界不起作用，其中大多数方法可以追溯到几十年前，并且随着时间的推移而逐渐改进？答案或许在于重新审视安全工程背后的假设和范式，其中大部分可以追溯到几十年前，以确定与当今世界存在的任何潜在脱节。虽然抽象和简化在处理复杂的系统和问题时很有用，但那些与现实背道而驰的抽象和简化可能会阻碍我们前进。事故分析中有太多信念——从
等离子体和磁场
美国宇航局刘易斯研究中心的主要职责是研究和开发飞机和航天器的推进和动力系统。该职责比美国宇航局成立早很多年，实际上可以追溯到 1941 年，当时兰利实验室的一个小组搬到克利夫兰，建立了国家航空咨询委员会的航空发动机研究实验室，这是美国宇航局的前身。有了这样的历史背景，我们从应用的角度看待我们的大部分研究，以应用于新的或改进的推进和动力概念和系统，也就不足为奇了。正是这种观点导致了我们在本次会议上讨论的大部分研究和技术。这项研究针对的一些推进和动力概念距离应用还很遥远，有些可能被证明是不可行的。但是，除非对这些概念进行一些研究，否则我们无法发现这些概念的真正问题和局限性。确定推进概念的可行性确实是刘易斯的主要职责。在 20 世纪 40 年代和 50 年代初期，该中心的大部分活动涉及航空发动机，主要是涡轮喷气发动机及其相关部件。研究了它们在所有速度范围内的任务。这些系统、部件和任务研究的结果定期以会议的形式提交给航空工业、相关大学和军队。在过去的十年中，此类会议断断续续地持续着。这次会议是新系列会议之一，将以浓缩和总结的形式介绍我们在刘易斯活动几个领域的观点和研究成果。在 NACA 时期，刘易斯正在研究其他推进概念（除涡轮喷气发动机外），例如冲压喷气发动机、高能化学火箭和核动力航空发动机，以及任务和应用研究。一些关于核能用于涡轮喷气发动机、冲压喷气发动机和火箭的评估研究可以追溯到 1946 年。随着 1947 年中期对导弹的重视程度不断提高，刘易斯中心开始研究其他推进概念（除涡轮喷气发动机外），例如冲压喷气发动机、高能化学火箭和核动力航空发动机，以及任务和应用研究。一些关于核能用于涡轮喷气发动机、冲压喷气发动机和火箭的评估研究可以追溯到 1946 年。
运用系统思维来分析和学习事件
本期特刊论文所依据的研讨会计划书思考了为什么事件分析和从经验中学习并没有像预期的那样成功。最近，我们在减少大多数行业的事故方面似乎没有取得很大进展。重大事故不断发生，这些事故似乎可以预防，而且有类似的系统性原因。我们常常没有从过去吸取教训，也没有对事故做出充分的改变。计划书提出了三种可能的解释：（1）我们的分析方法没有发现事件的根本原因，或（2）从经验中学习没有发挥应有的作用，或（3）学习发生在错误的地方。更一般地说，为什么我们用来从事件中学习的方法在当今世界不起作用，其中大多数方法可以追溯到几十年前，并随着时间的推移不断改进？也许答案在于重新审视安全工程背后的假设和范式，其中大多数可以追溯到几十年前，以找出与当今世界存在的任何潜在脱节。虽然抽象和简化在处理复杂系统和问题时很有用，但那些与现实背道而驰的东西可能会阻碍我们取得进步。事故分析中有太多的信念——从
米尔杜拉机场 2024 年总体规划
该机场历史悠久，其早期起源可追溯到 20 世纪 20 年代。从 1942 年到 1946 年，米尔杜拉机场是澳大利亚皇家空军基地，并容纳了第 2 作战训练部队。20 世纪 60 年代，定期商业客运航班开通，将米尔杜拉与澳大利亚主要城市连接起来。随后几十年，机场设施和基础设施不断发展，以满足该地区的航空需求。
量子电气标准 - NIST 的 TSAPPS
大多数人，包括物理学家，可能都不知道实验室里的电压表或手机里的电池是如何校准的。这两项活动以及许多其他活动都主要依赖于基于国际单位制的电学单位的成功传播。电学单位的标准有着悠久的历史，可以追溯到基础实验——例如安培定律的测试。然而，今天的电学标准正受到基于量子定律和设备的现代工作的挑战，而这些定律和设备在 1960 年国际单位制建立时并不存在。理论上，电学单位都是基于两根载流导线之间的力。实际上，目前的电学单位系统基于两个不方便且具有挑战性的物理实验。电流单位由现代版的安培实验定义，该实验使用一种称为瓦特天平的设备（见图 1）。电容单位由可计算电容器实验定义，在该实验中，一个大型铜圆柱体在真空室中移过其他圆柱体。然而，在实际操作中，大多数电气单位（特别是电压和电阻）的校准可以追溯到反映量子物理的固态设备，而不是经典的库仑或安培定律。基于约瑟夫森电压 (JV) 的量子标准