扩展学习部门采用了《加州扩展学习质量标准》(质量标准),并引入了持续质量改进 (CQI) 的要求,以帮助课程进行反思,并有意识地向学生提供课程管理实践和活动。要创建课程计划,请根据以下每个质量标准下列出的提示提供叙述性描述。LEA 可能会定制并包含其他提示,例如描述 SEL 活动或完善计划。除了叙述性回答外,包含表格、图表或其他有助于理解 ELO-P 的视觉表现形式也很有用。鼓励 LEA 下载和参考质量标准,以便持续改进课程。质量标准可在加州教育部 (CDE) 质量标准和 CQI 网页上找到,网址为 https://www.cde.ca.gov/ls/ex/qualstandcqi.asp。
本文介绍了GenH2R,这是一个学习基于远见的人类到机器人(H2R)han-dover技能的框架。目标是为机器人配备能够以各种复杂轨迹的人类传递的几何形状可靠接收对象。我们通过通过全面的解决方案进行大规模学习H2R移交,包括程序模拟资产创建,自动演示式概述和有效的模仿学习。我们利用大型3D模型存储库,敏感的GRASP生成方法和基于曲线的3D动画来创建名为GenH2R-SIM的H2R交换模拟环境,并通过三个尺度级传递了现有模拟器中现有模拟器中的场景数量。我们进一步引入了一种蒸馏友好的演示生成方法,该方法自动产生了一百万个适合学习的高质量演示。最后,我们提出了一种4D模仿的学习方法,该方法通过将来的预测目标增强,以将示范示例提炼为视觉运动切换政策。在所有情况下,模拟器和现实世界中的实验评估都表现出比基线的显着提高(至少 +10%的成功率)。
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图 1:使用国际 10-20 系统从 (a) 矢状面和 (b) 轴平面 (c) 头皮角度看到的 64 个电极配置表示。注意:A= 耳垂,C = 中央,Pg = 鼻咽,P = 顶叶,F = 额叶,Fp = 额极和 O = 枕叶。
摘要:我们表明,通过扩展主动推理框架,可以在目的论框架中制定目标导向的行动规划和生成。所提出的模型建立在变分递归神经网络模型上,具有三个基本特征。这些特征是:(1)可以为静态感官状态(例如要达到的目标图像)和动态过程(例如围绕物体移动)指定目标;(2)该模型不仅可以生成目标导向的行动计划,还可以通过感官观察来理解目标;(3)该模型根据从过去的感官观察推断出的当前状态的最佳估计,为给定目标生成未来的行动计划。通过在模拟移动代理以及执行对象操作的真实人形机器人上进行实验来评估所提出的模型。
Colossal 的标志性复活灭绝项目将是复活猛犸象,或者更具体地说,复活一头具有猛犸象所有核心生物学特征的耐寒大象。它将像猛犸象一样行走、看起来像猛犸象、听起来像猛犸象,但最重要的是,它将能够栖息在猛犸象灭绝后遗弃的生态系统中。
➢步伐/AP培养了一个充满热情并致力于学术卓越的学生和教育者社区。➢学生在深度和广度上学习主题,从而增强其智力发展。➢除了获得安大略省12级大学级别的学分外,在AP大学董事会考试中取得3-5级成绩的学生还可以获得一年级的大学学分或高级职位,具体取决于选择大学的信用政策。➢大学招生委员会认识到AP课程和考试的高标准,并将AP证书视为未来成功的可靠指标。➢参加YCDSB PACE/AP计划的学生始终准备好应对大学课程的挑战,因为AP课程的严格性增加。➢以前的步伐/AP学生谈到,由于参与PACE/AP计划获得了强大的学术技能,知识和信心,从高中到大学轻松过渡。
基于状态的签名(HBS)方案的标准化始于2018年和2019年的IETF RFC的出版物IETF RFCS的扩展Merkle签名方案(XMSS)和基于Leighton-Micali Hash的签名(LMS)的出版物[8],[8],[11]。2020年,美国国家标准技术研究所(NIST)发表了进一步推荐的参数[7]。德国联邦信息安全办公室(BSI)在自己的出版物中指定了这两种算法[5]。自从其标准化以来,已将状态HBS算法部署在多种产品中,从嵌入式设备到服务器[3],[6],[12]。由于其固有的状态,可以使用密钥对创建的签名数量有限,这也限制了应用程序的范围。实际上,它们最适合验证很少更改的数据的完整性和真实性,例如嵌入式设备的固件。然后进行验证过程,然后在安全的启动或固件更新过程中进行。在过去的工作中,研究界已经调查了此用例[9],[10],[15],[17]的硬件和软件优化,并且供应商带来了前进的产品[12]。
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