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World File Search System测试问题
Scholarly Commons 引用 Scholarly Commons 引用 Leroy, G. L.; N'Guyen; Perrais, M.; 和 Loiseau, H.，“协和式飞机和维拉斯飞机的热地面测试或法国测试方法和设施的改进”（1971 年）。太空大会® 论文集。 2. https://commons.erau.edu/space-congress-proceedings/proceedings-1971-8th/session-7/2
“尽管计算机科学的应用使得应力分析能力取得了巨大进步，但最终评估新结构概念和材料系统的基本工具和最强大的工具仍然是通过结构测试进行实验评估。评估先进飞行器概念的结构测试设施要求面临的挑战涉及双重问题：（a）定义测试计划范围和测试件的大小，同时（b）考虑到设施开发和运营成本几乎呈指数级增长，因为提供越来越苛刻的环境模拟来代表飞行环境中结构上重要的条件。上述两个相互依赖的结构测试方面必须得到满足，以使结构设计师对其新配置和材料选择有足够的信心，并愿意将此设计用于载人飞行器。”例如，“未来航空飞行器推力和功率大幅增加的趋势将对声学领域的开发测试设施提出独特的要求。各种声学问题需要实验室能够模拟声学引起的结构和声音传输问题、模拟空气动力学产生的噪声，并允许进行发动机噪声抑制的全尺寸实验。目前正在运行或即将完工的设施将能够满足近期的许多要求。必须扩展此模拟能力或建造新的更大的设施，以应对 1970 年至 1960 年代期间的全尺寸测试问题。”
量子卡方断层扫描和互信息测试
量子态断层扫描（从 𝑛 个副本中学习 𝑑 维量子态）是量子信息科学中一项普遍存在的任务。它是从 𝑛 个样本中学习 𝑑 结果概率分布的经典任务的量子类似物。更详细地说，目标是设计一种算法，给定某个（通常是混合的）量子态 𝜌 ∈ C 𝑑 × 𝑑 的 𝜌 ⊗ 𝑛，输出一个估计值 2 ̂︀ 𝜌（的经典描述），该估计值以高概率“𝜖 接近”𝜌。主要挑战是将样本（副本）复杂度 𝑛 最小化为 𝑑 和 𝜖（有时还有其他参数，例如 𝑟 = 秩 𝜌 ）的函数。我们还将关注设计仅进行单次（而不是集体）测量的算法的实际问题。指定量子断层扫描任务的一个重要方面是“𝜖-close”的含义；即，判断算法估计的损失函数是什么。有很多自然的方法可以测量两个量子态的发散度——甚至比两个经典概率分布的发散度还要多——并且所选择的精确测量方法会对必要的样本复杂度以及最终估计对未来应用的效用产生很大的影响。本文的主要目标是展示一种新的断层扫描算法，该算法实现最严格的准确度概念（Bures）𝜒 2 -发散度，同时具有与以前使用不忠诚度作为损失函数的算法基本相同的样本复杂度。然后，我们给出了一个应用，即量子互信息测试问题，这关键依赖于我们实现关于𝜒 2 -发散度的有效状态断层扫描的能力。
自动式学习的自动化元启发式算法设计
摘要 - 元启发式算法的自动设计提供了一种有吸引力的途径，以减少人类努力并增强人类直觉的增强绩效。当前的自动化甲基ODS设计算法在固定结构内并从头开始操作。这构成了明显的差距，以完全发现对元启发式家庭的潜力，并从先前的设计经验中施肥。为了弥合差距，本文为自动化算法设计的自动化学习设计师提供了自动化的学习设计师。我们的设计师将元启发式算法设计作为序列生成任务，并利用自动回归的生成网络来处理该任务。这提供了两个进步。首先，通过自我重新推断，设计师生成具有不同长度和结构的算法，从而使元硫素家族的潜力充分发现了潜力。第二，可以检索在设计师的神经元中学习和积累的事先设计知识，以设计用于未来问题的算法，为连续设计算法的方式铺平了为开放式问题解决的方法。对数字基准和现实世界中问题的广泛实验表明，所提出的设计师生成的算法在25个测试问题中的24个中都超过了所有人类创建的基线的算法。生成的算法显示了各种结构和行为，适合不同的解决问题的上下文。代码将在纸质出版后发布。
量子卡方断层扫描和互信息测试
量子态层析成像——从 𝑛 副本中学习 𝑑 维量子态——是量子信息科学中一项普遍存在的任务。它是从 𝑛 样本中学习 𝑑 结果概率分布的经典任务的量子类似物。更详细地说，目标是设计一种算法，给定某个（通常是混合的）量子态 𝜌 ∈ C 𝑑 × 𝑑 的 𝜌 ⊗ 𝑛 ，输出（经典描述）估计值 2 ̂︀ 𝜌，该估计值以高概率“𝜖 接近”𝜌。主要挑战是最小化样本（复制）复杂度 𝑛 作为 𝑑 和 𝜖（有时还有其他参数，例如 𝑟 = rank 𝜌 ）的函数。我们还将关注设计仅进行单次复制（而不是集体）测量的算法的实际问题。指定量子断层扫描任务的一个重要方面是“ 𝜖 -close”的含义；即，判断算法估计的损失函数是什么。有很多自然的方法可以测量两个量子态的发散度——甚至比两个经典概率分布的发散度还要多——并且所选择的精确测量方法会对必要的样本复杂度以及最终估计对未来应用的效用产生很大的影响。本文的主要目标是展示一种新的断层扫描算法，该算法实现了最严格的准确度概念（Bures）𝜒 2 -发散度，同时具有与使用不忠诚度作为损失函数的先前已知算法基本相同的样本复杂度。然后，我们给出了一个应用，即量子互信息测试问题，这关键依赖于我们实现关于𝜒 2 -发散度的有效状态断层扫描的能力。
法律培训参考书
如何使用本书《法律培训学生手册》主要依据制定了第四、第五和第六修正案法律的最高法院案件。手册正文中嵌入了法律的关键原则，并频繁引用相关案例。这本参考书通过列出这些重要判决的事实、问题、判决和理由，提供了进一步洞察、澄清和理解法律的机会。目录中按主题列出案例，本书后面的案例表中按名称列出。这本参考书也有助于准备法律考试。每个案例的事实可以模仿构成多项选择题的材料。每个案例摘要中的问题可以作为测试问题。学生可以在阅读最高法院的答案和理由之前尝试回答问题中提出的问题，以此作为测试从课程作业和手册中获得的知识的方法。最后，还安排了司法部和国土安全部就以下问题提供的具体指导和政策，以供快速参考：种族使用、法律道德、自愿监视、武力使用、公共安全例外、刑事案件中的发现、联邦刑事案件中电子通信的使用、保存和披露、电子记录陈述、使用基站模拟器技术、采访政府雇员、进行照片阵列的程序、无人机系统的使用、随身摄像机政策、锁喉和颈动脉约束；敲门和通告要求、人口贩运指标和有限的英语水平资源。
土地测量员测试计划
9. 管理土地测量业务、组织或部门（例如，遵守 DIR 和/或项目劳工协议（PLA）规定、组织记录） 10. 应用《分区地图法》和其他相关法律法规 11. 应用《专业土地测量师法》 12. 识别和披露潜在的利益冲突（例如，风险、责任、保护） 关于这些专业活动的测试问题可能包括以下一项或多项：A.《专业土地测量师（PLS）法》 B. 项目要求 C. 当地法令的影响 D.《分区地图法》（SMA） E. 与测量相关的州法律部分（例如，公共资源法典、民法典、证据法典、劳资关系部（DIR）要求） F. 联邦法律的影响（例如，FEMA、美国陆军工程兵团、BLM） G. 有关设置纪念碑的法律和法令（例如，PLS 法案§8771-8772、SMA § 66495-66498，地方法令） H. 进入权法律 I. 设备和技术的能力和局限性（例如 GPS、激光扫描、水准仪、全站仪、无人机） J. 施工计划中要素的解释和与放样有关的规范 K. 航空测绘准备程序（例如摄影测量、激光雷达、无人机、飞行计划、地面控制） L. 地面测绘准备程序（例如全站仪、GPS、激光雷达、摄像机） M. 何时需要测量记录 N. 何时需要角落记录 O. 何时需要临时地图、地块地图和最终地图 P. 地图豁免（例如 SMA § 66428） Q. 分区地图法案的例外情况（例如 SMA § 66412）
基于大脑的学习方法以学生工作表的发展形式，以促进对数学概念的理解
摘要。本研究目的是通过基于大脑的学习方法来制作学生工作表，这些方法符合有效，实用和有效的标准，以促进学生理解矩阵材料中数学概念的能力。这项研究是使用Addie模型（分析，设计，开发，实施，评估）的开发研究。这项研究是在SMA Negeri 12 Pekanbaru进行的，研究学科是来自SMA Negeri 12 Pekanbaru的学生。研究样本是XI IPS 6，作为实验类，XI IPS 2作为对照类。研究的对象是使用基于大脑的学习方法的数学学生工作表。数据收集工具的形式和测试问题的形式。使用定性和定量数据分析技术分析获得的数据。结果表明，开发了基于大脑的学习方法的数学数学学生工作表的质量被分类为非常有效的（89.02％），对于小组（88.24％）和大型组（87.20％）（87.20％）。同时，基于DK = 58的4.47的推论测试结果，显着水平为5％或0.05，因此HA被接受并拒绝H 0。这意味着，在测试后平均得分为86.93的实验班学生和对照班级学生平均测试后得分为77.5的实验类学生之间的数学概念测试能力有所不同。这表明使用基于大脑的学习方法的数学数学学生工作表是有效的，实用的，有效的，并且可以促进学生在矩阵材料中理解数学概念的能力。
峰值超维网络：与内存启发的框架集成的神经形态模型
最近，从鲁棒性和能量效率方面，受到脑启发的计算模型表现出巨大的潜力，可以超越当今的深度学习解决方案。尤其是，尖峰神经网络（SNN）和高维计算（HDC）在实现了有效和鲁棒的认知学习方面表现出了令人鼓舞的结果。尽管取得了成功，但这两个受大脑启发的模型具有不同的优势。SNN模仿了人脑的物理特性，而HDC则以更抽象和功能水平对大脑进行建模。他们的设计理念展示了激励其组合的互补模式。在记忆的经典心理模型的帮助下，我们提出了SpikeHD，这是第一个从根本上结合尖峰神经网络和超维计算的框架。SpikeHD生成了一个可扩展且强大的认知学习系统，可以更好地模仿大脑功能。SpikeHD通过保留基于原始事件的Spike数据的空间和时间相关性来利用尖峰神经网络提取低级特征。然后，它利用HDC通过将信号映射到高维空间，学习抽象信息并对数据进行分类来通过SNN输出进行操作。我们对一组基准测试问题的广泛评估表明，与SNN架构相比，SpikeHD提供了以下好处：（1）通过利用两阶段信息处理来增强学习能力，（2）使噪声和失败的实质性稳健性和（3）减少网络的大小和需求的参数，从而使学习能力具有重要的功能。
通过强化学习培训语言模型
自我纠正是大语言模型（LLM）的高度理想能力，但一直发现它在现代LLM中基本上是无效的。当前的训练自我纠正方法通常取决于多个模型，更高级的模型或其他形式的监督。为了解决这些缺点，我们开发了一种多转弯的在线增强学习方法（RL）方法，该方法得分可显着提高LLM使用完全自我生成的数据的自我纠正能力。为了建立分数，我们首先表明，在离线模型生成的校正轨迹上，有监督的微调（SFT）的变体通常不足以灌输自我纠正行为。尤其是，我们观察到，通过SFT训练捕食猎物是数据收集策略和模型自身反应或行为崩溃之间的分布不匹配的猎物，在这些错误中，学习隐含地仅优先于某种某种校正模式，而这种校正方式通常在测试问题上自我纠正无效。分数通过在模型自身分配自我生成的校正轨迹的分布下进行训练，并使用适当的正则化来解决学习过程，以学习在测试时间有效的自我纠正行为，而不是适合给定提示的高回应。此正则化过程包括基本模型上多转移RL的初始阶段，以生成不易崩溃的策略初始化，然后使用奖励奖金来扩大自我纠正。使用Gemini 1.0 Pro和1.5 Flash模型，我们发现得分可以实现最新的自我纠正性能，将基本模型的自我纠正分别提高了15.6％和9.1％，并在数学和人道主义方面提高了9.1％。
课程vitae模板
源（或下水道）沿对流的微极流体流沿着倾斜的平板带有表面热通量”。国际热科学杂志，48，2331-2340（2009）教师行政经验，2022年9月2022年，11月2023年，课程委员会（MATHEMATICS）成员，工程系，国际海事学院，苏哈尔，阿曼苏丹国苏哈尔大学。2022年9月2023年11月，阿曼苏丹国苏哈尔国际海事学院工程系W4组的最后一年项目协调员。2019年4月 - 2021年9月，孟加拉国达卡国际水仙花国际大学IQAC的其他主任。2021年7月6日，关于区域合作的国际研讨会，关于确保高等教育质量保证2021（ISSRC 2021）的重要性的国际研讨会，由IQAC，Daffodil国际大学，达卡，达卡。2019年7月10日至20日，Daffodil国际大学学生事务总监（负责人）。2019年7月10日至20日，国际水库科学与信息技术学院一般教育发展部负责人（负责人）。2018年7月 - 2018年8月，美国水仙花国际大学学生事务总监（负责人）。2018年7月 - 2018年8月（主管），多达迪尔国际大学科学与信息技术学院一般教育发展系。2018年9月至2019年9月，水仙花国际大学科学与信息技术学院一般教育发展系研究协调员。2018年3月2019年，水库国际大学科学与信息技术学院一般教育发展部考试委员会主席。2018年3月-Sep 2021，Dhaka Daffodil International University Gensilational Development Development系的数学讲师招聘测试问题设置者和检查员。