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1基于Algol的模拟语言
Simula（SI1Viulation语言）是一种语言，旨在促进对具有离散事件的系统的布局和操作规则的正式描述（状态变化）。语言是Algol 60 [1]的真正扩展，即，它包含Algol 60作为子集。作为一种程序语言，除了模拟外，Simula还具有高度的列表处理设施，并以高级语言介绍了扩展的共同公路概念。Simula的主要特征如下定义。此处给出的语法规则是实际规则的简化版本，因为我们的意图只是介绍了我们认为是语言中最重要的想法。有关模拟的完整定义，请参见[2]。自1965年1月以来，Simula编译器一直在Univac 1107计算机上运行。编译器将模拟系统描述转换为所描述系统的对象代码仿真程序。编译器现已用于分析大量
未来计算机：数字、量子、生物 - 伦敦大学学院发现
3. 数字计算机 数字二进制、存储程序、控制流计算机（见图 1）由包含数据和指令的可寻址存储器以及解释指令的中央处理单元 (CPU) 组成。能够写入数据然后作为指令执行是通用计算的强大基础。CPU 包含一个算术逻辑单元 (ALU) 和一个程序计数器，程序计数器定义要执行的下一条指令的内存地址。20 世纪 40 年代后期，人们提出了多种数字存储程序计算机架构，但冯·诺依曼架构成为行业标准模型，嵌入在计算机和程序语言中。该模型的指令包括一个（ALU 或控制）运算符和操作数（数据或内存地址）。使用 ALU 指令时，程序计数器会自动递增。使用控制指令时，内存地址会覆盖程序计数器。
人工智能衍生的青蒿素药物化合物可作为对抗 SARS-CoV-2 受体的有效候选药物：一项对抗 CO 的计算机模拟研究
背景：冠状病毒在全球爆发，迫使全世界寻找药物来对抗当前的流行病。重新利用药物是一种很有前途的方法，因为它为应对新出现的 COVID-19 提供了新的机会。然而，在大数据时代，人工智能 (AI) 技术可以利用计算方法通过 In-silico 方法寻找新的候选药物。目的和目标：我们目前工作的目的和目标基本上是设计一种针对 COVID-19 受体的植物衍生化合物，该化合物可能作为有效的治疗方法，并使用深度学习程序语言 python (anaconda) 2.7 版本预测疾病的结果。方法：人工智能技术通过计算机辅助药物设计过程 (CADD) 帮助理解冠状病毒与受体的相互作用。使用 Maestro (Schrödinger) 程序准备配体-蛋白质相互作用，该程序有助于研究青蒿素化合物与 SARS-CoV-2 受体（如 7CTT、非结构蛋白 (NSP) 和 7MY3 刺突糖蛋白）的对接姿势。因此，人工智能技术使用深度学习机器算法构建的神经网络检查药物-靶标相互作用，并使用 python 程序语言预测疾病的结果。结果：青蒿素对 SARS-CoV-2 受体（如 7CTT 和 7MY3）表现出最高的抗病毒活性。从 PubChem 开放化学数据库中检索了配体和 SARS-CoV-2 受体的三维结构。配体-蛋白质相互作用是在 Maestro（Schrödinger）程序的帮助下进行的，该程序揭示了 7CTT 与抗疟化合物衍生配体相互作用的 MM/GBSA 值，例如 D95（-45.424）、青蒿素（-35.222）、MPD（-31,021）、MRD（-21.952）和 6FGC（-34.089），而 7MY3 刺突糖蛋白相互作用的 MMGBSA 值 D95（-26.304）、MPD（-18.658）、MRD（-28.03）和 6FGC（-13.47）结合亲和力遵循 Lipinski 规则 5，并进一步用随机森林决策树预测结果，使用 python 程序的准确率约为 75%。结论：通过计算机模拟方法重新利用该药物对抗 SARS-CoV-2 病毒，揭示了其抗病毒作用。对接研究方法显示了 XP 分数、滑行能量和 MMGBSA 值，这些值是使用人工智能技术构建的深度学习程序预测的。
通过辅助变量的本地探索学习基于离散能量的模型
离散结构在程序语言建模和软件工程等应用中起着重要作用。当前预测复杂结构的方法通常会以某些牺牲性不可思议的方式考虑自回归模型的障碍。基于能量的模型（EBM）为建模这种分布提供了一种更加灵活，更强大的方法，但需要分区函数估计。在本文中，我们提出了芦荟，这是一种用于学习条件和无条件eBM的新算法，用于离散结构化数据，其中使用学习的采样器来估算参数梯度，以模拟本地搜索。我们表明，能量函数和采样器可以通过新的变化形式的功率迭代形式进行有效训练，从而在灵活性和障碍性之间实现了更好的权衡。在实验上，我们表明学习本地搜索会导致具有挑战性的应用程序领域的显着改善。最重要的是，我们提出了一种用于软件测试的能量模型指导的绒毛，该模型与Libfuzzer（如Libfuzzer）具有可比性的性能。
语言模型作为编译器：模拟伪代码执行改善语言模型中的算法推理
算法推理任务涉及涉及逻辑模式的算法，例如完成Dyck语言，尽管他们最近的成功，但对大语言模型（LLMS）构成了挑战。先前的工作已使用LLM来生成程序语言，并应用了外部计算机来执行此类任务。然而，当飞行时，很难用解决方案的正确逻辑生成可执行的代码。即使这样，一个实例的代码也无法重用其他实例，尽管它们可能需要相同的逻辑来解决。我们提出了t Hink-和-e Xecute，这是一个新的框架，改善了LLMS的算法 - 固有推理：（1）在T Hink中，我们发现了在所有实例中共享的任务级逻辑，并用伪代码表达逻辑； （2）在e x -ecute中，我们将任务级伪代码量身定制为每个实例并模拟其执行。t hink-和-e xecute在算法算法推理任务中的表现优于几个强大的基线（包括婴儿床和锅）。我们表现出使用任务级伪代码而不是一一生成实例特定解决方案的优点。另外，我们表明，即使对自然语言指导进行了自然语言指导，伪代码也可以更好地改善LMS的推理。
自主UAS
摘要 - 放松保证（RTA）是针对安全至关重要系统的设计时间档案，内部监视器在检测侵犯财产时作用。单纯形架构是RTA的一个实例，当不信任的控制器违反安全属性时，采取的动作是将整体系统控制给受信任的控制器。Simplex RTA正在成为一种方法，可以将AI/ML和其他未经验证的软件集成到飞机操作等安全至关重要的应用中。为此，美国测试和材料学会（ASTM）和NASA都发布了有关在此类系统中使用RTA的准则。在这项工作中扩展了Hybrid程序语言中简单RTA框架的正式验证。混合程序是包括离散和连续动态的程序，可用于建模复杂的网络物理系统。plaidypvs是一种能够在PVS定理供体中形式化混合程序的工具。plaidypvs可以验证一般的单纯形RTA框架，然后通过专门介绍混合程序的某些组件，在将未经信任的组件视为黑匣子的同时验证框架的实例。本文介绍了这种形式化的应用于无人飞机系统（UAS）操作的选择。正式验证过程提供了对系统的设计时间验证的好处，并且还对确定RTA框架“开关”属性的传感器采样率提供了要求。索引条款 - 跑步保证，混合程序，PLAIDYPVS，PVS
第7年
法语学习领域：语言课程长度：一个学期的内容：7年级课程遵循澳大利亚语言课程，重点关注两个主要链：交流和理解。，由于本地或背景的经验，延长国内经验或在小学年份有记录的丰富，我们还迎合了先前精通法语的学生。法语是一门入门课程，旨在使学生有机会体验法国生活和文化的各个方面。该课程旨在帮助学生发展以有趣而实用的方式以法语交流的能力。学生将利用自己的创造力，创造力，演绎推理和主动性通过各种激动人心的活动来发展他们的语言技能。程序语言技能发展的关键组成部分•阅读：学习阅读基本的法语文本和简单段落。•写作：用法语练习写作，从简单的句子到简短的段落。•听力：通过法国音频练习和对话增强听力技巧。•讲话与对话：通过口语实践在日常上下文中提高发音，流利性和对话技能。文化经验•文化项目：参与探索法国文化各个方面的项目，例如为法国习俗和传统创建广告或演讲。•互动活动：参与角色扮演，演唱法语歌曲以及观看法国视频片段和电影以增强语言的发展。•传统研究：研究法国传统文学，美食和庆祝活动，以更深入地了解法国遗产。我们的目标是为学生提供整体学习经验，将语言技能与文化欣赏融为一体，从而帮助他们变得更加全球意识和对文化敏感的人。评估：使用澳大利亚课程指定的成就标准，包括词汇，讲话，听力，阅读和写作，形成性和总结性评估。