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气候变化计划： - 与净零未来
该计划是由领先的UQ商学院学者和高管教育团队设计的，他们在为行业和公共部门提供定制的学习经验方面拥有悠久的历史。我们的学者以其关于气候变化的世界领先研究而闻名，建立了衡量行动和干预措施的方法论。
Moiré-type I型和II型频带对准的Moiré-tanble定位在Mose 2 /ws 2 Heterobilayer Jiaxuan Guo 1，Zachary H. Withers 2,3，< /div>
摘要：可以通过扭曲角度精确控制的空间变化带对齐和电子和孔定位的Moiré杂波，已经成为研究复杂量子现象的令人兴奋的平台。虽然大多数过渡金属二甲化元素（TMD）的异质分子具有II型带对齐，但引入I型带比对可以实现更强的轻度耦合和增强的辐射发射。在这里，我们通过第一原则GW和贝尔特萨蛋白方程（GW-BSE）的计算以及时间和角度解决的光发射光谱（TR-ARPES）测量的结合，与先前的理解相反，与先前的理解相反，MOSE 2 /WS 2杂波在大型型号和类型IS型构建型和同样的区域均与II的类型II型构建型和相似的区域相反。在不同的高对称区域中以小扭曲角度重建。在Tr-arpes中与我们的计算一致，仅在摩西2中观察到长寿命的电子种群，对于具有较大扭曲角的样品，而在具有小扭曲角的样品中，观察到来自两个不同长寿命的激子的信号。此外，尽管这两层的传导带几乎是堕落的，但仍未发生激发杂交，这表明先前观察到的这种材料中的吸收峰来自晶格的重建。我们的发现阐明了Mose 2 /ws 2异质结构中的复杂能量景观，其中I型和II型带对齐的共存为Moiré-Tonable可调光电设备打开了带有内在的侧面异质结的门。
彭博全球股权 - 巴黎平衡与气候转变指数方法
该指数旨在通过引用公平投资组合来提供长期可持续回报，以寻求降低温室气体（“ GHG”）强度与附录IV：下面的索引tickers和名称（“亲本索引”（“父母索引”，以及“父母索引”）和平均平均每个annum的相应父母指数相比。该指数使用参考温度方案，没有或有限的过冲，如在全球变暖的特别报告中所述的1.5°C的特殊报告是从政府间气候变化（“ IPCC”）的1.5°C，作为参考温度方案，以构建方法。将选择，加权或排除每个索引的组成部分，其目的是，由联合国批准的联合国气候变化框架批准的联合国气候变化框架法令所通过的《巴黎协定》（2016年10月5日）所批准的巴黎协定的目标（“巴黎协定”）（“巴黎协定”）。每个指数旨在遵守欧洲委员会授权法案1所规定的最低技术要求，并将被标记为“欧盟巴黎一致的基准”或“欧盟气候过渡基准”。
黎曼切线空间中的联合对齐群体学习
摘要——在脑机接口（BCI）领域，学习模型通常针对每个受试者和每个会话分别进行训练，因为不同会话和不同受试者之间的数据并不一致。这里我们提出了一种小组学习的方法，即在联合调整多个主题和/或课程之后，使用它们同时进行学习。我们的方法受到盲源分离文献的启发。作为演示，我们在 22 个受试者的数据集上训练单一学习模型，并应用该组模型对所有受试者进行类似地预测测试数据。与传统的单独训练测试设置相比，我们观察到平均精度显著提高了 6.8 个点。我们的方法是通用的，可以用于任何应用程序。它还可用于训练需要大量数据的学习模型，例如深度神经网络。
苏格兰政府的欧盟一致性政策
“ EMI感到失望的是，苏格兰政府并没有更积极地锁定Holyrood的立法程序，这是对使用自己的权力的更强有力的承诺，并敦促英国部长确保新英国立法与欧洲保持一致，并且随着法规的发展，它不会在原则上或不遵守EU Law of aud>
通过特征向量联合对齐实现 P300 脑机接口的迁移学习
摘要 — 本文介绍了一种新的迁移学习方法，即群组学习，它可以联合对齐多个域（多对多），以及一种扩展方法，即快速对齐，它可以将任何其他域与先前对齐的域组对齐（多对一）。在脑机接口 (BCI) 数据上评估了所提出的组对齐算法 (GALIA)，并研究了该算法的最佳超参数值以了解分类性能和计算成本。使用了六个公开的 P300 数据库，包含来自 177 个受试者的 333 个会话。与传统的针对特定受试者的训练/测试流程相比，群组学习和快速对齐均显著提高了分类准确率，但临床受试者的数据库除外（平均改进：2.12±1.88%）。GALIA 利用循环近似联合对角化 (AJD) 来找到一组线性变换，每个域一个，联合对齐所有域的特征向量。群组学习实现了多对多迁移学习，同时不会损害非临床 BCI 数据的分类性能。快速对齐进一步扩展了任何未见域的群组学习，从而允许具有相同属性的多对一迁移学习。前一种方法使用来自先前受试者和/或会话的数据创建单个机器学习模型，而后一种方法利用训练后的模型来处理未见域，无需进一步训练分类器。
对齐区简报
咨询过程：2021年11月，WG启动了咨询过程，以与利益相关者分享对齐区的初步建议。基于反馈，WG随后调整了对齐区，并于2022年1月，WG发起了第二轮咨询，并再次修改了对齐区。附录I中概述了这些咨询期间收集的所有反馈，尽管不是任何一个实体。基于利益相关者对修订的方法的支持，WG最终采用了对齐区，以作为可持续钢制原则的基准测试工具之一。对对齐区的磋商构建了以前的两次咨询：一项在固定系统边界上，第二个是基本原理，以区分排放量与初级和二级钢生产。有关更多信息，请参见“可持续钢原则：分裂轨迹方法”和“可持续钢原理：固定系统边界方法”。 2025年更新：在与可持续钢原理指导委员会的讨论之后，决定将增加披露的额外选择，即单个偏差方法。用户可以选择使用单个偏差方法或对齐区域进行报告。贷方被鼓励过渡到在2027年收养的单一偏差方法。正对齐得分表明投资组合的排放强度超过了轨迹，而负分数或零分数表示对齐。这种方法将从2027年开始成为强制性3。在单个偏差方法下，据报道气候对齐是投资组合的排放强度相对于IEA NZE脱碳轨迹的偏差百分比，这是对齐区的轨迹之一，在下面进一步详细描述了对齐区的轨迹。单个基准测试标准的使用简化了基准测试，并且更符合其他钢制标准，例如SBTI和CBI发布的标准。请参阅第五节。原则I：可持续钢原则中气候一致性的标准化评估有关更多详细信息。
尽快：对模拟和现实世界进行一致学习敏捷的人形全身技能
训练补偿动力不匹配的三角洲（残留）动作模型。然后用Delta动作模型集成到模拟器中，以ASAP微调进行预训练的策略，以有效地与现实世界动力学对齐。我们在三种转移方案中尽快评估了ISAACGYM到Isaacsim，Isaacgym到Genesis和Isaacgym，以及真实世界的G1人类人体机器人。我们的方法显着提高了各种动态运动的敏捷性和全身协调，与Sysid，DR和Delta动力学学习基准相比，跟踪误差减少了。尽快实现了以前难以实现的高度敏捷运动，这证明了在桥接模拟和现实世界动力学中的三角洲动作学习的潜力。这些结果表明，可以开发出更具表现力和敏捷的人形生物的有希望的SIM到真实方向。
2025 Premier的编码挑战 - 课程对齐与...
数字技术中的学习重点是进一步发展计算思维中的理解和技能，例如对程序进行分类和概述；并越来越了解如何在家中，在学校和当地社区中使用数字系统并可以使用数字系统。到4年底，学生将有机会创建一系列数字解决方案，例如涉及用户选择的互动冒险，对简化的现实世界系统建模和简单的猜测游戏。在第3年和第4年，学生根据其组件探索数字系统，以及数字显微镜，相机和交互式白板等外围设备。他们收集，操纵和解释数据，发展对数据特征及其表示的理解。使用抽象的概念，学生使用诸如总结事实来推断结论等技术来定义简单的问题。他们通过文本和图表记录了简单的解决方案，并发展其设计技能，从最初遵循准备的算法到描述自己的支持分支（选项选择）和用户输入。他们的解决方案是使用适当的软件（包括使用图形元素而不是文本说明的视觉编程语言）实现的。，他们一般而言解释了他们的解决方案如何满足特定需求，并考虑社会如何使用数字系统以环境可持续的方式满足需求。在教师指导的情况下，学生识别并列出完成任务或项目所需的主要步骤。在在线环境中分享想法并进行交流时，他们对为什么要考虑受众的感受并运用班级同意的安全实践和社会协议的理解，以表现出尊重的行为。
e-simft：生成模型与帕累托 - 前设计探索的模拟反馈的对齐
深层生成模型最近显示了解决复杂工程设计问题的成功，其中模型预测了解决指定为输入的设计要求的解决方案。ever，在对这些模型进行有效设计探索的对齐方面仍然存在挑战。对于许多设计问题，找到满足所有要求的解决方案是不可行的。在这种情况下，启动者更喜欢在这些要求方面获得一组最佳的帕累托最佳选择，但是生成模型的单程抽样可能不会产生有用的帕累托前沿。为了解决这一差距，我们将使用模拟微调生成模型来实现帕累托 - 前设计探索的新框架。首先，该框架采用了针对大型语言模型（LLM）开发的偏好一致性方法，并展示了用于微调工程设计生成模型时的第一个应用。这里的重要区别在于，我们使用模拟器代替人类来提供准确，可扩展的反馈。接下来，我们提出了Epsilon-Smplamping，灵感来自具有经典优化算法的帕托前期生成的Epsilon-约束方法，以使用精细的模型来构建高质量的Pareto前沿。我们的框架（称为e-Simft）被证明比现有的多目标比对方法产生更好的帕累托前沿。