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将毒性值分配给标准化框架...
本文件提供了一种将毒性值分配给毒性靶器官和系统 (TTOS) 标准化框架的方法。在已发布的健康风险评估方法中，尚不存在全面的标准化框架。TTOS 分配的标准方法允许采用一致的方法计算按毒性作用类型划分的非癌症危害指数 (HI)。如果场地特定风险评估估计总非划分 HI 大于 1.0，则表明存在多种化学物质暴露问题。划分 HI 估计值是一种基本的风险评估筛选级方法，用于确定在做出基于风险的决策之前是否确实需要进一步调查同时接触多种化学物质。
作业3：Q学习和演员 - 批判算法
问题1：基本的Q学习表现。（DQN）包括一个学习曲线图，以显示您对Pac-Man女士实施的实现。X轴应对应于时间步骤的数量（考虑使用科学符号），Y轴应显示迄今为止平均每类奖励以及最佳的平均奖励。这些数量已经计算出来，并在“入门代码”中打印。它们也已登录到数据文件夹，并且可以像以前的作业一样使用张板可视化。一定要标记Y轴，因为我们需要验证您的实施能获得与我们的相似的奖励。您不需要修改默认的超参数以获得良好的性能，但是如果修改任何参数，请在图的标题中列出它们。最终结果应使用以下实验名称：
201 频率和信道分配
1 2290.185185 2 2290.555556 3 2290.925926 8400.061729 4 2291.296296 8401.419752 5 2110.243056 2291.666667 8402.777779 6 2110.584105 2292.037037 8404.135802 7 2110.925154 2292.407407 8405.493825 8 2111.266204 2292.777778 8406.851853 9 2111.607253 2293.148148 8408.209877 10 2111.948303 2293.518519 8409.567903 11 2112.289352 2293.888889 8410.925927 12 2112.630401 2294.259259 8412.283950 13 2112.971451 2294.629630 8413.641977 14 2113.312500 2295.000000 8415.000000 15 2113.653549 2295.370370 8416.358023 16 2113.994599 2295.740741 8417.716050 17 2114.335648 2296.111111 8419.074073 18 2114.676697 2296.481481 8420.432097 19 2115.017747 2296.851852 8421.790123 20 2115.358796 2297.222222 8423.148147 21 2115.699846 2297.592593 8424.506175 22 2116.040895 2297.962963 8425.864198 23 2116.381944 2298.333333 8427.222221 24 2116.722994 2298.703704 8428.580248 25 2117.064043 2299.074074 8429.938271 26 2117.405092 2299.444444 8431.296295 27 2117.746142 2299.814815 8432.654321 28 2118.087191 8434.012345 29 2118.428241 8435.370372 30 2118.769290 8436.728395 31 2119.110339 8438.086418 32 2119.451389 8439.444446 33 2119.792438 8440.802469 34 8442.160493 35 8443.518520 36 8444.876543 37 8446.234570 38 8447.592593 39 8448.950616
作业1：模仿学习1行为克隆
2。运行匕首并报告您先前使用行为克隆（即ANT +另一个环境）测试的两个任务。以学习曲线的形式报告您的结果，绘制匕首迭代的数量与策略的平均收益，并显示出错误栏以显示标准偏差。在同一地块上包括专家策略的性能和行为克隆代理（如遍布图的水平线）。在标题中，说明您使用的任务以及有关网络体系结构，数据量等的任何详细信息。（如上一节所示）。
休闲娱乐计划提案任务
这项娱乐项目计划提案作业的总体目标是，在一定程度上让学生有机会展示他们不断发展的知识和娱乐项目规划能力，以符合我们的国家娱乐和公园协会 (NRPA) 认证标准公园、娱乐、旅游认证委员会 (COPART) 学习目标 7.02 - 其中规定“从 (NAU PRM) 课程毕业的学生应能够展示设计、实施和评估服务的能力，这些服务有助于有针对性的人类体验，并涵盖个人和文化多样性”。更具体地说，这项作业将为学生提供一个机会，让他们以小组形式合作制定一份全面的娱乐项目计划提案，他们可以将个人创造力与项目设计元素的理论概念相结合，形成一份综合的、可行的专业级项目提案。在此过程中，学生将提交一份草稿文件，然后以循环方式将草稿传阅给彼此进行同行评审。最后，重新修改他们的小组提案，作为最终提交给导师的提案。这种循环的草稿和评审流程可以激发和分享更广泛的学生群体的想法，并鼓励在评审同行作品时进行更高水平的批判性思考。分数结构：草稿提交（用于同行评审）= 总计 60 分
将量子退火应用于尾部分配问题
航空公司每天都在努力安排机组人员、航班和飞机。尾部分配是将单架飞机分配给一组航班的问题，同时确保多重约束并旨在最小化目标函数，比如运营成本。鉴于所涉及的大量可能性和约束，这个问题在过去十年中一直是一个研究案例。许多使用经典计算的解决方案已经出现，但在性能上受到限制。量子退火（QA）是一种使用量子力学在能量景观上寻找全局最小能级的启发式技术。由于其特性，它在解决一些复杂的优化问题方面已被证明具有明显的优势，是一种很有前途的技术，可应用于多个领域。在本研究中，尾部分配问题被设置为二次无约束二元优化（QUBO）模型，使用两种不同的技术，并使用一个经典求解器和两个混合求解器进行求解。测试基于从真实世界数据中提取的数据，分析了实施在时间、可扩展性和所获解决方案的质量（即最低运营成本）方面的性能。我们得出的结论是，使用库来建模问题以及考虑单个航班而不是将它们预先聚合成字符串可能会成为可扩展性的瓶颈。此外，我们发现，与模拟退火 (SA) 等经典启发式算法相比，使用混合求解器之一获得此问题更好解决方案的可能性更高。这些发现可以作为进一步研究的基础。
每日作业支架式学习法，用于教学入门
摘要 向来自不同学术和非学术背景的大学生教授入门编程课程是一项挑战。初学编程的学生很容易灰心丧气，导致拖延，进而对他们的学习成果和整体最终成绩产生不利影响。这项工作提出了“每日一项作业”（AAAD）支架式学习方法，并介绍了我们对这种教学方法的经验。根据神经科学研究，当受试者持续参与一项任务时，大脑的神经可塑性会得到改善。基于这项研究以及我们自己与入门级编程学生的经验，我们研究了以下问题：“有针对性地持续参与课程材料和解决问题的作业能否改善学习成果？”学生不必为每个模块写一份作业和一个实验室，而是被要求每天完成一项作业，每周不超过四项作业。我们针对的有限影响领域是学生提交作业时的拖延、学生未能提交作业以及学生参与度。学生们对这种方法的总体接受度相当高，我们报告称，除了学生参与度提高外，作业提交率和期末考试成绩也有所提高。尽管几乎每天都要花大量时间完成作业，但学生们发现这种方法非常有效。关键词：入门级编程、教学法、学生参与度、神经可塑性、学生拖延、习得性无助。
对齐你的基线和最终作业示例
• 神经科学和记忆问题简介 • 记忆形成的神经科学 • 这种药物如何作用于神经元 • 用这种药物测试记忆的实验方法 • 支持和反对使用这种药物来增强阿尔茨海默病、健忘症和认知表现的记忆的平衡论据。 • 结论总结您的建议、您这样认为的原因以及增强记忆的未来方向 您的文章应该使用适当的副标题来组织，包括引言和结论。当图表有助于解释您的观点时，请添加图表。这些必须在文中标注或评论。 你的意见是这项作业最重要的部分。在写论文之前先想好你的观点，并始终牢记这一点！ 鼓励额外阅读和研究。在互联网上搜索有关记忆神经科学的信息，并留意新闻文章和科学网站。确保评论这些来源的可靠性并按下文引用。
示例作业 - 质量改进计划
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学生将媒体上传至 Kaltura 媒体作业
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