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如何更新人员当前任务信息...
正式培训信息的数据库，并确保及时收集和传播信息给海军各级部门、国防部各部门、机构、服务、承包商和授权外国政府。该信息系统旨在支持海军培训活动、校舍、学习中心、培训支持中心等的管理和行政职能。CeTARS 包括各种功能，如人员管理、学生培训管理、课堂支持管理、课堂活动资源调度、出版物和设备管理、系统实用程序、学生测试和评估、用户反馈报告和相关行政支持。CeTARS 是培训课程描述和统计信息的官方来源，并根据海军的要求提供学生和培训信息。有关 CeTARS 的进一步描述，请参阅参考资料 (a)。3. 定义：https://aux.prod.cetars.training.navy.mil/ch/WebHelp_Pro/CETARS_Help.htm
防策略且无嫉妒的随机分配
考虑在一组代理中分配不可分割对象的问题——每个代理最多接收一个，我们假设他们对对象集有严格的偏好。此外，虽然对象的特征可能包括固定的货币支付，但没有额外的转移。这样的问题出现在许多现实生活中的应用中，例如校内住房（租金固定）、器官分配、与申请人优先级相关的学校选择等。每当几个代理想要消费同一个对象时，对象的不可分割性，加上没有任何补偿转移，将使任何确定性的分配变得不公平。这是在这种情况下实施随机分配的主要原因。由于代理的偏好是私人信息，随机分配机制的设计必须提供激励来如实报告它们（否则分配是基于错误的偏好）。此外，在许多应用中，
PH 201 家庭作业章节：工作与能源
25. 在钢架雪车运动中，参赛者跳上雪橇（称为钢架雪车），然后沿着结冰的赛道滑行，腹部朝下，头部朝前。在 2010 年冬奥会上，赛道有 16 个弯道，从上到下的高度差为 126 米。（a）在没有非保守力（如摩擦力和空气阻力）的情况下，选手在赛道底部的速度是多少？假设滑行开始时的速度相对较小，可以忽略不计。（b）实际上，金牌得主（加拿大选手 Jon Montgomery）在一次预赛中就以 40.5 米/秒（约 91 英里/小时）的速度到达赛道底部。在这次预赛中，非保守力对他和他的雪橇（假设总质量为 118 公斤）做了多少功？
考虑结果质量要求的人类+人工智能群体任务分配
本文探讨了向由人工智能和人类工作者组成的群体动态分配任务的问题。目前，众包创建人工智能程序是一种常见的做法。为了将这类人工智能程序应用于一组任务，我们通常采取“全有或全无”的方法，等待人工智能足够好。然而，这种方法可能会阻止我们在过程完成之前利用人工智能提供的答案，也会阻止探索不同的人工智能候选者。因此，将创建的人工智能与其他人工智能和人工计算相结合，以获得更高效的人机团队并非易事。在本文中，我们提出了一种解决这些问题的方法，即采用“分而治之”的策略来评估人工智能工作者。在这里，只要最终结果满足给定的质量要求，分配给人类的任务数量最少，分配就是最优的。本文对所提出的方法进行了理论分析，并利用开放基准和真实数据集进行了大量的实验。结果表明，当人工智能难以满足整个任务集的质量要求时，该算法可以向人工智能分配比基线多得多的任务。它们还表明，它可以根据现有人工智能工作者的表现灵活地改变分配给多个人工智能工作者的任务数量。
基于人工智能的建筑类型分配 - UTK-EECS
Joshua New，橡树岭国家实验室 Evan Ezell，田纳西大学，诺克斯维尔分校 Eric Garrison，田纳西大学，诺克斯维尔分校 Piljae Im，橡树岭国家实验室 William Copeland，电力委员会，查塔努加
通过任务分配和心理工作量平衡提高工作流程绩效
19.在不断变化的作战节奏下，来自开发的模拟优化方法的结果 ......................................................................................................................................................101 20.ABOC、ABOA 和开发的 ABOGA 平均持续时间结果之间的百分比差异 ................................................................................................................................................107 21.在不同作战节奏下来自 OptQuest 的结果 .............................................................................................................109 22.开发的 ABOGA 方法结果与 OptQuest 结果之间的百分比差异 .............................................................................................110 23.OptQuest 结果与常见实践启发式结果之间的百分比差异 .............................................................................................................112 24.不同能力差异系数下 ABOA、ABOC 和 ABOGA 输出的比较 .............................................................................................................................................117 25.ABOA、ABOC 和 ABOGA 输出的比较， ABOC 和 ABOGA 的工作订单数量各不相同......................................................................................................................................................123
分配规则的明显防策略实施：一种新的表征
5 交易周期规则由 Pycia 和 ¨Unver ( 2017 ) 引入，作为分层交换规则的泛化。他们表明，当且仅当分配规则是交易周期规则时，它才是策略证明、非专制和帕累托有效的。6 Troyan ( 2019 ) 在其论文中使用术语“TTC 规则”来指代 FPTTC 规则。7 Troyan ( 2019 ) 中的定理 2 指出，“弱非循环性”和双重独裁是 FPTTC 规则的等价属性。这个结果本身是正确的，但是，由于定理 1 中的错误，当且仅当 FPTTC 规则满足双重独裁时，它才是 OSP 可实施的，这一说法并不正确。
K-12 人工智能教育的非插电作业
不需要技术的计算机科学 (CS) 教育资源在计算机教育中变得有价值，原因多种多样，包括成本低、易于实施、结合物理/体现交互以及通常具有趣味性 (Nishida 等人，2009 年)。受这些“CS Unplugged”材料的启发 (Bell、Rosamond 和 Casey，2012 年)，过去一两年内开发了一些现有的不需要技术的 AI 教育在线资源。Ali 等人开发了一门针对 AI 伦理的非插电中学课程 (Ali、Payne、Williams、Park 和 Breazeal，2019 年)，Lindner 等人。已经开发了一个六课时的非插电课程，用于教授决策树和强化学习等概念（Lindner、Seegerer 和 Romeike，2019 年）。最近，一些其他未正式发布的非插电 AI 资源已作为课程计划在线提供（Microsoft，n.d.；Group，n.d.；Krueger，n.d.；Seegerer 和 Lindner，n.d.）。
绝热量子计算用于解决武器目标分配问题
摘要 - 量词计算承诺在机器学习和复杂优化问题等各种领域的计算能力的显着改善。最近的技术进步表明，绝热量子计算ANSATZ可能很快看到了实际应用。在这项工作中，我们采用此计算范式来开发基于量子计算的求解器，该求解器是众所周知的武器目标分配问题，NP-HARD非线性整数编程优化任务。通过对量子位系统的绝热演化对模型中的最佳解决方案的绝热演化的数值模拟来证明了所提出的模型的可行性。总的来说，所描述的方法不仅限于武器管理的上下文，而是对模型汉密尔顿的稍作修改，适用于工人任务分配优化。索引术语 - 无绝热的量子计算，武器目标分配，ISING模型
PH 202 家庭作业章节关于法拉第和......
问题 10 的解决方案 11. 磁共振成像 (MRI) 是一种生成身体内部图片的医疗技术。患者被置于强磁场内。一个安全问题是，如果设备故障导致磁场突然关闭，体液中的带正电和带负电的粒子会发生什么。感应电动势会导致这些粒子流动，在体内产生电流。假设磁通通过的身体最大表面面积为 0.032 m 2 ，法线与 1.5 T 磁场平行。如果要将平均感应电动势的幅度保持在 0.010 V 以下，请确定允许磁场消失的最小时间段。