XiaoMi-AI文件搜索系统
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ELA课堂支持工具K-2
● Lesson and appropriate scaffolding supports are fully implemented and focus on the purpose of the lesson and promote student mastery of grade-level content ● Lesson is focused on implementing activities from the HQIM as intended, focusing on the five components for effective literacy: phonemic awareness, phonics, fluency, vocabulary, and comprehension ● HQIM-embedded supports are provided, as needed, making grade-level content accessible to all students ●小组教学包括○利用HQIM小组活动和材料/操纵性的教师主导的指导○学生根据当前的课程插入评估或诊断筛选器数据对学生进行分组，○教学专注于增强基础技能
收集中产阶级的记忆？疫情……
Covidmemory.lu 是“一个收集来自生活或工作在卢森堡的普通人的 COVID19 相关照片、视频、故事和访谈的平台”。2 该平台由卢森堡当代和数字历史中心 (C 2 DH) 开发。该网站由我们的同事 Sean Takats 在 2020 年 3 月第一次封锁开始时发起，于 2020 年 4 月 3 日上线。它允许用户上传文本和媒体来记录他们在疫情中的日常经历，并探索其他人的分享内容。我们仍鼓励人们上传。他们可以通过一个简单的在线表格来上传，表格中询问他们经历的日期、姓名和电子邮件地址（这三个字段是必填的，但后两个字段不公开），以及可选的昵称和位置。继承历史研讨会的传统，像 covidmemory.lu 这样的快速反应收集旨在打破国家档案馆的沉默，并保护那些原本无法保存的材料。 3
MP-SeizNet：一种使用 EEG 进行癫痫类型分类的多路径 CNN Bi-LSTM 网络。
癫痫发作类型识别对于癫痫患者的治疗和管理至关重要。然而，这是一个耗时耗力的困难过程。随着机器学习算法的进步，自动诊断系统有可能加速分类过程、提醒患者并支持医生做出快速准确的决策。在本文中，我们提出了一种新型多路径癫痫发作类型分类深度学习网络 (MP-SeizNet)，它由卷积神经网络 (CNN) 和具有注意机制的双向长短期记忆神经网络 (Bi-LSTM) 组成。本研究的目的是仅使用脑电图 (EEG) 数据对特定类型的癫痫发作进行分类，包括复杂部分性、简单部分性、失神性、强直性和强直阵挛性癫痫发作。EEG 数据以两种不同的表示形式输入到我们提出的模型中。 CNN 接收从 EEG 信号中提取的小波特征，而 Bi-LSTM 接收原始 EEG 信号，以便我们的 MP-SeizNet 能够从癫痫发作数据的不同表示中进行联合学习，从而获得更准确的信息学习。我们利用最大的 EEG 癫痫数据库——天普大学医院 EEG 癫痫发作语料库 TUSZ v1.5.2 评估了所提出的 MP-SeizNet。我们使用三重交叉验证对不同患者数据评估了我们提出的模型，并使用五重交叉验证对癫痫发作数据评估了模型，结果分别获得了 87.6% 和 98.1% 的 F1 分数。
量子密码学与经典通信
量子力学效应使得构建经典上不可能实现的密码原语成为可能。例如，量子复制保护允许以量子状态对程序进行编码，这样程序可以被评估，但不能被复制。许多这样的密码原语都是双方协议，其中一方 Bob 具有完整的量子计算能力，而另一方 Alice 只需向 Bob 发送随机的 BB84 状态。在这项工作中，我们展示了如何将此类协议一般转换为 Alice 完全经典的协议，假设 Bob 无法有效解决 LWE 问题。具体而言，这意味着 (经典) Alice 和 (量子) Bob 之间的所有通信都是经典的，但他们仍然可以使用如果双方都是经典的，则不可能实现的密码原语。我们应用此转换过程来获得具有经典通信的量子密码协议，以实现不可克隆的加密、复制保护、加密数据计算和可验证的盲委托计算。我们成果的关键技术要素是经典指令并行远程 BB84 状态准备协议。这是 (经典) Alice 和 (量子多项式时间) Bob 之间的多轮协议，允许 Alice 证明 Bob 必须准备了 n 个均匀随机的 BB84 状态（直到他的空间上的基础发生变化）。虽然以前的方法只能证明一或两个量子比特状态，但我们的协议允许证明 BB84 状态的 n 倍张量积。此外，Alice 知道 Bob 准备了哪些特定的 BB84 状态，而 Bob 自己不知道。因此，该协议结束时的情况 (几乎) 等同于 Alice 向 Bob 发送 n 个随机 BB84 状态的情况。这使我们能够以通用和模块化的方式用我们的远程状态准备协议替换现有协议中准备和发送 BB84 状态的步骤。
如何引用本文：Vasudeva A、Sheikh NA、Sahu S。通过远程医疗和人工智能增强的国际功能、残疾和健康分类用于评估功能性残疾。J Family Med Prim Care 2021；10：3535-9。
建议的工作流程 建议的工作流程是，该人应该在网站上申请证书，该网站将首先确定是否存在基准残疾。智能助手和视频分析将有助于做出这一决定。将设置一个网络摄像头，其中包含预先指定的问题和预先指定的带有说明的协议。提供用于评估残疾的视频指南和说明手册将有助于以足够的信心得出结论，即患者是否有基准残疾。上诉机构将处理任何上诉。如果它确实符合基准残疾的条件，AI 将填写 WHO 的 ICF 核心集以创建功能档案；使用远程医疗来衡量能力和绩效，这可能取决于环境和社会规范
政府安全分类政策
BPSS - 基本人员安全标准 CIK - 加密点火钥匙 CNI - 关键国家基础设施 CSE - 安全设备目录 DPA - 2018 年数据保护法 DV - 开发审查 FOI - 信息自由 FOIA - 2000 年信息自由法 GCSO - 政府首席安全官 GDPR - 英国通用数据保护条例 GSB - 政府安全委员会 GSCP - 政府安全分类政策 GSG - 政府安全组 HMG - 国王陛下政府 HR - 人力资源 IAO - 信息资产所有者 IT - 信息技术 LPP - 法律专业特权 NATO - 北大西洋公约组织 NCSC - 国家网络安全中心 NPSA - 国家保护安全局 OSA - 1989 年官方保密法 PDF - 便携式文档格式 PDR - 受保护文件登记簿 PRA - 公共记录法 SA - 安全顾问 SC - 安全检查 SCS - 高级公务员 SSA - 英国高级安全顾问 NSA - 英国国家安全局
量子内积的电路设计与高效模拟及其对近期混合量子-经典机器学习影响的实证研究
在量子计算机上可验证的较低复杂度。然而，量子电路 (QC) 的 QIP 体现仍不清楚，更不用说对 QIP 电路的 (彻底) 评估，特别是在 NISQ 时代的实际环境中，通过混合量子经典管道将 QIP 应用于 ML。在本文中，我们从头开始精心设计 QIP 电路，其复杂性与理论复杂性一致。为了使模拟在经典计算机上易于处理，特别是当它集成在基于梯度的混合 ML 管道中时，我们进一步设计了一种高效的模拟方案，直接模拟输出状态。实验表明，与之前的电路模拟器相比，该方案将模拟速度提高了 68k 倍以上。这使我们能够对典型的机器学习任务进行实证评估，从通过神经网络的监督和自监督学习到 K 均值聚类。结果表明，在量子比特足够的情况下，典型量子机制带来的计算误差一般不会对最终的数值结果产生太大影响。然而，某些任务（例如 K-Means 中的排序）可能对量子噪声更加敏感。
工作职称： 执照经理之路 工作类别
• 职位 ID：82009 • 地点：圣保罗 • 是否符合远程办公条件：是 • 全职/兼职：全职 • 常规/临时：无限制 • 申请对象：向所有合格的求职者开放 • 发布日期：2024 年 11 月 26 日 • 截止日期：2024 年 12 月 19 日 • 招聘机构/资历单位：专业教育者许可标准 Bd / 专业教育许可标准 Bd - 经理 • 部门/单位：PELSB / PELSB • 工作轮班/工作时间：白班 • 工作日：周一至周五 • 是否需要出差：否 • 薪资范围：43.38 至 62.41 美元/小时； $90,577 - $130,312 / 每年 • 机密状态：机密 • 谈判单位/工会：220 - 经理/非代表 • FLSA 状态：豁免 - 执行官 • 指定为 Connect 700 残疾申请人计划：是
Wix 明日课堂官方调查结果报告_4 月 24 日
Wix Tomorrow Classroom 致力于包容性和多样化的设计原则。它强调基于项目的学习、包容性和现代课堂设计，并辅以教师仪表板和学生毕业后保留项目的选项等有价值的功能。该平台专注于网页设计中的数字叙事，这与其教育目标一致。课程引导学生完成网页设计思维过程，引入线框图等概念，以有效规划和实现数字叙事。通过使用设计日志并在设定的参数内工作，学生可以获得实践经验，这不仅可以提高他们的媒体素养，还可以磨练宝贵的职业技能。这种整体方法，加上其可访问性和用户友好的设计，使 Wix Tomorrow Classroom 成为教育工作者和学生的理想选择，他们正在寻找一种引人入胜且真实的方式来探索网页创作和数字叙事。
