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分裂概念法律和音乐教育
分裂概念法（DCLS）是立法和行政行动，旨在限制K -12学校的教学，专业学习和学生学习以及有关种族，性别，性别和美国历史的高等教育（Young＆Friedman，2022年）。自2021年夏季以来，有22个州采取了此类限制（请参阅此立法跟踪器），其他州的学区和县也遵循。2023年，全国音乐教育协会（NAFME）发布了一份报告（Salvador等，2023），其中包含有关DCLS的信息，来自对音乐教育者的定性调查以及受影响的音乐教育者的资源的结果。调查受访者（n = 315）表明，DCLS通过限制课程和教学法，改变学生的经验/看法以及影响音乐教育者的体验来影响音乐教育。响应这些信息，萨尔瓦多和肖（2023）发表了一个博客，并向音乐教育者提供有关导航DCLS的建议。
报告-2024年度通货膨胀率调整开发成本征收和社区便利捐款目标 - 政策和战略重点委员会常设委员会 - 2024年7月10日
本报告原则上寻求理事会的批准，以采用2024年的通货膨胀率调整为5.7％的发展成本征税（DCLS）和社区便利设施（CAC）贡献（CAC）目标，并将2024年的实施推迟到2025年9月30日，以及明年的年度通货膨胀调整。通货膨胀率调整开发贡献（例如dcls，CAC目标，密度奖金贡献），使该市能够跟上提供与增长相关的设施和基础设施的越来越多的成本。2024年的通货膨胀率调整为5.7％，反映了土地和非住宅建设成本的年增加。建议将今年的通货膨胀调整推迟到2025年的建议考虑到2024年2023年DCL利率在2024年和当前的经济状况的延期实施。
机器学习算法的实验应用以通过梁轨迹调节在达利安连贯的光源
自由电子激光器（FEL）设施的激光优化是一项耗时且具有挑战性的任务。不是由经验丰富的运营商手动操作，而是实施机器学习算法为FEL激光优化提供了快速且适应性的方法。最近，在真空紫外线设施-Dalian Cooherent Light Source（DCLS）上进行了这样的实验。已采用了四种算法，即标准和基于神经网络的遗传算法，深层确定性的策略梯度和软演员评论家加强学习算法，通过优化电子束轨迹来增强FEL强度。这些算法在增强FEL激光方面表现出显着的功效，尤其是仅在大约400次迭代范围内实现了收敛的增强学习。这项研究证明了机器学习算法用于FEL激光优化的有效性，从而提供了关于DCL自动操作的前瞻性观点。