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HP ZBook Firefly 16英寸G11移动工作站PC
Intel® Core™ Ultra 5 135H (up to 3.6 GHz E-core Max Turbo frequency, up to 4.6 GHz P-core Max Turbo frequency, 18 MB L3 cache, 4 P-cores and 8 E-cores, 18 threads) Intel® Core™ Ultra 7 165H (Up to 3.8 GHz E-core Max Turbo frequency, up to 5.0 GHz P-core Max Turbo frequency, 24 MB L3 cache, 6 P-cores and 8 E-cores, 22 threads), supports Intel® vPro® Technology Intel® Core™ Ultra 7 155H (up to 3.8 GHz E-core Max Turbo frequency, up to 4.8 GHz P-core Max Turbo frequency, 24 MB L3 cache, 6 P-cores and 8 E-cores, 22 threads) Intel® Core™ Ultra 5 125H (up to 3.6 GHz E-core Max Turbo frequency, up to 4.5 GHz P核最大涡轮频率，18 MB L3缓存，4个P核和8个电子核，18个线程）Intel®Core™Ultra 7 165U（高达3.8 GHz E-Core最大涡轮涡轮频率，高达4.9 GHz PORE PROBO频率，最高4.9 GHz PORE涡轮涡轮频率，最大最大最大涡轮频率 (up to 3.8 GHz E-core Max Turbo frequency, up to 4.8 GHz P-core Max Turbo frequency, 12 MB L3 cache, 2 P-cores and 8 E-cores, 14 threads) Intel® Core™ Ultra 5 135U (up to 3.6 GHz E-core Max Turbo frequency, up to 4.4 GHz P-core Max Turbo frequency, 12 MB L3 cache, 2 P-cores and 8 E-cores, 14 threads), supports Intel®VPro®TechnologyIntel®Core™Ultra 5 125U（高达3.6 GHz E核最大涡轮频率，最高4.3 GHz P核最大涡轮频率，12 MB L3 CACHE，2个P核和8个e-ecores，14个线程，14个线程）
改进的萤火虫快速探索随机树算法用于机器人路径规划
在机器人技术中，高效的路径规划使机器人能够独立工作并随着时间的推移在不断变化的环境中移动。这项研究将快速探索随机树 (RRT) 架构与萤火虫算法 (FA) 相结合，以使机器人的路径规划更好。提出的 ERRT-FA，即“使用萤火虫算法增强的 RRT”，使用萤火虫的社交习惯生成更好的路线。使用萤火虫社交习惯规划路线可以有效地帮助探索配置空间。FA 的作用是通过提供对搜索空间的优化探索来增强 RRT 算法，最终优化 RRT 算法找到的路径并在复杂环境中找到更好的路径。FA 的基本思想是通过根据萤火虫的强度优化萤火虫的位置来优化 RRT 算法得到的路径。各种测试表明，在许多机器人情况下，ERRT-FA 的效果优于 RRT 算法。这表明计算时间、探索效率和路线长度显著减少，统计分析显示平均减少。这样的结果表明，所提出的 ERRT-FA 是优化 ERRT-FA 作为完美路径规划的替代解决方案。
宾夕法尼亚萤火虫学生进步指标
宾夕法尼亚 Firefly 学生进步指标 (PA Firefly) 是专为宾夕法尼亚州设计的全新、免费、高质量的基准评估，符合宾夕法尼亚州标准，旨在衡量与 PSSA 和 Keystone 考试相同的知识和技能。PA Firefly 是一种完全在线的计算机自适应评估，旨在使用与总结性评估相同的平台作为单次测试进行管理。在 2024-2025 年试点期间，PA Firefly 将适用于 ELA 3-8 年级、数学 3-8 年级、代数 I 和文学。
使用增强的萤火虫算法的移动机器人进行优化的路径计划
路径计划是移动机器人应用程序的关键要素，引起了学者的极大兴趣。本文提出了一种使用增强的萤火虫算法（EFA）的路径规划方法，这是一种新的元元素技术。增强的萤火虫算法（FA）通过在α参数中纳入线性还原而与普通FA有所不同。这种修改成功解析了正常FA的约束。该研究涉及在三个单独的地图上进行实验，使用常规FA和每个地图的20种不同运行中的增强的FA。评估标准涵盖了算法从初始位置转移到最终位置而无需体验任何碰撞的能力。对路径质量的评估取决于诸如路径距离和算法收敛和发现最佳溶液的能力。结果表明，增强的FA取得了显着改善，与常规FA相比，MAP 1的最短路径最短路径的最短路径增加了10.270％，MAP 2增加了0.371％，而MAP 3则增加了0.163％。这项工作突出了增强的萤火虫算法在优化移动机器人应用程序的路径计划方面的有效性，从而提供了导航效率和避免碰撞的潜在提高。
