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户外学习课程意图，实施，影响文件
会影响我们户外学习课程的影响，以孩子们的享受和与自然世界的互动方式看到。福祉和情感素养是Burghclere户外学习课程不可或缺的一部分。鼓励孩子表达自己的感受，情感素养语言是通过书籍，圈出时间讨论和对真实事件发生的回答来建立的。鼓励孩子们彼此交谈，表达自己的感受并解决问题，以便在挑战或消极的存在状态下进行。每个会议都有一个正念的冥想/圈子空间，孩子们有机会分享和倾听。
嵌合抗原受体（CAR）T的实施...
CD19 导向的嵌合抗原受体 (CAR) T 细胞疗法彻底改变了 B 细胞急性淋巴细胞白血病 (B-ALL) 患者的治疗。在肿瘤临床试验中，早期临床开发同时在儿童和成人中进行，这在有些肿瘤临床试验中是独一无二的。然而，在随后的几年里，复发/难治性 (r/r) 恶性肿瘤的成年患者数量不断增加，导致多种针对各种恶性肿瘤的 CAR T 细胞产品的开发加速，目前已有六种 CAR T 细胞产品获得 FDA 批准用于成人患者。相比之下，FDA 仅批准一种用于儿科患者的 CAR-T 细胞疗法：tisagenlecleucel，该疗法获批用于 ≤ 25 岁的难治性 B 细胞前体 ALL 患者或第二次或以后复发的 B 细胞 ALL 患者。 Tisagenlecleucel 也在对复发/难治性 B 细胞非霍奇金淋巴瘤的儿科患者进行评估，但尚未获批用于此适应症。所有其他经 FDA 批准的适用于成人患者的 CD19 导向 CAR-T 细胞疗法（axicabtagene ciloleucel、brexucabtagene autoleucel 和 lisocabtagene maraleucel）目前正在对儿童进行研究，有些病例已获得初步结果。随着数据量和复杂性不断增长，快速吸收和实施这些数据的必要性也在增加。在考虑“非典型”情况时尤其如此，例如当患者与关键临床试验中纳入的患者特征不完全一致时，或者当还有其他治疗方案（例如造血干细胞移植 (HSCT) 或双特异性 T 细胞接合器 (BITE)）可用时。因此，我们对目前有关在儿科患者中使用 CD19 靶向 CAR-T 细胞疗法的文献进行了相关总结，并试图为寻求有关特定临床情况的更多数据的临床医生提供指导。
员工疫苗接种要求实施方案
● FCPS 将要求所有员工在 10 月底之前接种 COVID-19 疫苗。选择不接种或无法接种疫苗的员工将被要求定期提交阴性检测证明。● 更多详细信息将在未来几周内通过员工中心、员工新闻以及必要时的 Outlook 消息分享。● FCPS 计划在未来几周开始在全部门范围内开设疫苗接种诊所，以帮助符合条件的员工和学生接种疫苗并接种加强针。
读写课程实施计划 03.26.24
SFUSD 试点的最佳实践 为了实现我们的三年级识字目标，我们在许多学校实施了一项基于研究的州批准课程的强有力试点，并于今年 8 月至 1 月开展了数据收集过程。我们与 TNTP 合作，分析了结果并评估了从课堂观察和教师调查中收集的数据中的主题，以便为课程采用提供最终建议。此外，我们还根据从数据收集中得到的经验教训制定了课程采用的实施计划。课程试点的学生成绩令人鼓舞。经验教训的分析得出了一些值得注意的主题，包括以下支持学校高质量实施的最佳实践：
在基于测量的量子计算中识别用于栅极实现的关键码头
摘要 - 基于测量的量子计算（MBQC）是一种强大的技术，依赖于多数纠缠群集状态。要实现一组通用的量子门，因此，MBQC中的任何量子算法，我们都需要按适当的顺序测量群集状态矩阵，然后根据测量结果的进料进行最终校正。在光子量子架构中，Gottesman-Kitaev-Preskill（GKP）Bosonic Continule-Rible-变量（CV）编码是MBQC的绝佳候选者。GKP量子位允许轻松应用纠缠CZ门，用于使用梁拆分器生成资源群集状态。但是，准备高质量，现实，有限的GKP量子量可能是实验中的挑战。因此，可以合理地期望基于GKP的MBQC在群集状态下仅包含少数“良好”质量GKP量子台的实现。相比之下，其他量子位是弱挤压的GKP Qubits，甚至只是挤压真空状态。在本文中，我们分析了一组通用的简历门的性能，当使用不同质量（良好和不良）的GKP量子和挤压真空状态的混合在一起来创建群集状态。通过比较性能，我们确定了群集状态中每个门的关键量子，以实现其MBQC。我们的方法涉及将门的输出与相应的预期输出进行比较。我们介绍了不同栅极实现的逻辑错误率，这是GKP挤压的函数，用于使用Xanadu的草莓田Python库来模拟和确定。索引项 - 基于测量的量子计算，量子连续变量，Gottesman-Kitaev-Preskill Qubits
从算法、实现和特性方面对经典随机游走和量子游走的比较研究
近年来，随着硬件和软件技术的进步，高性能计算取得了长足的发展。计算机的性能按照摩尔定律不断提高，但似乎在不久的将来就会达到极限。量子计算机有可能大大超越经典计算机的性能，因此成为研究的焦点。本研究从理论角度和模拟实现两个方面探讨了经典随机游动与量子游动的区别，并探讨了量子游动在未来的适用性。概述了经典随机游动和量子游动的基本理论，并根据经典随机游动和量子游动的行为和概率分布，比较了它们之间的特征差异。同时，我们使用Qiskit作为量子模拟器实现了量子行走。表示量子行走的量子电路主要由硬币算子、移位算子和量子测量三部分组成。硬币算子表示量子行走中的抛硬币，这里我们使用了Hadamard算子。移位算子表示根据硬币算子的结果进行量子行走的移动。量子测量是提取量子比特的量子态的过程。在一维量子行走中，我们准备了四种情况，作为从两个到五个量子比特位置的量子比特数的差异。在所有情况下，都已看到量子行走的成功实现，这与量子比特的数量和初始状态的差异有关。然后，我们广泛研究了二维量子行走的实现。在二维量子行走中，就每个 x 和 y 坐标位置的量子比特数量而言，准备了三种情况，从两个到四个量子比特。虽然与一维情况相比，问题设置的复杂性大大增加，但可以看出量子行走实现的成功。我们还看到，量子行走的行为和概率分布的扩展在很大程度上取决于初始硬币状态和初始位置的初始条件。本研究证明了量子行走作为解决未来广泛应用中复杂问题的工具的适用性。最后，我们给出了本研究的可能观点和未来展望。
北卡罗来纳州生成式 AI 实施建议和注意事项
多年来，人工智能 (AI) 一直是教育的一部分，但自 2022 年 11 月发布 ChatGPT 以来，生成式 AI 的引入使 AI 成为有关教育未来的讨论焦点。此次发布以及随后的许多其他生成式 AI 工具引起了教育工作者和学生对这些技术使用的兴趣，同时也引发了对其滥用的担忧。生成式 AI 工具是一种人工智能工具，可根据其在训练数据集中学到的内容生成文本、图像、音频、视频和代码。当用户向模型提供提示时，该模型会预测响应。虽然每个响应都是新的，但模型会从训练阶段分析的数据中提取数据，并根据用户输入或提示将其转换为响应。生成式人工智能最近以前所未有的速度迅速发展，速度之快超过了历史上任何其他技术创新。事实上，一些技术专家预计，未来十年的技术创新将比过去一百年更多。生成式人工智能工具的接受和使用是不可避免的，企业和高等教育机构将期望我们的学生具备生成式人工智能技能。因此，公立学校处理生成式人工智能的方式对教育的未来和今天的学生都有着重大影响。为了帮助指导国家学校领导者负责任地实施人工智能，美国教育部教育技术办公室最近发布了一份题为“人工智能与教学和学习的未来”的报告。本报告引用了 Russell Shilling 博士的话：“人工智能将教育技术带到了一个转折点。我们可以扩大差距，也可以缩小差距，这取决于我们现在采取的行动。”事实上，我们在公立学校使用生成式人工智能的决定将对我们的学生进入高等教育机构或就业市场的未来以及他们的日常生活产生重大影响。世界经济论坛的《2023 年未来就业报告》预测，人工智能将在未来五年对就业市场产生巨大影响。在本报告中，人工智能和机器学习领域是预测最快的领域，未来五年的增长轨迹高达 40%，预计将创造 100 万个新工作岗位。此外，报告发现，75% 的受访公司计划在 2027 年前实施生成式人工智能。
2021-2026 年战略与实施计划
气候变化对人类的可持续性构成了前所未有的风险。这一巨大挑战威胁着民用基础设施、农业、公共卫生、经济安全和国际和平，而世界上最缺乏服务的社区则面临着最大的负担。建造海堤等全球适应措施预计每年将花费 2800 亿至 5000 亿美元；及早适应将最大限度地提高效率、弹性和成本效益。科学的不确定性对公共和私人气候适应决策构成了两个关键挑战：1. 气候强迫因素（人口和经济增长、技术发展、土地使用）无法准确预测，导致情景不确定性。这些不确定性主导着未来约 40 年后的气候估计。2. 预测未来气候的气候模型过于不精确。例如，到 2055 年，对于中等排放路径，全球气温可能上升 0.9°C 至 2.0°C，全球平均海平面可能上升 0.19 米至 0.33 米。区域预测甚至更不准确。模型不确定性存在于所有时间尺度，但在短期（10 至 40 年）内占主导地位，因此阻碍了当今关于适应、投资、安全和弹性的决策。
