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2025-26 教学预算削减计划 1.21.25
考虑到整体削减计划，学术事务部已确定采取以下行动，以将教学预算和相关费用削减 800 万美元，这是在规划校园预算削减计划时得出的数字。下面确定的所有行动都与资金短缺有关，并且是前所未有的削减，以使我们的预算与当前的财政现实保持一致。过去两年来，我们一直在研究我们的学术课程组合，包括学术总体规划流程和现有和新课程 (CNP) 工作组的分析工作。然而，在本学年，我们的财务状况恶化，校园被要求在本财年全面解决预算赤字。因此，我们依靠 CNP 的指标和评论，以及通过 Gray Decision Intelligence、内部 Tableau 仪表板和学术资源分析提供的市场和经济数据来做出以下决定。教学预算削减计划是对多个指标的衡量和全面分析，同时牢记大学 2025 年战略计划的价值观和战略重点。教学预算削减计划的详细信息如下：
2025 现场教员及任务督导员培训.pptx
● 培训将被记录 ● 曼德尔学校信息 ● 实地教育概述 ● 实地教育的重点和意图 ● 角色和职责 ● 定位和安全 ● Tevera ● 实地教育中的课程整合 ● 基于能力的课程 ● 学习协议 ● 评估 ● 监督、指导和学生学习 ● 实地教育资源 ● 总结和评估
说明手册
使用产品之前，请仔细阅读所有信息，并保留手册以备将来参考。安全说明：使用此设备之前，请阅读说明手册，并遵循所有安全说明，以避免使用不当造成的损坏。保留说明手册以备将来参考。如果将此设备交给第三方，则本指令手册也必须移交。仅出于预期目的而使用此设备。仅在室内使用此设备。将设备远离所有热表面和裸火。始终将设备放在一个水平，稳定，干净，干燥的表面上。保护设备免受极高的热量和寒冷，灰尘，直射的阳光，湿度以及水的滴水或喷气机。不要将设备浸入水或其他液体中。在任何情况下既不打开住房。不要将任何物体引入外壳的内部。应由于静电放电或短电量引起的设备故障，与计算机断开连接，然后再次重新连接。功能2.4GHz无线技术800DPI / 1000 DPI / 1200 DPI调整鼠标传感器工作距离高达10m（没有任何障碍）< / div）< / div>
联邦财政援助计划分析的指示支持M-25-13
列B：子代理或组件。C列C-G：这些列包含有关每个帮助清单程序的预填充信息。栏H：确定负责监督该计划的高级政治任命的电子邮件。列I：指示该程序是否有任何未决的资金公告。 列J：指示此程序是否有预期的义务或资金支付，直到3/15/2025。 列K：指示此程序是否具有任何法定要求，要求在3/15/2025之前义务或支付资金。 列L：提供下一项义务或资金支出的估计日期。 列M-T：对每个问题（是/否）提供回答。 列U：提供有关程序或项目活动的任何其他相关信息。列I：指示该程序是否有任何未决的资金公告。列J：指示此程序是否有预期的义务或资金支付，直到3/15/2025。列K：指示此程序是否具有任何法定要求，要求在3/15/2025之前义务或支付资金。列L：提供下一项义务或资金支出的估计日期。 列M-T：对每个问题（是/否）提供回答。 列U：提供有关程序或项目活动的任何其他相关信息。列L：提供下一项义务或资金支出的估计日期。列M-T：对每个问题（是/否）提供回答。列U：提供有关程序或项目活动的任何其他相关信息。列U：提供有关程序或项目活动的任何其他相关信息。
教学计划和教学大纲
1. 理解数据结构的基本概念。 2. 理解用于分析算法性能的符号。 3. 为特定应用选择并应用适当的数据结构。 4. 理解递归的概念及其在解决问题中的应用。 5. 展示对搜索和排序算法的透彻理解。 UNIT-I 简介：数据类型、数据结构、数据结构类型、操作、ADT、算法、算法比较、复杂性、时间-空间权衡。递归：简介、递归函数的格式、递归与迭代、示例。 UNIT-II 链表：简介、链表和类型、链表的表示、链表上的操作、链表与数组和动态数组的比较。 UNIT-III 堆栈和队列：堆栈简介、堆栈的应用、堆栈实现的实现和比较。队列简介、队列的应用和实现、优先级队列和应用。 UNIT-IV 树：定义和概念、二叉树的运算、二叉树的表示、一般树到二叉树的转换、树的表示、树的遍历、二叉搜索树。 UNIT-V 图：介绍、图的应用、图表示、图遍历、最小生成树。搜索和排序：线性搜索、二叉搜索、排序算法 - 冒泡排序、选择排序、快速排序、堆排序。教科书：
安装和激活 LuminarAI 的说明
6. 如果您在“我的软件”选项卡中没有看到 Luminar AI，则可能是您使用其他电子邮件地址购买的。如果是这种情况，请向下滚动并在“链接我的许可证”块中将您的 Luminar AI 许可证链接到您现有的 Skylum 帐户。为此，请输入您购买 Luminar AI 时使用的电子邮件地址，然后单击“链接我的许可证”。之后，请转到新电子邮件地址的收件箱并验证您的电子邮件。7. 如果您在 App Store 上购买了 Luminar AI，请单击链接向我们的支持团队提交购买证明，他们会立即为您提供帮助！
Skip-Plan：通过精简动作空间学习在教学视频中进行程序规划
在本文中，我们提出了 Skip-Plan，一种用于教学视频中程序规划的压缩动作空间学习方法。当前的程序规划方法都遵循每个时间步的状态-动作对预测并相邻地生成动作。虽然它符合人类的直觉，但这种方法始终难以应对高维状态监督和动作序列的错误积累。在这项工作中，我们将程序规划问题抽象为数学链模型。通过跳过动作链中不确定的节点和边，我们以两种方式将长而复杂的序列函数转换为短而可靠的序列函数。首先，我们跳过所有中间状态监督，只关注动作预测。其次，我们通过跳过不可靠的中间动作将相对较长的链分解为多个短的子链。通过这种方式，我们的模型在压缩动作空间中探索动作序列内各种可靠的子关系。大量实验表明，Skip-Plan 在程序规划的 CrossTask 和 COIN 基准测试中实现了最先进的性能。
6627X-机箱指南指南
1。获得并识别零件 - 收集材料清单（BOM）中列出的所有组件。验证每个零件是否匹配所需的规格（例如，大小，材料或类型）在图或BOM中概述的。2。准备C通道 - 将铝C通道张开在水平表面上，以防止组装过程中的任何翘曲。根据图中显示的各自位置排列C通道。3。对齐对峙 - 将僵局与孔保持在C通道中的预钻孔的位置。确保僵局与图中指定的长度匹配。4。组装C通道 - 使用螺钉将C通道牢固地固定在一起，将它们穿过对齐的孔和对峙。均匀地拧紧螺钉，以避免未对准或不必要的张力。
扩散-ES：无梯度计划，扩散自主和指导引导
扩散模型在建模复合物和多模态轨迹分布方面表现出色，以进行决策和控制。最近提出了奖励级别指导的denoising，以生成轨迹，从而最大程度地提高了可差异的奖励函数，又是扩散模型捕获的数据分布下的可能性。奖励级别指导的denoisising需要适合清洁和噪声样本的可区分奖励功能，从而限制了其作为一般轨迹优化器的应用。在本文中，我们提出了扩散-ES，一种将无梯度优化与轨迹deNoising结合起来的方法，以优化黑框非差异性目标，同时留在数据管理中。扩散-ES样品在进化过程中的轨迹 - 从扩散模型中搜索，并使用黑框奖励函数得分。它使用截断的扩散过程突变高得分轨迹，该过程应用了少量的no弱和降解步骤，从而可以更有效地探索解决方案空间。我们表明，扩散-ES在Nuplan上实现了最先进的表现，Nuplan是一个已建立的闭环计划基准，用于自动驾驶。扩散-ES的表现优于现有的基于抽样的计划者，反应性确定性或基于扩散的策略以及奖励梯度指导。此外，我们表明，与先前的指导方法不同，我们的方法可以优化由少数弹药LLM提示产生的非差异性语言形状奖励功能。这使我们能够解决最困难的NUPLAN场景，这些方案超出了现有的传统优化方法和驾驶策略的能力。在以遵循指示的人类老师的指导下，我们的方法可以产生新颖的，高度复杂的行为，例如训练数据中不存在的积极的车道编织。1