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扩大学习机会计划...
扩展的学习部门采用了加利福尼亚州扩大学习的质量标准（质量标准），并引入了持续质量改进（CQI）的要求，以帮助计划参与反思，并有意就提供给学生的计划管理实践和活动。为创建程序计划，提供叙述描述，以响应以下每个质量标准下列出的提示。LEA可以自定义并包括其他提示，例如描述SEL活动或完善计划。除了叙事响应外，包括表，图表或其他有助于理解ELO-P的视觉表示可能很有用。鼓励LEA下载和参考质量标准，以便为该计划提供持续的改进。质量标准可以在加利福尼亚教育部（CDE）的质量标准和CQI网页上找到，位于https://www.cde.ca.gov/ls/ex/qualstandcqi.asp。
机器学习时代的生物物理学和生物分子模拟学校
在过去的十年中，机器学习（ML）的重新出现已经开始彻底改变我们对科学，技术甚至日常生活的思考方式。mL已迅速成为所有科学领域（包括物理科学）研究的重要组成部分。这所学校试图捕捉有关ML的最新兴奋，尤其是生物物理和生物分子系统，以解决从生物学或生物技术到物理学的各种背景的参与者。
第七机器人学习研讨会
2024年已经对人形机器人产生了兴趣。在第七机器人学习研讨会上，将在ICLR-2025举行，我们将超越人形体内体现，并问：我们离具有人级能力的机器人有多远？我们需要改进具体的学习，决策，感知和数据收集，以培训通常有身体能力的机器人，以鲁棒性地执行各种活动，例如烹饪或整理房屋 - 人们在不思考的情况下进行的活动？我们认为，当前机器人系统的许多弱点反映了一般AI方法和模型的缺点。因此，在本研讨会上，我们将寻求ICLR社区以机器人技术和机器人技术正交的部分，学术界和行业的科学贡献以及来自各种背景和职业阶段的参与者的不同观点。利用我们先前在机器人展示的经验，以符合时代的精神，我们将在研讨会的海报会议期间邀请几家人形机器人机器人公司展示其机器人。
机器学习用于能源优化
这篇题为“热力学与能源系统：机器学习在能源优化中的应用”的论文旨在整合现有关于热力学原理和机器学习技术交叉领域的研究。它全面概述了如何将机器学习应用于传统的热力学框架，以改善各种系统的能源优化。分析提出了机器学习在能源优化应用中的要点和趋势，包括预测分析在预测能源需求方面的潜力、实时数据在改善系统反应性方面的作用，以及在已建立的热力学系统中实施机器学习算法所涉及的问题。研究结果表明，将机器学习应用于能源优化具有巨大的前景。这些发现得到了越来越多成功案例研究和概念验证实施的支持。然而，数据质量、集成复杂性以及热力学和机器学习专家之间跨学科联盟的必要性等障碍也被强调。该分析为利用机器学习优化能源系统的研究人员、从业者和政策制定者提供了宝贵的见解，为可持续能源实践的持续讨论做出了贡献。研究结果可以为未来的研究方向提供参考，并指导更高效、数据驱动的能源管理策略的发展。索引词：热力学原理；机器学习；能源优化；热力学系统；集成
使用机器学习的图像进行分割
摘要：在计算机视觉领域，图像分割通过将复杂的图像划分为不同的段或区域，从而起着至关重要的作用。此过程可以对各种应用程序进行更深入的分析和对视觉数据的理解。我们的项目着重于通过最先进的机器学习技术来推进图像细分。通过利用深度学习，尤其是U-NET及其变体等卷积神经网络（CNN），我们的方法旨在实现高度精确的细分。除了单纯的像素分类之外，我们的目标是生成复杂的面具，以准确描述每个图像中的边界和结构。这项努力不仅旨在实现技术卓越的目标，而且还努力模仿类似人类的知觉，确保我们的模型可以有效地处理多样化和细微的视觉信息。
关键学习内容 开发全球 1 型糖尿病数字登记处和生态系统
历史数据上传：通过数据上传模块，将现有的 T1D 患者记录整合到新注册表中似乎很容易。然而，许多第一波国家的数据质量低下、不完整且不规则。上传过程需要解决数据一致性、准确性和兼容性问题，以确保历史数据在新系统中准确呈现。适当的集成可以全面了解患者病史并促进护理的连续性。我们为每个变量开发数据验证逻辑，并定义其数据类型和范围。这也导致设计和开发数据错误表，以便用户查明上传表中的错误并进行修复。目前，各国已开发的注册表中上传了超过 10,000 条患者 T1 记录。
在电动汽车维护和开发过程中应用机器学习
Nyíregyháza，Sóstóiout31/b，Nyíregyháza，H-4400，H-4400，匈牙利4克拉古杰夫克大学工程学院，SestreJanjić6，SestreJanjić6，SestreJanjić6，Kragujevac 34000，Kragujevac 34000，塞尔维亚34000，serbia摘要，为越来越多的能源提供了能源，并且在越来越明显的动力上，并在范围内进行了更加清晰的工具，并在reNEWES中提供了不断的效果。运输系统的移动性。同时，机器学习在数字双技术中的应用极大地有助于车辆和系统的开发和优化，节省时间和资源以及物质资源。在电动汽车组件方面，电池代表了机器学习最昂贵的元素，可以帮助您在开发过程中优化特征并预测维护时间及其寿命。本文与未来研究的可能领域有关，这些领域通过加强数字双技术的数字化和机器学习，将影响组件的应用和处置的改善，但是在整个生命周期中，包括回收的整个生命周期中，电动汽车的完整系统。
