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NGSS 创新和教学材料
解释现象和工程设计问题对科学教学和学习来说并不完全是新鲜事物——几十年来，实验室实验一直是科学教学的标志，现象经常被用来“吸引”学生学习，工程活动经常被用来参与或丰富知识——但期望它们是教学的组织力量是一种创新。通过围绕现象组织教学，学生有了学习的理由（除了获取他们被告知以后需要的信息之外），并将学生的注意力从学习某个主题转移到弄清楚为什么或如何发生某事。此外，关注学生可以接触到的相关、引人入胜的现象和设计问题，通过为学生提供机会，让他们根据自己的经验和问题与内容建立联系，解决了多样性和公平性问题。这会带来更深入、更可转移的知识，并使每个人都更接近框架的愿景。
电容车辆路由问题的可行性保留的量子近似求解器
电容的车辆路由问题（CVRP）是NP优化概率（NPO），在包括运输和物流在内的各种领域都会出现。CVRP从车辆路由问题（VRP）延伸，旨在确定一辆车辆最有效的计划，以将货物运送到一组客户，但要遵守每辆车的有限承载能力。作为可使用的解决方案的数量，当客户数量增加时，找到最佳解决方案仍然是一个重要的挑战。最近，与经典启发式方法相比，量子近似优化算法（QAOA）是一种量子古典杂种算法，在某些组合优化概率上表现出增强的性能。但是，它的能力在解决包括CVRP在内的受约束优化问题方面显着降低。此限制主要来自将给定问题编码为
无限地平线的深度强化学习在连续空间中平均田间问题
我们以统一的方式介绍了用于求解连续空间平均野外游戏（MFG）和平均场控制（MFC）概率的增强学习（RL）算法的开发和分析。所提出的方法通过参数化的分数函数将Actor-Critic（AC）范式与平均场分布的表示形式配对，该函数可以以在线方式有效地更新，并使用Langevin Dynamics从结果分布中获取样品。AC代理和分数函数迭代更新以收敛到MFG平衡或给定平均场问题的MFC Optimum，具体取决于学习率的选择。对算法的直接修改使我们求解混合平均野外控制游戏（MFCGS）。使用渐近无限地平线框架中的线性二次基准评估我们的算法的性能。
有效地生成了基础的任意叠加...
近年来，量子计算是基于量子力学的一个组合模型，一直引起了很多关注。某些经典概率通过量子计算有效地求解，因此到目前为止已经提出了各种量子算法。这种算法之一是量子幅度拟合[1]，这是一种填充溶液的方法。量子振幅幅度需要在算法的第一个步骤中创建量子叠加。在其余步骤中，迭代正在运行以选择性地扩大预定状态下解决方案状态的幅度。如果我们准备符合解决方案的验证的量子状态，则减少这些迭代的数量。本文提出了一种通过H，X，CH和CX门来创建任意计算基础状态的量子叠加的方法。
循环策略过程的技术和系统表征
今天，政府敦促越来越多的公司通过法律或法令来采用循环经济（CE）。的确，通过大规模定制，时尚效应和过时[1]等当前问题与可持续发展（SD）的目标不兼容。文献表明，这种消费模式是环境概率的来源，例如浪费增加，气候变化[12]和自然资源的消耗[15]。此外，大流行和战争还表明了某些州对某些主要资源的依赖程度。[23]。基于SD支柱的CE概念由[7]定义：“ CE是一种通过意图和设计恢复或再生的工业系统。它通过恢复替代了“寿命终结”概念，转向使用可再生能源，消除了使用有毒化学物质的使用，这些化学物质会损害重复使用，并通过材料，产品，系统以及在此内的商业模型中的出色设计来消除废物。”。通过此定义，
基于学习的知识发现的综合数据
深度学习的最新进展证明了基于学习的方法解决非常艰难的下游任务的能力。从历史上看，这在预测任务中已经证明了这一点，而更类似于传统的KDD（数据库中的知识发现）管道的任务却取得了比例减少的。基于学习的方法可以帮助KDD管道内的固有硬概率，例如“数据中有多少个模式”，“数据中有哪些不同的结构”和“我们如何才能强有力地提取这些结构？”在本愿景论文中，我们主张需要合成数据生成器赋予知识分解的基于廉价的学习解决方案。我们描述了一般的想法，即早期的概念验证结果，这些结果表达了范式的可行性，并概述了许多令人兴奋的挑战，以及一系列衡量成功的里程碑。
人工智能在可再生能源系统中的应用
由于可再生能源发电的强烈不确定性和波动性，可再生能源系统变得越来越复杂。传统的基于模型的方法将难以解决未来可再生能源系统的分析、调度和控制问题。近年来，随着智能电网的发展，电力系统运营商通过智能电表和先进的传感设备收集越来越多的数据。它促使人工智能 (AI) 方法的使用，该方法可以直接从海量数据中学习有用的信息，以处理复杂的非线性问题，而无需假设和简化。顺应这一趋势，本期特刊旨在介绍人工智能在可再生能源系统中应用的最新研究。经过仔细的同行评审，本期特刊共接受了 17 篇论文。本期特刊可分为三个一般主题，其摘要如下。
农业中的人工智能
数据科学——农场每天在地面上产生大量数据点。借助人工智能，农民现在可以实时分析从农场收集的各种驱动因素，例如天气状况、温度、用水量或土壤条件，以更好地为决策提供信息。人工智能技术使农民能够利用触手可及的数据，在使用更少的自然资源的同时种植出健康的作物。Peters 等人在“用于农业研究的带有机器学习的人工智能推荐系统”一文中利用带有机器学习的人工智能推荐系统 (RS) 最大限度地利用与解决农业问题相关的数据，提高科研人员的效率，同时提高对粮食产量估计的准确性。他们得出的结论是，RS 提供了一种强大的方法，可以利用农业企业的大量数据和科学专业知识来预测不断变化的环境条件下的农业生态系统动态。
4-..英寸 - 格罗斯波因特公共图书馆
格罗斯波因特教育研究与行动委员会、格罗斯波因特家长教师协会邀请公众参加立法会。社区优质教育协会和公民教育协会邀请公众参加立法会。将于 4 月 17 日星期二晚上 8 点在行政大楼董事会会议室举行。圣克莱尔大道 389 号。会议将向公众通报未来州和联邦计划可能对当地学校和纳税人钱包产生的影响。讨论的主题。包括本地与固定资金。政府（或教育）、拟议的支出限制、公共图书馆面临的问题以及格罗斯波因特教育委员会的立法计划。 还将包括校车诉讼和诉讼的发展。攻击“H 发送”系统的诉讼。适当的、可信赖的辅助（来自“直接收入”的术语。新的共享审查。 ）
加速获取高分辨率扩散...
利用有关磁共振图像的先验知识可以从较少的数据中重建图像而不会丢失基本信息，并且可以使用深度神经网络来确定底层数据结构。8事实上，深度学习允许使用网络结构有效地对数据进行编码和提取有用的特征，它是解决许多领域问题的最强大方法之一，并且与其他方法相比具有出色的性能，这在多项数据科学竞赛中得到了证实。9,10此外，图形处理单元上的大规模并行计算使神经网络能够比其他最先进的算法更快地执行推理，这表明它适用于临床应用。此外，大量来自临床实践的 MRI 数据可用于训练深度神经网络并实现高性能。