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论文路径：经济学研究生产功能的顾问和学生
精英经济学博士计划旨在培训研究生一生的研究。本文询问建议如何影响研究生的PHD后研究生产力。建议是高度集中的：在我们研究的八所高度选择性学校中，少数顾问做大多数建议工作。我们量化顾问属性，例如顾问自己的研究成果以及咨询关系的各个方面，例如合作和研究领域的亲和力，这可能有助于学生研究成功。受研究活性，多产的顾问建议的学生倾向于发表更多，而合交没有效果。学生顾问研究的亲和力也可以预测学生的成功。但是，学校级的总生产功能提供了因果影响的弱证据，这表明成功的顾问吸引了可能成功的学生 - 不一定会增加学生的成功机会。因果影响的证据对于顾问自己的研究成果的量度最强。汇总的学生研究成果似乎随研究生入学率线性扩展，没有班级大小的效果的证据。对研究产出中性别差异的分析表明，在PHD后的头几年，男性和女性研究生的生产力同样具有生产力，但女性生产率的峰值比男性生产力早。
您的 AI 导师：个性化学习路径和全天候支持
摘要：人工智能 (AI) 的进步彻底改变了教育格局，催生了 AI 导师的概念。本摘要探讨了 AI 导师的概念，该导师为学习者提供个性化的学习路径和全天候支持。AI 导师利用复杂的算法和机器学习技术来分析学生的优势、劣势和学习风格。通过从评估、测验和用户交互等各种来源收集数据，AI 导师为每个学生量身定制个性化的学习路径。这种自适应方法可确保学习者收到专门为满足其个人需求和促进有效学习而设计的内容和练习。此外，AI 导师提供 24/7 支持，消除了传统课堂设置和固定辅导时间的限制。学习者可以随时访问 AI 导师，让他们按照自己的节奏和方便的方式学习。导师提供即时反馈，澄清疑问，并协助解决问题，培养互动和引人入胜的学习体验。此外，AI 导师会跟踪每个学生的进度，确定需要改进的领域并及时提供干预措施以提高学习成果。此外，人工智能导师可以提供广泛的教育资源，包括交互式多媒体内容、模拟和虚拟现实体验。这些资源迎合不同的学习偏好，有助于有效地强化概念。采用具有个性化学习路径和全天候支持的人工智能导师，有可能通过为学习者提供量身定制的教学和持续指导来改变教育。它满足了学生的不同需求，促进了自主学习，并提高了整体教育成果。该领域的进一步研究和开发将有助于完善人工智能导师的能力，使个性化和可及的教育成为全球学习者的现实。
FDSOI 技术中关键路径老化的活动感知预测
摘要 — 现代 CMOS 技术（例如 FDSOI）受到严重老化效应的影响，这种老化效应不仅取决于与纳米级技术相关的物理问题，还取决于电路环境及其运行时活动。因此，很难为关键路径估计建立可靠的先验保护带，通常会导致较大的延迟损失（从而导致性能损失）或过短的工作寿命。在本文中，我们提出了一种使用机器学习技术的方法来获得近关键路径老化的可靠预测。从一组有限的测量和模拟数据开始，我们的框架能够根据物理参数、环境条件和电路活动准确估计关键路径延迟随时间下降的情况。此外，还应用相应的回归模型来获得动态老化感知的操作性能点选择策略。
Toffoli-Hadamard 路径和的完备性以及量子计算的二元片段
“路径求和”形式主义是一种符号化操作描述量子系统的线性映射的方法，也是用于形式化验证此类系统的工具。我们在此给出了该形式主义的一组新重写规则，并表明它对于“Toffili-Hadamard”是完整的，这是量子力学最简单的近似通用片段。我们表明重写是终止的，但不是汇合的（这是片段普遍性所预期的）。我们使用路径求和和图形语言 ZH-Calculus 之间的联系来实现这一点，并展示了公理化如何转化为后者。最后，我们展示了如何丰富重写系统以达到量子计算二元片段的完整性——通过将具有二元 π 倍数的相位门添加到 Toffili-Hadamard 门集来获得——特别用于量子傅里叶变换。
带有参考物体的推理路径在大视觉模型中引起定量空间推理
尽管最近展示了视力模型的进步，但使用自然语言描述图像中复杂关系的能力，但它们对物体大小和距离进行定量研究的能力仍未得到充实。在这项工作中，我们介绍了一个手动注释的基准Q-As-Spatial Batch，其中有271个问题，旨在定量空间原因，并系统地研究了最新的VLMS对此任务的表现。我们的分析表明，对物体之间的差异的推理对SOTA VLM尤其挑战。但是，有些VLM的表现明显优于其他VLM，两个最佳性能模型之间的差距超过40点。我们还令人惊讶地观察到，当使用参考对象的推理路径在响应中自然出现时，表现最佳VLM的成功率会增加19点。受到这一观察的启发，我们开发了一种零射击提示技术，即“空间”，该技术鼓励VLMS使用参考对象作为视觉提示，从而鼓励VLMS进行定量的空间问题。通过指示VLM通过空间启示，Gemini 1.5 Pro，Gemini 1.5 Flash和GPT-4V在其理性路径中使用参考对象，将其成功率提高了40、20和30点，并显着地提高了其成功率。我们强调，可以获得这些重大改进，而无需更多的数据，模型架构修改或微调。1
纵向分析了改善生物医学工程学生对职业道路和所需技能的知识的策略
在美国的技能介绍，生物医学工程（BME）本科课程故意设计了范围广泛的范围[1]，[2]。这种故意的方法使学生能够在完成学业后追求各种各样的职业道路；但是，计划因其在为学生提供生物医学工程领域的职业（BME）[3]，[4]领域的职业方面的疗效方面面临批评。与其他工程专业相比，生物医学领域的利益相关者（即雇主）报告了BME毕业生的专业知识和技术技能受到限制。重要的是，最近已经做出了确定生物医学领域中的利益相关者在工作场所所需或期望的专业和技术技能[5]；但是，目前尚不清楚BME学生是否知道所需或所需技能的全部。同样，BME学生似乎对BME毕业生可以从事并持有毕业后的可能职业的看法有限[6]，[7]。例如，以前的报告表明，BME学生倾向于过分强调行业内的研究和设计立场[6]。重要的是，BME职业观念和技能的发展自然可能会在学生的学习过程中从课堂或课外活动中进行扩展[7]，[8]；但是，大多数学生都不知道他们的知识存在差距，尚不清楚何时在学生毕业期间发生知识的扩展何时会扩大知识。职业道路接管讲座系列是在既定的BME大二课程中实施的。为了解决与职业道路看法相关的学生挑战，几个计划使用广泛的课堂讨论或研讨会课程制定了干预措施[6]，[7]。但是，对于许多计划，类似的努力可能无法再现，在该计划中，学位学时的更改或与核心课程内容的实质性偏差是不现实的。先前的工作表明，使用特定的有针对性的讲座故意培训学生的技能（例如团队合作）可以证明有效[9]。使用类似的方法，这项研究调查了一个简短的接管讲座系列是否关注BME职业道路和技能，可以提高本科生中对BME职业和所需技能的了解。在这项研究中，分析了学生对潜在职业道路，行业职位头衔和角色的理解，以及在学位进步过程中所需的技能（i）和（ii）响应故意教学的响应。这项研究是由以下教育研究问题特别指导的：
启用有用的NISQ应用程序的战略途径
关于当前NISQ设备上的量子计算，包括嘈杂的Qubits和需要不可忽略的经典计算作为算法的一部分，具有实用性，并将为科学和工业应用提供有关传统计算方面的优势。在该立场论文中，我们认为，尽管现实世界中的NISQ量子量尚未超过其经典对应物，但战略方法可用于促进工业和科学应用的进步。我们已经确定了三种关键策略，以指导NISQ计算实现实用且有用的实现。首先，优先考虑“杀手级应用程序”的识别是一个关键点。证明NISQ设备具有独特功能的应用程序可以催化更广泛的发展。我们建议将重点放在固有的量子上，例如将量子化学和材料科学作为有前途的领域指向。这些领域有可能表现出益处，为其他应用程序设定基准。其次，将AI和深度学习方法整合到NISQ计算中是一种有前途的方法。诸如量子物理信息的神经网络和可区分量子电路（DQC）之类的示例证明了量子计算与AI之间的协同作用。最后，认识到NISQ计算的跨学科性质，我们主张采用共同设计方法。实现经典计算和量子计算之间的协同作用需要在共同设计的量子应用程序，算法和编程环境以及