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太阳能和风能评估模型 - 2024 年公众意见
评论 16。2024 年草案模型与之前的版本有很大不同。太阳能和风能行业支持 2021-2022 年国家预算颁布的立法，该立法指示该部门发布太阳能和风能系统不动产税评估的标准方法，因为标准和公平的评估方法可以提高税收管辖区和可再生能源开发公司的确定性和便利性。如果模型的连续版本对估值公式的关键组成部分包含截然不同的值，并产生截然不同的估值，这会破坏立法意图并削弱该模型对开发商和评估人员的价值。我们理解确保模型中的值准确且可辩护的必要性，但我们敦促该部门尽可能优先考虑一致性，以减轻市场不必要的混乱和混乱。
2023-2025 年商业计划
我们的专业天才培养计划 (G&T)、选择性校本学术拓展计划 (SBAE) 以及其他计划（如 11-12 年级早餐俱乐部、学术支持课程以及法语和印尼语俱乐部）为成绩优异的学生提供丰富的教育课程。我们的职业教育与培训 (VET) 和就业团队为希望完成证书课程、在 TAFE 或私人培训机构继续深造或接受培训或学徒培训的学生提供大量机会。我们的学生服务团队通过小学过渡计划为学生提供早期支持，然后从 7 年级开始努力认可和奖励学生的努力和卓越表现，并优先考虑所有学生的适应力、心理健康和福祉。我们的读写和算术团队努力确保所有学生都具备实现 WACE 所需的技能。
钢制套管平台的结构安全性评估
因为上述失效准则将用于系统可靠性分析，所以必须解决结构中各种抗力参数之间的统计相关性问题。假设除屈服应力外，所有变量（包括模型不确定性变量）都是不相关的，这可能是合理的，但这个假设必须得到证实。在没有其他信息的情况下，客观的态度是用完全相关或完全不相关的两个极端假设进行可靠性分析。顺便说一下，屈服应力先验地是整个结构的随机场，但在构件内沿其长度和截面也是随机场。因此，塑性弯矩能力表达式中出现的屈服应力或多或少是特定截面的平均值。因此，它可能比在单个钢样品上进行的实验测试显示的“兼容性”要低。
解决量子标志结构的神经网络演化策略
馈送前向神经网络是相关多体量子系统的新型变异波函数。在这里，我们提出了一个适用于具有实值波函数的系统的特定神经网络ANSATZ。它的特征是编码具有离散输出的卷积神经网络中量子波函数的最重要的坚固符号结构。通过进化算法实现其训练。我们在两个Spin-1 /2 Heisenberg型号上测试了我们的变异ANSATZ和训练策略，一种在二维方形晶格上，一个在三维的Pyrochlore晶格上。在前者中，我们的安萨兹（Ansatz）以高精度收敛到有序相的分析符号结构。在后者中，这种符号结构是未知的，我们获得的变异能量比其他神经网络状态更好。我们的结果证明了离散神经网络解决量子多体问题的实用性。
使用无人机进行时间关键荒野搜索和救援的深度强化学习
荒野地区的传统搜索和救援方法可能很耗时，并且承保范围有限。无人机提供更快，更灵活的解决方案，但是优化其搜索路径对于有效操作至关重要。本文提出了一种新型算法，使用深厚的增强学习，以在荒野环境中为无人机创建有效的搜索路径。我们的方法利用概率分布图的形式利用了有关搜索区域和失踪人员的先验数据。这使策略可以学习最佳的飞行路径，以最大程度地提高找到失踪人员的可能性。实验结果表明，与传统的覆盖计划和搜索计划算法相比，我们的方法在搜索时间方面取得了重大改进，这一差异可能意味着在现实世界中的搜索操作中，与以前的工作不同，我们的方法在现实世界中的搜索操作中，我们的方法还包含了近距离的行动空间，从而使群落启用了更多的细微差别飞行模式。
具有固定不确定结果率的量子态鉴别中的相互信息和量子不和谐
摘要：我们研究了当 Bob 对两个纯非正交量子态（以任意先验概率生成）实施具有固定不确定结果率 (FRIO) 的判别时，Alice 和 Bob 共享的相互信息和量子不一致。FRIO 判别介于最小误差 (ME) 和明确状态判别 (UD) 之间。ME 和 UD 是众所周知的判别协议，在量子信息论中有多种应用。FRIO 判别提供了一个更通用的框架，可以在其中研究判别过程及其应用。在这种情况下，我们比较了最佳判别概率、相互信息和量子不一致的性能。我们发现，当 Bob 实施 ME 策略时，可以获得可访问的信息。从 Bob 测量后在初始状态中丢失并在最终状态中保留的相关性的角度来看，最（最）有效的判别方案是 ME (UD)。
对称信息完全测量复合物及其在量子密钥分发中的应用
对称信息完整测量 (SIC) 是希尔伯特空间中优雅、著名且广泛使用的离散结构。我们引入了一个由多个 SIC 复合而成的更复杂的离散结构。SIC 复合结构定义为 d 维希尔伯特空间中的 d 3 个向量的集合，可以以两种不同的方式划分：划分为 d 个 SIC 和 d 2 个正交基。虽然当 d > 2 时，它们的存在似乎不太可能，但我们意外地发现了 d = 4 的明确构造。值得注意的是，这种 SIC 复合结构与相互无偏基具有密切的关系，正如通过量子态鉴别所揭示的那样。除了基本考虑之外，我们利用这些奇特的属性来构建量子密钥分发协议，并分析其在一般窃听攻击下的安全性。我们表明，SIC 复合结构能够在存在足够大的错误的情况下生成安全密钥，从而阻止六态协议的推广成功。
大脑、思维和机器中的语言
长期以来，人们一直认为只有人类才能创造和理解语言。但现在，人工语言模型 (LM) 首次实现了这一壮举。在这里，我们调查了 LM 在语言如何在大脑中实现的问题上提供的新思路。我们讨论了为什么 LM 可能与人类语言系统具有先验相似性。然后，我们总结了证据表明 LM 以与人类足够相似的方式表示语言信息，从而能够在语言处理过程中实现相对准确的大脑编码和解码。最后，我们研究了哪些 LM 属性（它们的架构、任务性能或训练）对于捕捉人类对语言的神经反应至关重要，并回顾了使用 LM 作为计算机模型生物来测试语言假设的研究。这些正在进行的研究使我们更接近于理解我们理解句子和用语言表达思想的能力背后的表征和过程。
医学图像分析中的可变形模型：一项调查
摘要 本文概述了可变形模型，这是一种前景广阔且研究颇多的计算机辅助医学图像分析技术。在基于模型的技术中，可变形模型提供了一种独特而强大的图像分析方法，它结合了几何、物理和近似理论。通过利用从图像数据中得出的（自下而上的）约束以及（自上而下的）关于这些结构的位置、大小和形状的先验知识，它们已被证明能够有效地分割、匹配和跟踪解剖结构。可变形模型能够适应生物结构随时间和不同个体而发生的显著变化。此外，它们还支持高度直观的交互机制，在必要时，医学科学家和从业者可以将他们的专业知识用于基于模型的图像解释任务。本文回顾了关于可变形模型的开发和应用的迅速发展的工作，这些工作涉及医学图像分析中的基本重要问题，包括分割、形状表示、匹配和运动跟踪。
大脑、思维和机器中的语言
长期以来，人们一直认为只有人类才能创造和理解语言。但现在，人工语言模型 (LM) 首次实现了这一壮举。在这里，我们调查了 LM 在语言如何在大脑中实现的问题上提供的新思路。我们讨论了为什么 LM 可能与人类语言系统具有先验相似性。然后，我们总结了证据表明 LM 以与人类足够相似的方式表示语言信息，从而能够在语言处理过程中实现相对准确的大脑编码和解码。最后，我们研究了哪些 LM 属性（它们的架构、任务性能或训练）对于捕捉人类对语言的神经反应至关重要，并回顾了使用 LM 作为计算机模型生物来测试语言假设的研究。这些正在进行的研究使我们更接近于理解我们理解句子和用语言表达思想的能力背后的表征和过程。