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在高中物理课程中引入理论计算机科学
理论计算机科学是一个非平凡的主题，可以激励和教学计算机科学学位的学生。在物理课程的背景下，在高中层面上解决此主题，并将该主题中的实际问题与理论计算机科学问题联系起来，可以使对计算性理论的研究更加易于访问，并吸引了大学一级的学生。该海报描述了一种在高中物理课程的背景下，将理论计算机科学概念（例如可使用和算法复杂性）以及各种教育活动以及实施这种方法的各种教育活动的背景下进行整合的方法。这部小说促进了我们在熟悉的主题和更自然和直观的方式中扩大学生在理论计算机科学中的复杂思想的曝光。所有问题和活动都是在物理课程中构建的，但与K-12课程中其他学科的计算问题显然有关。
针对复杂问题的混合量子-经典人工智能模型......
AI/ML 工程师摘要：本报告探讨了人工智能与混合量子-经典系统的交集，重点关注它们解决不同领域复杂问题的能力。因此，该报告列出了人工智能发展的各个阶段，指出了其巨大的里程碑以及机器如何学习。然后，它继续解释量子计算有望如何升级人工智能——特别是在优化和机器学习方面，这将用于药物发现、金融投资组合优化和物流应用。讨论的其他报告领域还包括混合量子-经典系统的实际应用以及与量子技术集成相关的挫折。最后，本文谈到了这种混合方法的未来前景，表明人工智能和量子计算中的转化能力可用于解决全球复杂问题。关键词：混合量子-经典人工智能模型、量子计算、人工智能 (AI) 和机器学习。
Robert（Rupert）Wu
逆问题在许多领域都普遍存在，在医学成像[20，26]，计算摄影[28，38]和地球物理学中的地震成像等领域具有重大应用[19，45]。尤其是，反问题的目的是从损坏的测量y中恢复原始信号x，这是由正向操作/测量aψ（·）生成的。逆问题通常根据ψ的可用性分为两个主要类别：非盲和盲逆问题。非盲逆问题已知已知ψ。相比之下，当ψ是未知的，需要同时提出ψ和x时，会出现盲目反对问题，这会带来更大的挑战。逆问题本质上是不适合的，通常很大程度上依赖数据先验P（X）进行准确的计算。重新说，扩散模型（DMS）已成为解决反问题的功能工具，因为它们的重新捕获复杂数据分布p（x）[9，10，13，34]。一种直接的方法来利用DMS解决反问题，涉及培训一个有条件的DM，通过监督学习直接估计后p（x | y）。但是，此方法可以是构成密集的，因为它需要为每个不同的测量操作员A单独训练DMS。为了克服这一局限性，最近的工作集中在利用预先训练的，未条件的DMS来估计先前的p（x），从而绕开了对其他模型训练的需求。在这种方法中，DMS提供的先前的P（X）与可能性P（Y | X）结合起来，以在反问题中的后验分布中采样。这些方法依赖于近似可能的项p（y | x），因为它在分析上是棘手的[9，34]。尽管如此，文献中提出的大多数逆问题解决者严格限于已知和固定测量算子Aψ的情况[9，34]。为了解决这个问题，我们提出了CL-DPS，这是一种基于C型收入来通过D iffusion p osterior s放大来解决盲逆问题的方法。具体来说，在CL-DPS中，首先使用修改版的Moco [16]（一种对比度学习（CL）技术）对辅助深神经网络（DNN）进行训练。这种辅助DNN的作用是估计可能性p（y | x）的可能性，而不知道测量值Aψ。然后，在解决反问题的过程中，我们使用此辅助DNN进行推断以估计P（Y | X），然后将其用于调整扩散过程的反向路径。为了进一步提高辅助DNN在估计p（y | x）方面的准确性，我们引入了一种新颖的在推理阶段，将图像分为斑块。为了评估Cl-DPS的有效性，我们进行了Ex-
XXV国际研讨会“异性化合物化学方面的进步”和XXII国际研讨会，涉及无循环和环状异质化化合物的某些化学问题 - 摘要（在线版本）
方案1。x如方案1中，r =CH2 OC（= O）Ch 3;两个光学异构体分别聚合。摩尔质量（m n）达到了10 4 g/mol。通过多偏敏制备相似的结构。在我们的实验室中，将聚合物用作神经指南，在药物输送中，Ca + / mg +液体膜中的选择性主动转运和聚合物的合成 - 无机杂交。[2,3]参考文献[1] S. Penczek，J。Prepula，K。Kaluzynski，聚（烷基磷酸盐）：来自生物粒分子和生物膜的合成模型，向聚合物 - 甲状腺素造型型混合物（模仿生物源化），生物骨化菌群，5477.55555555。[2] S. Penczek，通过开环聚合的生物聚合物模型，编辑。S. Penczek，CRC，2017年。 [3] C. Pelosi，M.R。 Tinè，F.R。 WURM，主链水溶性的多磷蛋白：多功能聚合物作为生物医学应用的可降解PEG替代品，欧洲聚合物杂志，2020，141，110079 .. >S. Penczek，CRC，2017年。[3] C. Pelosi，M.R。Tinè，F.R。 WURM，主链水溶性的多磷蛋白：多功能聚合物作为生物医学应用的可降解PEG替代品，欧洲聚合物杂志，2020，141，110079 .. >Tinè，F.R。WURM，主链水溶性的多磷蛋白：多功能聚合物作为生物医学应用的可降解PEG替代品，欧洲聚合物杂志，2020，141，110079 ..
我们是人工智能问题 - 埃默里法学院学术共享平台
本文描述了我们所说的“黑人纳粹问题”，即人工智能产生的有时令人不快的文本和图像的简称，从不协调的（如印度女教皇）到令人愤慨的（如将少数民族描绘成他们自己的历史压迫者，包括黑人纳粹）。这些图像是人工智能开发人员过度努力的结果，旨在纠正用于创建生成式人工智能模型的训练数据中缺乏多样性的代表性。白人、健全的西方男性在高地位类别的图像中过多出现，而女性、有色人种和残疾人（低地位类别除外）则不可见，而且几乎完全没有逼真的非性感女性图像，这些都困扰着所有文本到图像的人工智能模型。我们认为，训练数据中明显缺乏多样性代表性以及有时笨拙地过度补偿这种偏见都暴露了社会问题，而不是技术问题。问题不在于人工智能技术本身，而在于我们自己：人工智能训练数据反映了历史偏见的积累，也反映了我们当前的不平等。人工智能的创造过程有四个重要因素，它们可以解释黑人纳粹问题，并揭示社会中更广泛的问题：我们的历史、社会结构、我们有时相互矛盾的愿望，以及人工智能图像生成的聚合过程。了解人工智能创造过程的这些方面，就会发现人工智能的弱点是我们持续与过去不平等的影响作斗争的症状，以及平衡内在冲突的目标（如理想的多样性和历史准确性）的困难。我们得出了这个问题的文化、技术、政策和法律含义。总之，黑人纳粹问题为我们提供了一个窗口，让我们了解人工智能中需要面对的其他棘手的社会技术问题。
算法公平的交叉性问题
描述公平性估计的交叉性问题开发了必不可少的方法来指导搜索公平度指标以基于假设测试的指标来探讨探索基本上不同的方法：公平性作为足够的方法（不是平等），核算不确定性（非点估计）是否充分考虑了估计公平性的统计不确定性吗？
求解线性区间分数运输问题的一种有效方法
线性分式规划 (LFP) 是一种强大的数学工具，用于解决以线性函数比率为目标函数的优化问题。在实际应用中，目标函数的系数可能不确定或不精确，因此需要区间系数。本文全面研究了具有区间目标函数 (ILFTP) 的线性区间分式运输问题，这意味着目标函数中的变量系数不确定且位于给定区间内。我们提出了一种结合区间分析和优化技术来处理系数不确定性的新方法，确保解决方案稳健可靠。本研究中使用的变量变换方法是解决此类问题的一种新方法。通过将问题简化为非线性规划问题，然后将其转换为线性规划问题，所提出的方法简化了解决过程并提高了结果的准确性。通过各种数值示例和与现有方法的比较证明了所提出方法的有效性。结果表明，所提出的方法能够精确解决 ILFTP。总体而言，所提出的方法为线性分式运输问题领域做出了宝贵贡献。它为具有挑战性的问题提供了实用而有效的解决方案，并有可能应用于各种现实场景。
接受立体电子摄影的儿童护理计划脑电图监测（SEEG）问题：为儿童的安全护理和管理
1。术前：a）。与术前的护理计划扣押护理计划一起使用的护理计划护理计划和护理计划，该计划具有潜在或实际神经系统状况的儿童。b）。确保术前成像已在Chi入院之前在博蒙特医院完成。c）。包括术前血液（FBC，U＆E，CRP，COAG，Group＆Hold），MRSA拭子和结果已进行，并获得结果。d）。和神经外科团队的处方前一周，鼻鼻鼻软膏一周。e）。在术前规定的情况下，使用儿童的抗癫痫药（AED）。护理人员应熟悉癫痫持续方案，并确保在病房中获得抗惊厥的紧急药物。患者特定的救援药物和规定的规定，并陪同患者跨现场转移到博蒙特医院。f）。可能需要将AED水平放在前OP中来监测AED血液药物水平。咨询神经病学顾问Ronan Kilbride博士，以确定可能需要获得的频率。g）。PIV套管访问在根据PIV插管护理计划提供的入学和护理方面获得的访问（参考第34号）H）。癫痫发作。与Kilbride博士或神经外科团队讨论有关癫痫管理或药物管理的担忧。pews参数也应根据需要进行讨论和修改。i）。在博蒙特医院将插入Seeg电极的插入。请遵守此过程的程序路径文档。术后CT扫描也将在Beaumont医院立即完成Seeg探测器插入后，以确保在转移回Temple Street的Chi之前正确放置电极。i）。确保所有相关的MDT利益相关者均链接到前OP和基线/术前评估。
第十二届生物农药研讨会专家小组的报告，涉及生物农药风险评估的问题制定
经济合作与发展组织（OECD）是一个政府间组织，在该组织中，北美和南美，欧洲，亚洲，亚洲和太平洋地区以及欧盟的38个国家的代表以及欧盟共同协调和协调政策，讨论相互关注的问题，并共同应对国际问题。经合组织的大部分工作都是由由成员国代表组成的200多个专业委员会和工作组进行的。来自几个合作伙伴国家和感兴趣的国际组织的观察员参加了经合组织的许多研讨会和其他会议。委员会和工作组由位于法国巴黎的经合组织秘书处提供，该秘书处被组织成董事会和部门。
算法问题的不可证实性
将前四篇文章合并后（请参见下面的讨论）产生了著名的Adian-Rabin定理的证明。该定理是组合群体理论中最引人注目，最美丽的定理之一，代表了数学逻辑和群体理论的同时发展。宽松地说，定理指出：根据一个小组的有限陈述，人们几乎没有针对其呈现的群体的属性推断出来。乍一看，对于现代读者来说，这似乎很容易（如果他们被提高了为了将算法在算法上不可确定的特性的存在视为明显的）或令人难以置信的灰心（如果它们很容易灰心丧气）。然而，在这个松散的表面下面是一个惊人的深度，将数学逻辑和（半）组理论中的算法问题联系在一起。上述灰心的读者可能会认为，一旦阅读上述内容，就可以确定一个非平凡的财产，而无非是