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通过使用多种策略解决问题来支持对代数的理解
由美国教育部资助的工作交换所，审查了有关教育计划，产品，实践和政策的现有研究。我们的目标是为教育工作者提供他们做出基于证据的决策所需的信息。融合了严格的研究实践和内容专业知识，WWC创建了实践指南，以使教育工作者获得有关当前教育挑战的最佳证据和专业知识。在建议3中，这些针对父母和照顾者的技巧是基于“教学学生识别和生成解决问题的策略”的第一个行动步骤。要了解有关研究证据的更多信息，以及有关在家中了解代数的其他建议和行动步骤，请阅读完整的实践指南：https：//ies.gov/ncee/wwc/wwc/practiceguide/20。
学习优化变分量子电路来解决组合问题
量子计算是一种计算范式，在解决各种问题时有可能超越经典方法。最近提出的量子近似优化算法 (QAOA) 被认为是近期展示量子优势的主要候选算法之一。QAOA 是一种变分混合量子-经典算法，用于近似解决组合优化问题。QAOA 针对给定问题实例获得的解决方案的质量取决于用于优化变分参数的经典优化器的性能。在本文中，我们将寻找最优 QAOA 参数的问题表述为一项学习任务，其中可以利用从解决训练实例中获得的知识来为看不见的测试实例找到高质量的解决方案。为此，我们开发了两种基于机器学习的方法。我们的第一种方法采用强化学习 (RL) 框架来学习策略网络以优化 QAOA 电路。我们的第二种方法采用核密度估计 (KDE) 技术来学习最佳 QAOA 参数的生成模型。在这两种方法中，训练过程都是在可以在传统计算机上模拟的小型问题实例上执行的；然而，学习到的 RL 策略和生成模型可用于有效地解决更大的问题。使用 IBM Qiskit Aer 量子电路模拟器进行的大量模拟表明，与其他常用的现成优化器相比，我们提出的基于 RL 和 KDE 的方法将最优差距缩小了 30 倍。15 倍。
3在电池储能系统中解决的主要设计挑战
图2显示了Ti可堆叠的电池管理单元参考设计，该单元参考设计通过BQ79616电池监视器实现±3-MV电池电压误差从–20°C到65°C。对于住宅系统，另一种选择是BQ76972电池监视器，它可以达到±5-MV电池电压从–40°C到85°C。多路复用器开关扩展温度测量通道，以确保监视每个电池电池和电源总线连接器温度。可堆叠的电池参考设计保留了额外的温度通道，以进行多路复用器开关的诊断检查。
氢如何解决可再生能源存储问题？
eng -3.q.1-氢燃料电池的环境影响较低，当从水中产生氢时，没有产生二氧化碳。但是，该技术很昂贵，仍需要能量来创建燃料电池中使用的氢气。请参阅截至2019年9月的AP环境科学。下一代科学标准：HS-ESS3-4：评估或完善一种技术解决方案，以减少人类活动对自然系统的影响。
为什么水库不会解决加利福尼亚的水灾
流是溪流栖息地结构和质量的主要决定因素。鱼类和无脊椎动物等水生物种响应自然流动动力学而进化，流动状态的变化可能会带来毁灭性的后果。3对于众多鲑鱼，由于储层释放而引起的波动流动会导致搁浅（鱼与水道隔离并干燥），下游位移，巢位点脱水，饲养生存减少和迁移改变。4河岸生态系统也取决于流。流动制度在很大程度上决定了河岸植物群落的组成和结构，5又支持其他野生动植物的多样性。流动动力学的改变可能会对河岸动植物产生级联影响。许多河岸物种还依赖于定期洪水，这些洪水经常被消除或大大减少储层下游，从而进一步减少或消除了有价值的栖息地。6
量子启发的分销算法估算以解决旅行推销员问题
摘要 - 提出了一种新颖的量子启发算法估计（QIEDA）来解决旅行推销员问题（TSP）。QIEDA使用W状态量子电路的修改版本在算法运行时采样新解决方案。将算法行为与其他基于人群的其他算法进行比较。QIEDA收敛速度比其他算法快，并且所获得的溶液随着问题的大小增加而改善。此外，我们表明量子噪声增强了对最佳解决方案的搜索。因为量子计算机彼此不同，部分原因是分布量子位的拓扑，因此分析了在不同拓扑中执行QIEDA的计算成本，并为使用Qieda求解的TSP提出了理想的拓扑结构。索引术语 - Quantum计算，量子机学习，旅行推销员问题，分销算法算法
一种解决人工智能规划难题的新型自动化课程策略
主算法（算法 1）首先从我们需要解决的目标 6 实例（算法 2）创建一个子实例任务池，并可能从其他未解决的实例中创建子实例以进一步提高性能（选项 MIX）。通常，任务池包含 100,000 个任务或子实例。8 在每次迭代中，采样器/老虎机从池中挑选一批任务子实例并将其传递给 9 RL 代理。一批通常有 500 个任务或子实例（算法 3）。10 基于蒙特卡洛树搜索（算法 4）的 RL 代理，借助神经网络（CNN 或 11 GNN）进行增强，尝试解决这些实例。对于批次中的每个实例，MCTS 都会在给定的资源预算下寻找一个解决方案，对于生成的每个成功解决方案，MCTS 还会为策略/价值深度网络（训练器）生成一系列新的训练数据，以进一步更新其网络参数。每个实例的 MCTS 成功/失败状态都会发送回采样器/老虎机以调整其权重。每次成功的尝试不仅会生成一个有效的解决方案，还会为训练器改进策略/价值数据，以训练代理的深度网络。训练器会保留一个大小为 100000 的池子，用于存储 MCTS 生成的最新训练数据，并训练网络。每个训练批次都会均匀随机抽样。所有实验均在配备 2x18 19 核 Xeon Skylake 6154 CPU 和 5 个 Nvidia Tesla V100 16GB GPU 的机器上完成，所有训练组件均使用学习率为 0 的 Adam。 002作为默认优化器。MCTS模拟次数R设置为1600，Exp3每次迭代采样的batch size M设置为500。
嘿，人工智能，你能通过与代理交谈来解决复杂的任务吗？
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人工智能发展中的社会困境以及我们必须解决它的原因
AI 开发人员面临的困境。我们认为，当前 AI 开发中道德实践的方法未能解释开发人员在做正确的事情和保住工作之间做出选择的挑战。如果每个人都以某种方式行事，社会就会获得最佳结果，但实际实施这种行为会给个人带来不利影响，使他们无法做到这一点，这时就会出现社会困境。我们发现的问题是，当前的结构往往把拒绝不道德开发的负担放在开发人员的肩上，而由于他们的社会困境，他们不可能做到这一点。此外，这一挑战将变得越来越重要和普遍，因为人工智能正成为当前最具影响力的技术之一，对开发的需求巨大 [ 19 , 68 ]。人工智能领域的进步带来了数据分析和模式识别的空前进步，随后推动了该行业的进步。这一进步主要归功于机器学习，这是一种数据驱动的方法。在大多数情况下，所使用的数据都是历史数据，因此可以代表歧视性做法和不平等现象。因此，当前使用的许多机器学习模型巩固甚至加剧了现有的歧视性做法和不平等现象。此外，人工智能技术不必具有歧视性，其发展就是不道德的。基于面部识别、智能警务和安全城市系统的大规模监视已被多个国家使用 [ 29 ]，社交媒体使用的新闻推送模型会创建回音室并助长极端主义 [ 24 ]，自主武器系统正在生产中 [ 38 ]。
嘿，人工智能，你能通过与代理交谈来解决复杂的任务吗？
为每个复杂任务从头开始训练大型模型会浪费大量资源和数据。为了帮助开发能够利用现有系统的模型，我们提出了一项新挑战：通过自然语言与现有代理（或模型）进行交流，学习解决复杂任务。我们设计了一个综合基准 C OMMA QA，其中包含三个复杂推理任务（显式、隐式、数字），旨在通过与现有 QA 代理进行交流来解决。例如，使用文本和表格 QA 代理来回答诸如“谁是美国投掷标枪最远的人？”之类的问题。我们表明，即使可以访问每个代理的知识和黄金事实监督，黑盒模型也很难从头开始学习这项任务（准确率低于 50%）。相比之下，学习与代理交流的模型表现优于黑盒模型，在黄金分解监督下，得分达到 100%。然而，我们表明，通过与现有代理进行通信而不依赖任何辅助监督或数据来学习解决复杂任务的挑战仍然难以实现。我们发布了 C OMMA QA 以及组合泛化测试拆分，以推进该方向的研究。1