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如何完成教师的Flex计划教程
•指示您想如何处理错过的测验和测试。如果您指出学生应该安排化妆测验或测试，则建议学生安排其化妆在ODS。注意：测试协议允许您指示化妆测验或测试的参数。ODS测试中心的监管者在星期五，在课程大纲中或大学学习周期间所示的部门化妆日。
MWBE 100利用计划教程 - 通用服务办公室
说明：此利用计划必须包含根据合同所提供的每个NYS认证的少数民族和妇女拥有的商业企业（MWBE）提供的供应和/或服务的详细说明。通过提交该计划，投标人/承包商承诺根据MWBE分包商，供应商和经销商的使用，按照招标/合同中包含的MBE/WBE目标的要求进行真诚努力。做出虚假陈述或包含信息，证明缺乏真诚或与之结合的信息，法律禁止使用利用计划的一部分或结合使用，并可能导致罚款，包括但不限于终止合同的损失，有资格的损失，有资格提交未来的竞标和/或与支付的持有。不执行商业有用功能的公司可能不计入MWBE利用率。必要时附加额外的床单。投标人/承包商信息MWBE目标在合同投标人/承包商名称中：NYS供应商ID：MBE％
![基于多核纤维的太空分层多路复用网络的深增强学习RMSCA [邀请教程]](/simg/a/a7dc23a2ed6945ae588b3a67352e043368864ba0.webp)
基于多核纤维的太空分层多路复用网络的深增强学习RMSCA [邀请教程]
对网络能力的不断升级的要求催化了太空层多路复用（SDM）技术的采用。随着多核光纤（MCF）制造的持续进展，基于MCF的SDM网络被定位为可行且有前途的解决方案，可在多维光学网络中实现更高的传输能力。然而，借助基于MCF的SDM网络提供的广泛网络资源带来了传统路由，调制，频谱和核心分配（RMSCA）方法的挑战，以实现适当的性能。本文提出了一种基于基于MCF的弹性光网（MCF-eons）的深钢筋学习（DRL）的RMSCA方法。在解决方案中，具有基本网络信息和碎片感知奖励函数的新型状态表示旨在指导代理学习有效的RMSCA策略。此外，我们采用了一种近端策略优化算法，该算法采用动作面膜来提高DRL代理的采样效率并加快培训过程。用两个不同的网络拓扑评估了所提出的算法的性能，其交通负荷不同，纤维具有不同数量的核心。结果证实，所提出的算法在将服务阻断概率降低约83％和51％方面优于启发式方法和最先进的基于DRL的RMSCA算法。此外，提出的算法可以应用于具有和没有核心切换功能的网络，并且具有与现实世界部署要求兼容的推理复杂性。
试点研究和实践教程
摘要 由于出版物数量迅速增长，质量参差不齐，迫切需要帮助科学家消化和评估相关论文，从而促进科学发现。这产生了许多紧迫的问题；然而，科学论文生命周期中的计算机与人协作仍处于探索阶段，缺乏分析相关任务的统一框架。此外，随着大型语言模型 (LLM) 近期取得的重大成功，它们在学术写作中发挥着越来越重要的作用。在本前沿教程中，我们旨在提供论文生命周期的全面概述，详细说明机器如何增强科学家研究过程的每个阶段，包括科学文献理解、实验开发、手稿撰写以及最终的草稿评估。本教程专为对这一快速发展的 NLP 增强论文写作领域感兴趣的研究人员而设计。本教程还将包括一节动手练习，在此期间参与者可以指导机器产生想法并自动撰写关键论文元素。此外，我们将解决当前的挑战，探索未来的方向，并讨论潜在的道德问题。为整个论文生命周期的人机协作而设计的工具包也将公开发布。教程材料可在线访问 https://sites.google.com/view/coling2024-paper-lifecycle/ 。
2024 年量子信息知识 (QuIK) 研讨会量子误差校正教程
量子技术利用量子力学定律（对世界最精确的物理描述）来实现全新的信息处理能力。主要的量子技术是量子计算机、量子通信和网络以及量子传感器。虽然这些技术都是从相同的概念发展而来的，但它们的目标和任务却大不相同。在本次研讨会上，我们将主要关注量子计算，其目标是在原子、离子、超导电路和光子等量子力学载体中存储和处理信息。当与环境隔离时，这些载体表现理想，可以无限期地保持信息完整。然而，实际上，它们不断与环境相互作用，导致存储的信息退相干。同样，对这些载体进行外部操纵以计算信息也远非理想，存在精度不足、背景噪声等问题。因此，必须保护存储的信息免受退相干的影响，并确保其处理对设备故障具有耐受性。在量子系统中，这种容错信息处理的最系统方法是使用量子纠错码。在本文中，我们简要概述了量子纠错和容错的基本原理。我们假设读者熟悉经典纠错或信道编码，但可能不熟悉量子信息。目标是为 QuIK'24 研讨会的与会者提供足够的背景知识，以便他们跟上受邀演讲、海报和讨论。虽然这不是对该领域的全面回顾，但我们将为读者提供充足的参考资料，以扩展此处讨论的基础知识。有关量子计算和量子纠错的历史回顾，我们建议读者参考 [1]–[4]。
导航应用程序的因素图：教程
在导航中，从多个传感器中集成数据的能力是一个essen tial元素。如果已知系统的动力学（即可以随机建模），则可以将测量值随时间集成在一起以估计系统的状态。数十年来，Kalman过滤家族（包括线性，扩展，无味和许多其他变体）一直是传感器融合的主力，用于导航。是线性的卡尔曼滤波器，这是当（a）测量和动力学是线性和（b）所有噪声源的最佳最大似然估计器，Gaussian和White（Maybeck，1990）。不幸的是，大多数实用系统不符合这些要求，从而解释了社区中使用的大量Kalman过滤器变体。
关于物种分布映射和生态学的教程...
在过去的十年中，获得全球数据的访问越来越重要，对于研究，可以以宏观的范围深入了解各种生物学，环境和社会问题。数字化大大增强了标本室数据在分析物种分布数据和生态生态位模型中的使用。然而，对于初学者而言，使用开源软件的建模和映射方法的来源非常缺乏。我们创建了一个可复制且彻底的教程，以可视化物种发生数据和探索性分析，该分析是由具有广泛背景和水平的本科生开发的。本教程集成了开源程序QGIS，Maxent和R来开发使用苔藓植物作为案例研究的分发图，以促进开源软件和远程访问学习的可访问性。本教程已经为稀有伊利诺伊州苔藓植物的分布建模提供了进一步研究的基础，以更好地了解气候变化的潜在影响。