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评估自适应策略的优势......
最近，[Wang et al ., Phys. Rev. Research 1, 033169 (2019)] 提出了量子策略非对称可区分性的资源理论。资源理论的基本对象是量子策略对，它们是量子通道的泛化，为描述任意量子相互作用提供了框架。在本文中，我们提供了该资源理论中一次性操作量的半定程序表征。然后，我们应用这些半定程序来研究自适应策略在广义振幅阻尼通道的鉴别和可区分性提炼中的优势。我们发现自适应策略与非自适应策略所能实现的目标之间存在显著差距。
自适应系统应用指南
自适应阵列以两种不同的方式构建。垂直覆盖范围完全可变，与列中的模块数量无关，这意味着部署的模块数量仅由 SPL 和方向性要求决定。水平覆盖范围通过向阵列物理添加列来增加。Resolution 软件的“阵列助手”旨在帮助根据实际可用的模块数量创建三维覆盖预测。只需在 Resolution 中将场地定义为模型，启动阵列助手，它就会引导您获得最终结果。当然可以修改结果，并且可以随时重新定义或调整覆盖要求和使用的模块数量。每次在 Resolution 中进行更改时，都会自动重新计算参数并显示结果以供查看。一旦确认模型代表您的意图，只需将新设置上传到自适应阵列，系统即可准备就绪。
预防性适应策略模型...
本文介绍了针对复杂技术对象预防性维护计划所开发的模型的分析结果。我们开发了基于两组不同假设的模型。解决的一般问题是确定一组零件或子组件的预防性更新联合时间。第一个模型（计划预防性维护策略模型）的目的是确定对进行故障后更新的零件持续应用先前开发的预防性维护计划的盈利能力。第二个模型（系统预防性维护的自适应策略模型）允许人们在每次其中一个零件进行故障后更新时确定一组零件的新预防性更新联合时间。使用典型的维护规划工具（基于动态规划和贝尔曼最优原理的决策随机模型）获得每个零件或子组件的初始预防性维护策略。使用这两个模型进行了示例模拟计算，并将其结果呈现为所开发的更新策略的估计总维护成本。分析对象是所选轨道车辆车轮在运行过程中因磨损而变化的几何特征。基于此类分析，可以为特定应用领域选择更好的预防性维护模型。
AI驱动的自适应学习系统
人工智能（AI）彻底改变了教育领域，为增强课程提供并改善学习成果提供了前所未有的机会。本评论文章探讨了AI驱动的自适应学习系统在现代教育中的变革性作用，重点是2013年至2024年之间的发展。这些系统利用AI算法来针对个别学生的需求量身定制学习经验，从而解决了传统的单一规模符合所有教育模型的局限性。本文研究了关键应用程序，例如个性化内容交付，实时反馈和预测分析，同时还应对挑战，包括道德问题，算法偏见和数字基础架构差距。借鉴了对文献的广泛系统评价，本研究强调了各种教育环境中经验研究和案例研究的证据。这些发现强调了自适应学习系统在增强教育中的参与度，可及性和公平性方面的有效性，但也强调了对强大的道德框架，教师培训和政策干预的需求。讨论提供了将这些技术纳入教育生态系统的路线图，从而使创新与公平平衡。本文旨在为教育者，研究人员和决策者提供对AI驱动的自适应学习系统如何重塑教育的未来，为更具包容，高效和有影响力的学习范式铺平道路的全面了解。
AI驱动的自适应学习系统
人工智能（AI）彻底改变了教育领域，为增强课程提供并改善学习成果提供了前所未有的机会。本评论文章探讨了AI驱动的自适应学习系统在现代教育中的变革性作用，重点是2013年至2024年之间的发展。这些系统利用AI算法来针对个别学生的需求量身定制学习经验，从而解决了传统的单一规模符合所有教育模型的局限性。本文研究了关键应用程序，例如个性化内容交付，实时反馈和预测分析，同时还应对挑战，包括道德问题，算法偏见和数字基础架构差距。借鉴了对文献的广泛系统评价，本研究强调了各种教育环境中经验研究和案例研究的证据。这些发现强调了自适应学习系统在增强教育中的参与度，可及性和公平性方面的有效性，但也强调了对强大的道德框架，教师培训和政策干预的需求。讨论提供了将这些技术纳入教育生态系统的路线图，从而使创新与公平平衡。本文旨在为教育者，研究人员和决策者提供对AI驱动的自适应学习系统如何重塑教育的未来，为更具包容，高效和有影响力的学习范式铺平道路的全面了解。
多智能体自适应数学学习
我们利用 OpenAI 的 GPT-4o 模型，使用多个大型语言模型代理提出了一个原型自适应学习框架。每个代理都专门针对自适应学习的一个特定方面。代理使用自动生成的多代理框架相互通信。群组通信以不受约束、半约束和完全约束的方式实现。不受约束的代理通信允许自动生成的 GroupChatManager 仅根据代理所擅长的描述来选择下一个要“发言”的代理。半约束代理选择使用了允许和不允许的转换。受约束的代理通信使用状态机来选择下一个代理。使用受约束的通信允许任务排序的可预测性，但在处理任意学生输入方面不太灵活。不受约束的通信偶尔会出现代理角色混淆。我们使用受约束通信的原型系统向学习者传授新材料并测试他们的掌握程度。实现实验的代码是开源的，可在 github 1 上找到。
自适应系统的认证注意事项
本研究由 NASA 资助，合同编号为 NNL13AC67T。本材料中表达的任何观点、发现、结论或建议均为作者的观点，并不一定反映 NASA 或美国政府的观点。一些个人为本报告中描述的研究做出了贡献。罗克韦尔柯林斯公司的 Siddhartha Bhattacharyya 提供了总体监督、章节概述和特性描述。罗克韦尔柯林斯公司的 Darren Cofer 开发了有关认证挑战和总体监督的章节。Dave Musliner、Joseph Mueller 和 Eric Engstrom 提供了对智能和自适应控制算法的见解。NASA 兰利研究中心的 Kelly J. Hayhurst 提供了有关自适应系统和认证的宝贵意见。来自学术界、工业界和政府机构的许多研究人员提供了对自适应系统的见解。
自适应 TOLDO 系统 STM - DSpace@MIT
本论文研究了托尔多（Toldo）的结构、空间和气候性能。托尔多是一种传统的轻型街道遮阳装置，是伊斯兰城市景观的象征。通过重新审视其历史根源及其背景、文化和功能特征，本论文旨在建立一个框架，在此基础上推测其在当代实践中的重生。这样的框架提供了理论基础和技术机会，将原始的托尔多重新改造为商业衍生产品，设想分三步实现其现代化。首先，数字定制工具允许直观的最终用户生成设计；其次，能量收集材料和微电子技术增强了产品的应用范围，并丰富了其功能灵活性，使其可以用作街道层面以外的建筑表皮；第三，在线营销平台协调跨学科分包商的全球沟通，同时整合产品的传统经济和工艺。最后，开罗的不同案例研究将展示此类建筑产品的广泛范围并证明该系统的可靠性，因为它面临着现实生活中的需求和各种投资倾向。