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4级单元3-教师指南
·拼写课程提供了高级语音代码的说明，包括不规则和/或罕见的声音/拼写对应关系以及用英语单词使用的常见外国拼写。这些技能是使用支持拼字映射和流利，自动检索的多感觉策略引入的。大火中包含的课程为学生提供了一些机会，可以练习应用新学习的声音拼写，但是有些学生（尤其是那些具有基于语言的学习差异的学生）可能需要额外的机会来练习应用此新学习的代码。每天收集的形成性评估数据可以帮助教师确定需要其他练习的学生。老师应该期望有些学生需要在这一领域进行其他练习。
初级计算研究人员发布
○ Experience with web development (HTML, CSS, Javascript, React, Vue, Svelte, three.js, d3.js, leaflet, mapbox) ○ Experience with data analysis (Python, pandas, numpy, scikit-learn, SQL) ○ Experience with GIS tools (QGIS, ArcGIS, ArcMap, Leaflet, or MapBox) ○ Experience with command line interface and用于文件操作的脚本工具●具有灵活和独立工作以及指导的验证能力●较强的书面和口语交流技巧；能够记录对细节的关注并纳入关键反馈的能力●展示了研究技能和经验在跨学科团队上合作的经验●通过暴露于敏感/图形内容的学习最佳实践的兴趣●开放的探索，使用和学习新方法，框架和工具和工具●熟悉设计，访问和访问权限
气候变化教育的教师取向
摘要学者和政策制定者应辩论气候变化教育的重点。但是，关于教师职位的实证研究，这场辩论仅在有限的程度上得知。基于对荷兰有19位经验丰富的中学教师的访谈，从传播到变革性，以及从工具到解放性的，有9个方向。教师通常认为知识是形成意见或做出决定的基础的重要知识。许多人想让学生意识到人为气候变化是事实，因为他们将其视为解决问题。但是，教师对可持续价值和行为的看法有所不同。一位老师提高了可持续价值，而五个教师只想通过间接转向来刺激可持续行为。大多数集中在良好的行为上，但许多老师仍然提供了激励措施。对教育中立性的信念起着主要作用。
Eschernet：可扩展视图合成的生成模型
人类的视野。这种能力不仅对于诸如对象操纵和导航之类的实践日常任务至关重要，而且在培养人类创造力方面起着关键作用，使我们能够以深度，幽默感和沉浸感进行设想和制作对象。在本文中，我们重新审视了视图综合问题并提出：我们如何学习一般的3D表示以促进可扩展的视图综合？我们试图从以下两个观察结果中调查这个问题：i）到目前为止，目前的最新进展主要集中在训练速度和/或提高效率上[12，18，18，31，48]。值得注意的是，这些进步都共同依赖于体积渲染以进行场景优化。因此，所有这些视图合成方法固有地是场景特定的，再加上全局3D空间坐标。相比之下，我们主张一个范式移动，其中3D表示仅依赖场景颜色和几何形状，学习隐式表示无需地面真相3D几何形状，同时也从任何特定坐标系统中具有重要的独立性。这种区别对于实现可扩展性至关重要，以超越场景指编码所施加的约束。ii）本质上，视图合成更适合作为有条件的生成建模问题，类似于生成图像中的图像[25，60]。随着可用信息的增加，生成的场景变得更加限制，逐渐收敛于地面真相表示。仅给出一组稀疏的参考视图时，所需的模型应提供多个合理的预测，并利用生成表述中的固有随机性，并从自然图像统计信息和从其他图像和对象中学到的语义先验中获取见解。值得注意的是，现有的3D生成模型通常仅支持单个参考视图[20 - 23，44]。我们认为，更理想的生成配方应具有不同级别的输入信息。在这些见解的基础上，我们引入了Eschernet，这是一种图像到图像的条件扩散模型，用于视图合成。Eschernet利用了使用Dot-Product自我注意力的变压器体系结构[51]，以捕获参考对目标和目标对目标视图一致性之间的复杂关系。Eschernet中的一个关键创新是相机位置编码（CAPE）的设计，专门代表4个DOF（以对象）和6个DOF相机姿势。这种编码的速率空间结构进入令牌，使模型能够仅基于其相对摄像机的转换来计算查询和密钥之间的自我注意事项。总而言之，Eschernet表现出以下非凡的特征：•一致性：埃舍内特固有地整合了视图的固定性，这要归功于相机位置编码的设计，从而鼓励了对目标对目标和目标视图视图的一致性。
教师免疫的哲学：EFL教师的观点
教师因素涵盖了教师的认知和情感特征，这些特征可能会影响他们的教学功效。语言教师的免疫力是决定教师在其环境中的心理健康的情感因素之一。本研究努力列出新手中的因素，并经验丰富的EFL教师的教师免疫哲学。为此，首先，研究人员使用便利抽样选择了62位EFL教师，其中包括38名新手和24位经验丰富的老师在Tabriz（伊朗）的十个著名语言学院（伊朗）作为参与者。第二，他们对参与者进行了30分钟的访谈，以通过研究人员开发的半结构化访谈协议来确定影响其TI理念的因素。最后，他们使用主题分析来具体说明其教师免疫哲学中的主要因素。研究结果表明，尽管新手教师将外部支持视为其哲学的主要因素，但经验丰富的教师将其内部力量视为影响其教师免疫哲学的决定性因素。这些发现可能对外语环境中的教师教育课程具有实际影响。
人工智能政策杠杆对美国政府工具的回顾......
美国政府 (USG) 对人工智能 (AI) 的国家安全影响越来越感兴趣。在本报告中，我们提出以下问题：鉴于国家安全问题，美国政府可能如何影响 AI 的研究、开发和部署——无论是在美国国内还是国外？我们对当前法律框架内美国政府的一些政策杠杆进行了通俗易懂的概述。对于每个杠杆，我们描述其起源和立法基础以及过去和现在的用途；然后我们评估其未来应用于 AI 技术的可行性。按照用于明确国家安全目的的可能性降序排列，我们涵盖了以下政策杠杆：联邦研发支出、外国投资限制、出口管制、签证审查、延长签证途径、保密令、出版前审查程序、国防生产法、反垄断执法和“天生秘密原则”。
Gaël Obein 授权直接研究...
第一个要研究的属性是颜色。从 20 世纪初开始，CIE 制定了测量协议，并且对反射光谱和比色坐标之间的对应关系进行了标准化。我们现在是 1931 年。比色法诞生了，得益于它，分光光度计、色度计、感知模型、表示空间、辨别阈值、公式方程以及一大堆工具和指标将会迎来这一天。比色法如今已是一门成熟的科学。它测量颜色并帮助制造商描述、复制或监控他们的产品。标准已经到位并且有效。彩虹色或随角异色涂料的上市给过去 15 年的市场带来了一些改变。面对这些效果，无论是形态蝴蝶的自然效果，还是效果涂料的合成效果，经典比色法都显示出其局限性。有必要实施双向比色法。相关辐射量不再是反射因子，而是BRDF，英文缩写为亮度系数的双向分布函数。 BRDF 使用测角分光光度计进行测量。该领域已经取得了巨大的努力和进展，并且角色表面的表征得到了很好的掌握 [3][4]。我的一部分