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量子-经典动力学距离和量子行走的量子性
我们引入了一个基于保真度的度量 D QC ( t )，以量化图中经典游动与量子游动的动态差异。我们提供了这种量子-经典动态距离的通用、图独立的解析表达式，表明在短时间内 D QC ( t ) 与游动者的相干性成正比，即一个真正的量子特征，而在长时间内它仅取决于图的大小。在中间时间，D QC ( t ) 确实通过其代数连通性依赖于图的拓扑。我们的结果表明，经典和量子游动的动态行为的差异完全是由于短时间内量子特征的出现。在长时间极限下，量子性和动态生成器的不同性质（例如经典游动的开放系统性质和量子游动的幺正性质）的贡献是相等的。
特许学校的远程学习计划模板
• 技术检查 – 计算机登录、各种应用程序使用情况（Vonage、Office 365）、获取帮助的地点 • Primavera 教学模式 • 团队协作 • 指导课程评审 • 学习平台培训 • 虚拟课堂平台培训（大蓝色按钮） • 新的在线教师培训 • 教师期望 • 与学生的沟通期望 • 特殊计划：Spec Ed、504、EL – 政策和程序 • 弱势学生 • FERPA 培训 • 强制报告 • NWEA 测试 – 什么、何时以及如何使用结果 • 学习意图/成功标准 • 使用 MTSS 的干预措施 • 开发提问技巧 • 使用数据来推动教学
学区远程学习计划模板
2020 年 6 月 24 日，杜西州长发布了 2020-41 号行政命令，在 COVID-19 期间优先考虑儿童和学校，涉及 2020-2021 学年学校重新开放。作为行政命令的一部分，所有公立学校均可提交远程学习计划 (DLP)，以获得在 2020-2021 学年为未获得亚利桑那州批准的在线教学 (AOI) 计划的学生提供远程学习选项的灵活性。学区必须在实施远程学习之前向亚利桑那州教育局 (ADE) 提交 DLP。学区可在向 ADE 提交计划后开始运营其 DLP。特许学校必须使用亚利桑那州特许学校委员会 (ASBCS) 提供的模板，并且必须按照 ASBCS 和每个特许持有人指定的教育项目经理在通讯中指定的方式提交其 DLP。
在远距离恋爱中体验社交 VR
并支持异地恋情侣独特的社交和情感需求[7,11-13]。然而，先前的研究表明，这些设计和实践在两个方面未能达到预期，即 1）对沟通的重视往往忽视了许多其他关键的体验品质[3,12]；2）难以提供无缝复制情侣日常活动的具体化和沉浸式体验[6,11]。基于我们先前在计算机介导亲密关系方面的研究[3-5]，本文我们探讨了利用新兴的社交 VR 平台的可能性，希望解决设计技术在支持异地恋（LDR）方面的这两个限制。这项研究是我们首次尝试探索参与社交 VR 如何影响人们的社交、亲密和情感体验（如 LDR），从而为未来设计更符合社交和情感要求的社交 VR 系统提供参考。表1：社交VR的主要技术特征和体验亮点
配置操纵计划的空间距离字段
摘要 - 签名的距离字段（SDF）是机器人技术中流行的隐式形状表示形式，提供有关对象和障碍物的几何信息，形式可以很容易地与控制，优化和学习技术相结合。最常使用SDF来表示任务空间中的距离，这与我们在3D世界中感知到的距离熟悉的概念相对应。但是，可以在数学上使用SDF在其他空间中，包括机器人配置空间。对于机器人操纵器，此配置空间通常对应于机器人的每个关节的关节角度。在机器人计划中习惯表达出配置空间的哪些部分与障碍物相撞，但将此信息视为配置空间中的距离字段并不常见。在本文中，我们演示了在机器人配置空间中考虑SDF进行优化的潜力，我们称之为配置空间距离字段（或简称CDF）。与在任务空间中使用SDF相似，CDF提供了有效的关节角距离查询并直接访问衍生物（关节角速度）。大多数方法将整体计算分为任务空间中的一部分，然后是配置空间中的一部分（评估任务空间的距离，然后使用逆运动学的计算操作）。相反，CDF允许以统一的方式通过控制，优化和学习问题来利用隐式结构。特别是，我们提出了一种有效的算法来计算和融合CDF，可以推广到任意场景。也提出了使用多层感知器（MLP）的相应神经CDF表示，以获得紧凑而连续的表示，同时提高计算效率。我们通过平面避免示例来证明CDF的有效性，以及在逆运动学和操纵计划任务中使用7轴的Franka机器人。项目页面：https：//sites.google.com/view/cdfmp/home
人工智能（AI）在开放和距离中的作用...
总而言之，尽管AI通过使ODL更具个性化，高效和易于使用来增强ODL的巨大潜力，但它也提出了一些挑战和局限性。解决这些问题需要仔细考虑技术，伦理和监管因素。在ODL中，AI的成功集成将取决于将创新与负责任的监督平衡，以确保以促进公平，隐私和包容性的方式使用该技术。展望未来，ODL中AI的未来范围似乎很有希望。随着自然语言处理，机器学习和数据分析的进步，进一步增强了AI工具的功能。持续的研究和创新可能会导致更复杂的系统，这些系统可以提供更具个性化，可扩展性和有效的教育经验。但是，要完全利用AI的潜力，必须制定全面的法规，以解决道德问题，保护用户隐私并确保所有学习者的公平访问权限。因此，AI在ODL中的作用将继续发展，但其成功将取决于创新，道德考虑和包容性政策的谨慎平衡。
远程学习法学硕士（LLM）技术与人工智能法
所学模块以及论文模块的教学部分将为学生提供完成最终研究项目（实习后的论文或高级报告）所需的学科知识和技能。论文模块的教学部分将在第 2 学期开始，并将以不计学分的法律基础和技能的介绍材料为基础，重点介绍各种研究方法。虽然学生不需要进行实证研究来支持他们的论文，但他们应该能够理解和评估他人所做的实证工作。因此，对社会研究问题和研究方法问题的实际知识很重要。全日制学生将于 9 月份开始的第 2b 学期（从 4 月开始）和 1 月份开始的第 2 学期（从第二年的 1 月开始）开始论文的独立部分。
远程教育对 K-12 学生成绩的影响
摘要 过去十年，K-12 教育界的远程学习项目呈现爆炸式增长，远程学习项目是指学生和教师在空间和/或时间上分开的学习体验。虽然自 20 世纪 30 年代以来，中小学生就一直使用电子远程学习系统进行学习，但在线远程学习学校的发展还是一个相对较新的现象。在线虚拟学校可能非常适合满足利益相关者对学校选择、高中改革和 21 世纪技能劳动力准备的需求。在线学习学生数量的增长以及在线学习作为解决教育挑战的重要意义，增加了更深入地研究影响虚拟学校环境中学生学习的因素的必要性。这项荟萃分析是对 1999 年至 2004 年间研究的 14 个通过网络提供的 K-12 远程教育课程的 116 个效应大小的统计回顾。分析表明，与传统教学相比，远程教育对学生学业成绩的衡量标准具有相同的影响。所有结果的研究加权平均效应大小为 -0.028，95% 置信区间为 0.060 至 -0.116，表明参加在线课程的学生和在面对面课堂上授课的学生在成绩上没有显著差异。没有发现与显著正面或负面影响相关的因素。测试的因素包括学术内容领域、学生的年级、远程学习计划的作用、教师的作用、计划的长度、学校类型、远程学习体验的频率、教学节奏、教学时间、教师的准备和远程教育经验以及学生的环境。
数字电路与逻辑设计 - LPU 远程教育
十六进制数系统在计算机中用作中间系统，例如内存地址的表示或颜色的表示。十六进制数系统也称为 16 进制数系统，因为数字中的每个位置都代表一个以 16 为基数的增量数（见表 1.1）。例如，第一个位置（最右边）表示为 16，第二个位置（最右边）表示为 16，依此类推。要确定“十进制”表示中的实际数字，请取该位置出现的数字，然后将其乘以 16x，其中 x 是幂表示。例如，如果数字出现在最右边的位置，则取最右边位置的数字并将其乘以 16。如果数字中有多个位置（例如：17AF），则将所有结果相加。
远程教育对 K-12 学生成绩的影响
摘要 过去十年，K-12 教育界见证了远程学习项目的爆炸式增长。远程学习项目是指学生和教师在空间和/或时间上分开的学习体验。虽然自 20 世纪 30 年代以来，中小学生就一直使用电子远程学习系统进行学习，但在线远程学习学校的发展却是一个相对较新的现象。在线虚拟学校可能非常适合满足利益相关者对学校选择、高中改革和 21 世纪技能劳动力准备的需求。在线学习学生数量的增长以及在线学习作为解决教育挑战的重要意义，增加了更深入研究影响虚拟学校环境中学生学习的因素的必要性。这项荟萃分析是对 1999 年至 2004 年间研究的 14 个网络 K-12 远程教育项目的 116 个效应量的统计回顾。分析表明，与传统教学相比，远程教育对学生学业成绩的衡量标准具有相同的影响。所有结果的研究加权平均效应量为 -0.028，95% 置信区间为 0.060 至 -0.116，表明参加在线课程的学生和在面对面课堂上授课的学生在成绩上没有显著差异。未发现任何与显著正面或负面影响相关的因素。测试的因素包括学术内容领域、学生的年级、远程学习课程的作用、教师的作用、课程长度、学校类型、远程学习体验的频率、教学节奏、教学时间、教师的准备和远程教育经验以及学生的环境。