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通过融合改变教育技术
今年发布的 NAEP 分数显示，COVID 对学生学习产生了巨大影响：阅读和数学成绩的下降幅度是实施测试 30 年来最大的。即使在疫情之前，NAEP 分数也落后了。为了让美国的教育系统重回正轨，我们邀请了来自不同团体的 40 位专家——从教育技术公司到慈善组织再到教师——来讨论可能的解决方案。该小组强调了教育的多学科和融合性质，教育领域涉及心理学、认知科学、社会学和经济学以及正在学习的特定领域（数学、生物学、化学等）。教育传统上是孤立的，往往抵制从技术到职业和工作性质变化等关键社会创新。这使得教育成为融合加速器的绝佳潜在轨道，它“建立在基础研究和发现的基础上，以加速解决方案对社会产生影响。”在构思了数据科学教育、中学数学和评估等关键领域的可交付成果后，该小组讨论了这些领域的交叉趋势。他们发现，支持教育融合至关重要，这将有助于让当今的学生成为明智的决策者、积极解决问题的人和自我导向的终身学习者。本报告提出了专家认为对改善教育机会至关重要的关键主题和必要的伙伴关系。然后，它研究了产生能够改变美国教育格局的可交付成果所需的关键学科和融合。可交付成果的主要未来方向、其智力价值和更广泛的社会影响：● 中学数学可交付成果侧重于提高学生的积极性、数学概念和技能的相关性、支持协作和基于项目的学习、优化和扩展反馈机制以及开发 AI 来响应学生的输入。这些创新将有助于揭示更多关于成就和机会差距以及其他在 STEM 领域对学生群体产生不同影响的机制。 ● 数据科学教育成果侧重于让学生掌握处理数据的程序技能，并支持教师及时对数据科学相关的评估提供反馈。这些成果的智力价值包括了解如何将数据科学教育融入主流课程——或将其作为一门独立的学科进行开发和教授（Engel，2017）——鉴于其跨学科性质。● 评估成果侧重于开发新的、越来越不引人注目的学生评估方式，包括游戏化等元素以及评估更广泛的技能（如自我调节和协作学习）。这些成果的智力价值包括更深入地理解学习过程，通过更有效、更少破坏性和更全面的评估产生更广泛的影响。
视觉变压器具有分层注意力
摘要：本文解决了香草视觉变压器中与多头自我注意（MHSA）相关的高计算/空间复杂性。为此，我们提出了层次MHSA（H-MHSA），这是一种新颖的方法，以层次的方式计算自我注意力。具体来说，我们首先将输入图像分为通常完成的补丁，每个补丁都被视为令牌。然后，提议的H-MHSA学习本地贴片中的令牌关系，作为局部关系建模。然后，将小斑块合并为较大的贴片，H-MHSA对少量合并令牌的全局依赖性建模。终于，将本地和全球专注的特征汇总为具有强大表示能力的功能。由于我们仅在每个步骤中计算有限数量的令牌的注意力，因此计算负载大大减少。因此，H-MHSA可以在不牺牲细粒度信息的情况下有效地模拟令牌之间的环境关系。与H-MHSA模块合并，我们建立了一个基于层次的变压器网络的家族，即HAT-NET。为了证明帽子网络在场景中的优越性，我们就基本视觉任务进行了广泛的实验，包括图像分类，语义分割，对象titection和实例分段。因此，HAT-NET为视觉变压器提供了新的视角。代码和预估计的模型可在https://github.com/yun-liu/hat-net上找到。
同意以 2.45 亿欧元的价格向 Pontegadea 转让 Delta 风电场（西班牙）49% 的股份
该公司计划继续实现该业务的有机增长，这得益于在经合组织国家开发和运营的项目组合，2020 年与 Ibereólica Renovables 在智利签署合资企业以及收购美国 Hecate Energy 公司 40% 的股份后，这一增长势头进一步增强。Hecate Energy 专门从事光伏和储能项目的开发。Repsol 计划在今年年底前实现 1.7 吉瓦的可再生能源装机容量，另有 4.7 吉瓦的项目正在建设或开发中。
一种具有输入阻抗增强和抑制偏移诱导电荷转移的斩波神经前端
摘要 — 现代神经调节系统通常提供大量的记录和刺激通道，这降低了每个通道的可用功率和面积预算。为了在面积限制越来越严格的情况下保持必要的输入参考噪声性能，斩波神经前端通常是首选方式，因为斩波稳定可以同时改善（1/f）噪声和面积消耗。现有技术中，通过基于输入电压缓冲器的阻抗增强器解决了输入阻抗大幅降低的问题。这些缓冲器对大型输入电容器进行预充电，减少从电极吸取的电荷并有效提高输入阻抗。这些缓冲器上的偏移直接转化为电荷转移到电极，这会加速电极老化。为了解决这个问题，提出了一种具有超低时间平均偏移的电压缓冲器，它通过定期重新配置来消除偏移，从而最大限度地减少意外的电荷转移。本文详细介绍了背景和电路设计，并介绍了在 180 nm HV CMOS 工艺中实现的原型的测量结果。测量结果证实，发生了与信号无关的缓冲器偏移引起的电荷转移，并且可以通过所提出的缓冲器重新配置来缓解这种电荷转移，而不会对输入阻抗增强器的操作产生不利影响。所提出的神经记录器前端实现了最先进的性能，面积消耗为 0.036 mm2，输入参考噪声为 1.32 µV rms（1 Hz 至 200 Hz）和 3.36 µV rms（0.2 kHz 至 10 kHz），功耗为 13.7 µW（1.8 V 电源），以及 50 Hz 时的 CMRR 和 PSRR ≥ 83 dB。
其他学习需求转换程序
ALN系统用IDP替换了有关学校行动/学校行动以及学习和技能计划（LSP）的学习者的现有支持计划（包括SEN的陈述，个人教育计划（IEPS））使用IDP。在确定25岁以下的儿童或年轻人的情况下，他们通常有权获得IDP，无论他们在哪里受过教育。上面的问题3描述了ALN系统何时以及如何为特定的儿童群体上线。
碳存储责任转移和孔隙空间统一
即使在井关闭后，也确保责任的潜力，因此有助于阻止闭合前的错误，并确保没有激励所有者和运营商来削减拐角处，例如使用更便宜，较弱的材料，而对长期后果却很少考虑。它还确保没有激励所有者和运营商不断向相关的监管机构提供草率或不完整的信息，这可能会将发现推迟到关闭井后。此外，如果需要补救，所有者和运营商通常都可以根据自己对自己的井拥有的优越知识来快速补救监管问题。5
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Wafer-Scale Gold Nanomesh通过纳米转移印刷朝着具有成本效益的多重传感平台
检测化学和生物物质，以涉及各种应用方案，例如可穿戴电子设备，智能点（POC）诊断，环境监测等。[1,2]要适当地满足这些新兴要求，理想的生化传感器应具有诸如高灵敏度，长期鲁棒性，快速响应，实时监测能力，出色的选择性，低单位成本，检测下限，较大的动态范围，低功耗等等等特性[3]但是，人类仍然需要进行陡峭的攀登之旅才能实现这些目标。值得注意的是，2019年冠状病毒病的全球大流行（Covid-19）表明，我们的技术储备在满足这种紧急，庞大和多功能的要求方面并没有充分准备，并引起了对生化感测技术的极大关注。迄今为止，包括化学主义的几种主要技术路线，[4,5] plasonic，[6,7]电化学，[8,9]声传感器，[10,11]等。已经开发出来，每个传感器中的每一个都在某些上述方面具有针对各种实际应用方案的特定优点。纳米制造技术的快速开发用于不同材料和各种结构，由于其小特征和主动结构特性，例如高地表到数量，独特的物理特性，独特的物理特性等，戏剧性地增强了这些传感设备的性能。[12–14]