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Re：1525年房屋法案是否要求学区接受指定的PTA捐赠，以资助补充教育人员职位并使用基金
《教育法》第11.156条规定了对公立学校捐款的接受和使用。t ex。e duc。code§11.156（a），（b）。在最近结束的常规会议期间，第八十七章立法机关颁布了1525年的众议院法案，该法案增加了第11.156（c）款，专门解决了父母教师组织或协会（一个“ PTA”）的某些捐款（“ PTA”），该捐赠指定用于资助补充教育员工职位。参见2021年5月31日的法案，第87条，R.S.，H.B。1525，§2（编码在tex。e duc。code§11.156（c））（“房屋法案1525”或“第11.156（c）节”）。You tell us that Austin Independent School District (“Austin ISD”) has taken the position that because the district completed its budget and staffing decisions for the 2021–2022 school year before House Bill 1525 became effective on September 1, 2021, subsection 11.156(c) has no application to Austin ISD's funding and staffing of positions for the 2021–2022 school year.请求信在2。您问您是否要求1525年的众议院法案要求一个学区接受并花费PTA已收到的捐款，以资助2021-2022学年的职位。id。
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▪社区护理发展计划目前正在开发传播的蓝图，该计划将指导各地区建设自己的社区护理系统。▪HIE单位代表ODE在护理系统（SOC）咨询委员会中，确保教育是制定2025年州和地方SOC战略计划的关键合作伙伴。▪Full服务社区学校（FSC）被证明是社会需求支持模型。HIE部门正在努力将其映射到该框架，并支持学区实施FSC。
恢复学术暂停学生的恢复计划
___美国印第安人学生服务 - （https://www.umt.edu/aiss; 243-6306）___ ___体验式学习和职业成功 - （https：//wwwwww.umt.edu/experiential-learning-learning-learning-career-career-career-success; 243-2022） （https://www.umt.edu/curry-health-center; 243-4711）___ ___残疾人股权办公室（ODE） - （https：//wwwwwww.umt.edu/disability; 243-2243）教育计划 - （https://www.umt.edu/financial-education; 243-6016）___ ___登记处办公室 - （https：//wwwwwwwwwwwwwwwwwwwww.umt.edu/registrar; 243-6077） 243-5032) ___ UAC Coordinator for At-Risk Students - (https://www.umt.edu/undergrad-advising-center; 243-4415) ___ US Military and Veterans Services – (https://www.umt.edu/veterans; 243-2744)
测试报告
1.1 待测设备 (EUT) 的产品描述 ....................................................................................................................... 4 1.2 测试标准 ....................................................................................................................................................... 5 1.3 测试方法 ................................................................................................................................................................. 5 1.4 测试设施 ................................................................................................................................................................. 5 1.5 EUT 设置和操作模式 ...................................................................................................................................... 6 1.6 EMS 性能标准 .................................................................................................................................. 7 1.7 测量不确定度 .................................................................................................................................. 8 1.8 测试设备列表和详细信息 ................................................................................................................................. 9
考虑效率下降和定期重新接种疫苗的 SIRS 模型
在本文中，我们扩展了数学流行病学中的经典 SIRS（易感-感染-恢复-易感）模型，加入了一个接种疫苗的区间 V，以解释不完善的疫苗，其效力会随着时间的推移而减弱。SIRSV 模型将人群分为四个区间，并引入了定期重新接种疫苗以减弱免疫力。假设疫苗的效力会随着接种疫苗后的时间推移而衰减。对人群进行定期重新接种疫苗。我们为连续接种疫苗时间开发了一个偏微分方程 (PDE) 模型，并在离散化接种期时开发了一个耦合的常微分方程 (ODE) 系统。我们分析了 ODE 模型的均衡，并研究了无病平衡 (DFE) 的线性稳定性。此外，我们探索了一个优化框架，其中疫苗接种率、重新接种疫苗时间和非药物干预 (NPI) 是控制变量，以尽量减少感染水平。优化目标是使用不同的基于规范的感染个体测量来定义的。使用路径跟踪方法对模型在不同控制参数下的动态行为进行数值分析。分析重点关注疫苗接种策略和接触限制措施的影响。分岔分析揭示了复杂的行为，包括双稳态、折叠分岔、前向和后向分岔，强调需要结合疫苗接种和接触控制策略来有效管理疾病传播。
通过求解神经微分方程的镜头进行量子机学习在理论上容易的量子计算机上：校准
关键字：神经普通微分方程，Wasserstein生成的广告网络，序列到序列网络本报告调查了神经通用差分方程（NODE）在机器学习中的应用，重点介绍其在Wasserstein生成的对抗性网络（WGANS）（WGANS）（WGANS）和序列到序列到序列到序列 - 序列到序列（seq2seqsssssssssssssss）的集成。我们探索了解决ODE的各种方法，并在计算效率和准确性方面进行了比较。我们的研究采用了JAX框架和差异方程求解器库的Diffrax来实施和评估这些方法。我们使用FréchetInception距离（FID）度量和SEQ2SEQ模型使用BLEU分数对WGAN进行基准测试。我们的分析涵盖了不同的伴随，自适应公差，网络体系结构中的求解器位置以及标准化技术的影响。对于WGAN，我们发现求解器的选择及其实现并没有显着影响FID得分，但确实会影响计算时间。在SEQ2SEQ模型中，我们观察到，增加网络的宽度会始终提高BLEU分数，并且选择伴随方法和适应性公差可以显着影响性能和效率。我们的结果表明，ODE求解器和相关参数的最佳选择取决于特定的机器学习任务以及准确性和计算效率之间所需的权衡。这项研究通过为不同的应用程序和计算约束来优化这些模型，从而为基于节点的机器学习的不断增长贡献。
红移的Cherenkov辐射，用于快速定时检测器
基于闪烁体的伽马射线检测器中时间响应的增强对于诸如飞行时间正电子发射断层扫描（TOF-PET）以及实验核和粒子物理等应用至关重要。实现这一改进的一种有希望的方法是利用Cherenkov辐射，与传统闪烁光相比，它几乎瞬间发出。然而，基于Cherenkov的检测的主要局限性是可检测光子的低收率，因为大多数紫外线（UV）范围内发出，许多材料表现出很高的吸收和透明度降低。为了克服这一限制，我们建议使用红移的Cherenkov散热器（RCR）。通过将荧光掺杂剂引入液体溶剂中，Cherenkov光子从紫外线转移到可见的光谱，在紫外线上，材料更透明，常规的光电探测器具有更高的效率。这种技术旨在增加检测到的Cherenkov光子的数量，最终导致辐射探测器的时机分辨率得到改善。为了评估这种方法的可行性，我们测试了不同的液体溶剂，包括八度（ODE），氯仿（CHCL₃）和二甲基亚氧化二甲基亚氧化物（DMSO），并以Popop为波长转移掺杂剂。uv-ab-吸附分析证实，ODE在紫外线范围内表现出最高的透明度，并且在检测到的Cherenkov光子中，Popop的掺入导致了17％至56％的增加，如图1左图所示，这比较了与波长偏移的不同溶剂的相对检测率。
约束优化的零空间梯度流及其在形状优化中的应用
摘要。本文旨在介绍一种梯度流算法，用于解决等式和不等式约束优化问题，该算法特别适用于形状优化应用。我们依靠 Yamashita (Math. Program. 18 (1980) 155–168) 提出的用于等式约束问题的常微分方程 (ODE) 方法的变体：搜索方向是零空间步长和范围空间步长的组合，旨在分别降低最小化目标函数的值和违反约束的程度。我们的第一个贡献是提出将这种 ODE 方法扩展到具有等式和不等式约束的优化问题。在文献中，一种常见的做法是通过引入额外的松弛变量将不等式约束简化为等式约束。在这里，我们通过计算目标函数梯度在可行方向锥上的投影来解决它们的局部组合特性。这是通过求解对偶二次规划子问题来实现的，该子问题的大小等于活动或违反约束的数量。这个问题的解决方案允许确定优化轨迹应保持切线的不等式约束。我们的第二个贡献是在无限维希尔伯特空间的背景下以及在更一般的优化集（例如形状集）的背景下对梯度流的公式化，因为它出现在 Hadamard 边界变分法框架内的形状优化中。该公式的基石是形状导数的经典扩展和正则化操作。我们的算法的数值效率和易实现性在实际的形状优化问题上得到了证明。
