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如何思考将生成AI纳入专业军事教育
鉴于如此高的变化率，似乎即使是最周到，个性化，复杂或同时代的作业也可以在不太遥不可及的未来中可行。那个未来，以及辩论的争论所表现出的幻象，使我们很容易伸出我们的手。但是，随着国防部的数据策略鼓励了人工智能的更大进度，PME的教育工作者应接受在这一领域领导的机会。教育者致力于为了阻止AI使用而无休止地产生更令人费解的任务，这将使自己成为西西弗的命运。另一方面，在所有情况下，对AI作为“黄金触摸”的不可估量也将保持适得其反。既不害怕也不了解这项技术，PME教育工作者都应该努力识别有价值的用例并改善他们的教学法，与学生保持信任，并对他们发展陆军领导人的关键思想能力的使命有信心。
神经系统、行为和进化摘要小册子
评估自然种群中动物的运动和活动-休息模式是一项挑战。它需要在有时复杂且难以接近的环境中识别个体并跟踪其行为。弱电鱼是远程监控的有利模型，因为它们会持续发射电信号 (EOD)。Gymnotus omarorum 是一种南美淡水脉冲型弱电鱼。之前对野生受束缚个体的手动记录显示，其空间分布与领土性相符，夜间 EOD 率增加被解释为唤醒。这项跨学科研究介绍了用于远程 EOD 记录的低成本放大器的开发，以及提供野生 Gymnotus omarorum 个体识别的跟踪算法的改进。我们描述了未受干扰个体的自然每日间隔模式，这些模式与领土性相兼容，尽管在采样地点之间存在差异，并确认所有留存鱼都表现出 EOD 率的强劲夜间增加，这可能与水温的每日变化有关。
有机与生物分子化学 - RSC 出版
核酸将功能性生物信息编码为组装成线性聚合物的单体单元序列，该聚合物通过模板指导合成复制并翻译成氨基酸聚合物。1 生物体的进化依赖于这一序列信息传递过程。分子进化已被用于寻找新型功能性生物聚合物以及定制蛋白质以用于治疗或制造应用。2 – 7 尽管如此，当前方法可触及的化学空间仅限于核酸和蛋白质。8 – 10 因此，无法使用基于核酸的复制来针对由包含合成信息的聚合物构成的广阔化学空间区域。11,12 尽管已证明模板指导的聚合物合成适用于多分散性合成聚合物混合物，但这些方法仅限于不包含序列信息的均聚物。13 – 18 目前，含有不同单体单元序列的低聚物的合成依赖于固相方法。 19,20 开发一种在基因组之间传递序列信息的有效方法
细浓度：通过扩散模型进行细粒度及时驱动的3D人姿势估计
3D人姿势估计（3D HPE）任务使用2D图像或视频来预测3D空间中的人类关节坐标。尽管最新的基于深度学习的方法取得了进步，但它们主要忽略了可访问的文本和自然可行的人类知识的能力，而错过了有价值的隐性监督，以指导3D HPE任务。此外，以前的努力经常从整个人体的角度研究这项任务，从而忽略了隐藏在不同身体部位的细粒度指导。为此，我们基于3D HPE的扩散模型（名为FinePose）提出了一个新的细粒及时驱动的DeNoiser。它由三个核心块组成，增强了扩散模型的反向过程：（1）通过耦合辅助辅助文本和可学习的提示以模拟隐式指南的耦合知识，并通过耦合的辅助辅助文本和自然可行的零件知识，可以通过耦合的辅助辅助文本和自然可行的零件知识来构建精细的部分零件感知的提示。（2）Fine-
核电替代的可行性...
本文讨论了用其他能源替代捷克共和国核电站 (NPP) 的可行性和后果。2017 年，捷克共和国约有三分之一的电力来自核电站。2017 年，水力发电、风能发电、太阳能发电厂和生物质/沼气燃烧发电厂等可再生能源发电量约占 11%。由于地理和其他限制（间歇性、土地占用和公众接受度），可再生能源没有潜力完全取代核电站的容量。在不久的将来，唯一可以取代捷克共和国核电站的可行技术是使用化石燃料的发电厂。目前，天然气联合循环发电厂 (NGCC) 在技术和环境上都是可行的核电站替代方案。但是，如果捷克共和国的核电站的发电量完全被 NGCC 取代，天然气进口量将增加三分之二，温室气体总排放量将增加约 10%。关键词：核电、联合循环、可再生能源、温室气体排放
一个自主月球地球物理实验包
抽象的地球物理观察将提供有关行星和卫星内部结构的关键信息，并理解内部结构是这些物体的批量组成和热演化的强大结合。因此，地理观测是发现月球起源和演变的关键。在本文中，我们提出了一个自主月球地球物理实验包的开发，该实验包由一套仪器和带有标准化界面的中央站组成，可以安装在各种未来的月球任务上。通过修复仪器与中央站之间的接口，可以轻松地为不同的任务配置适当的实验包。我们在这里描述了一系列可能作为地球物理包装的地球物理仪器：地震计，磁力计，热流探针和激光反射器。这些仪器将提供与内部结构密切相关的月球的机械，热和大地测量参数。我们讨论了未来对月球的地球物理观察所需的功能，其中包括中央站的开发，而中央站通常会通过不同的有效载荷使用。
ChemgyMrl：用于数字化学的增强学习的交互式框架
本文提供了一个模拟实验室，用于利用化学疾病的增强学习（RL）。由于RL是相当数据密集型的，因此在现实世界中采取行动是“现场”的培训代理人，这是可能的，而且可能很危险。此外，化学过程和发现涉及挑战，这些挑战在RL基准测试中并不常见，因此提供了丰富的工作空间。我们推出了一组高度可定制的开源RL环境，Chem-Gymrl，实施了标准的体育馆API。ChemGyMRL支持一系列相互连接的虚拟化学台，RL代理可以在其中操作和训练。本文使用众所周知的化学反应作为说明性示例介绍和详细信息，并在每个台下训练一组标准的RL算法。最后，除了将未来工作的方向列表列表以外，还提供了几种标准RL方法的性能的讨论和比较，以此作为进一步开发和使用ChemGyMRL的愿景。
2024年纽约环境立法
该计划可以资助的项目类型包括对道路，过境系统，电网，雨水排水和污水处理厂的升级，以及保护海岸的基于自然的解决方案，并缓解具有绿色空间和城市森林的城市热岛。该计划将由从事化石燃料提取或在“覆盖时期”（可能是2000年至2024年）中的化石燃料提取或原油精炼的款项资助，并且可用于超过10亿吨覆盖的覆盖的温室气体发电量。每个这样的“责任方”将在24年期间严格承担责任，其中750亿美元的份额与该党在所有负责当事方的“覆盖温室气体排放”中的份额成正比。州长发布了一份批准备忘录，表明她和立法机关已达成协议，以更改法律，包括给DEC提供更多时间来执行该计划。佛蒙特州的类似法律在联邦
非高斯响应统计和可靠性预测
（非会员），加利福尼亚大学，加利福尼亚州戴维斯市。——本研究的目的是调查端部边界条件对固体推进剂火箭发动机振动特性的影响。此前，在文献中，解决方案是基于无限长圆柱体的。这些解决方案仅产生有限圆柱体的某些可能的端部边界条件集，但不是那些考虑过的（即固定在所有边界上的）。该方法包括选择一系列具有未知系数的函数。每个项都满足控制微分方程和轴向位移的边界条件。径向位移的边界条件通过正交化程序近似。该方法产生一个特征值矩阵，其系数是频率的超越函数。最终解决方案的精度取决于径向位移边界条件的满足程度。通过使用系列中的 20 个项，发现该程序收敛，并且实现了足够的精度。通过比较两种方法获得的结果，讨论了基于无限圆柱体的更简单方法的局限性。
量子监督学习
摘要 量子计算的最新进展使其成为解决复杂计算挑战的潜在解决方案，而监督学习正成为一个特别有前途的应用领域。尽管具有这种潜力，量子机器学习领域仍处于早期阶段，人们对于其可能在短期内出现的量子优势仍然存在一定程度的怀疑。本文旨在从经典的角度审视当前的监督学习量子算法，有效地将传统的机器学习原理与量子机器学习的进步结合起来。具体而言，本研究绘制了一条与量子机器学习文献主要关注点不同的研究轨迹，它源于经典方法的先决条件，并阐明了量子方法的潜在影响。通过这次探索，我们的目标是加深对经典方法和量子方法之间融合的理解，从而为未来两个领域的发展奠定基础，并促进经典方法从业者参与量子机器学习领域。