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中学生可再生能源指南
此外，利用风能有助于应对气候变化，这是一个导致天气以奇怪方式变化的大问题。通过减少由老式化石燃料产生的有害温室气体，我们可以确保地球保持美丽，供您和未来的孩子使用。你猜怎么着？建造更多的风力发电场还可以为人们创造就业机会，为他们提供新的机会！因此，通过投资风能，我们不仅今天在帮助自己；我们还在为明天照顾地球！
利用科技与人工智能进行教育管理，提升初中学校成绩
发表于 2024 年 11 月 9 日 摘要：本研究旨在探索在教育管理中使用技术和人工智能 (AI) 来提高学校绩效。在日益数字化的时代，对教育管理效率和有效性的要求越来越高，尤其是随着学校信息管理系统 (SIMS) 和基于人工智能的技术的发展。本研究探讨了这些技术如何自动化日常任务，例如课程安排、学生数据管理，以及改进更准确、更高效的数据驱动决策。本研究采用的方法是描述性定性研究，通过深入访谈、观察和文档分析直接从采用该技术的几所学校收集数据。在分析数据时，我使用了 Miles 和 Hubberman 的数据三角测量技术，包括数据缩减、数据分析和得出结论。研究结果表明，技术和人工智能的实施提高了运营效率，加快了管理流程，并促进了对学生和教职员工绩效的监控。然而，研究还发现技术采用方面存在挑战，包括基础设施有限、抵制变革以及对数据隐私的担忧。为了克服这些障碍，需要采取整体战略，包括制定支持性政策、对员工进行数字技能培训以及改善学校的技术基础设施。这项研究的结论是，尽管技术和人工智能在教育管理中的应用面临各种障碍，但潜在的好处是巨大的，特别是在提高学校绩效的效率、透明度和整体质量方面。关键词：人工智能、教育管理、学校绩效、
从互联网视频中学习通才机器人
将深度学习扩展到大量，多样化的互联网数据已经在视觉和自然语言的理解和产生中产生了极大的一般能力。但是，在机器人技术中收集的数据仍然稀缺和挑战，看到机器人学习难以获得类似的一般能力。从视频（LFV）方法中学习的有希望的学习旨在通过使用大型互联网视频数据来增强传统机器人数据来解决机器人数据瓶颈。此视频数据提供了有关身体行为和世界潜在物理学的广泛基础信息，因此对于通才机器人来说可能是非常有用的。在本调查中，我们介绍了LFV新兴领域的详细概述。我们概述了基本概念，包括LFV的好处和挑战。我们提供了当前方法的综合评论，以从大规模的互联网视频中提取知识，解决LFV中的关键挑战，并通过使用视频数据来提高下游机器人和强化学习。该调查以对LFV的挑战和机遇的批判性讨论结束。在这里，我们主张可扩展的基础模型方法，这些方法可以利用可用的互联网视频范围来改善机器人策略和动态模型的学习。我们希望这项调查能够为LFV的进一步研究提供信息，并推动发展通用机器人的进步。
瑞文戴尔飞行高中学院 2025/26 学年招生安排 - 2024 年 10 月修订
“父母”包括所有对符合《1996 年教育法》第 576 条所列“父母”定义的儿童负有父母责任的人。 4. 受照顾：“受照顾的儿童”是指在向学校提出申请时，(a) 由地方当局照顾或 (b) 由地方当局在行使其社会服务职能（参见《1989 年儿童法》第 22(1) 条中的定义）提供住宿的儿童。 之前受照顾的儿童是指曾经受照顾，但因被收养（或受到儿童安排令或特殊监护令）而不再受照顾的儿童。 进一步提及之前受照顾的儿童是指在被照顾后立即被收养（或受到儿童安排令或特殊监护令）的儿童，以及（在招生当局看来）曾在英格兰以外接受国家照顾，但因被收养而不再接受国家照顾的儿童。 • 如果儿童在英格兰境外受到公共机构、宗教组织或任何其他以造福社会为唯一或主要目的的照料提供者的照料或安置，则该儿童被视为在英格兰境外受到国家照料。 • 根据 1976 年《收养法》收养的儿童和根据 2002 年《收养和儿童法》第 46 条收养的儿童。 • 儿童安排令在 1989 年《儿童法》第 8 条中定义，经 2014 年《儿童和家庭法》第 12 条修订。儿童安排令取代居住令，任何在 2014 年 4 月 22 日之前生效的居住令均被视为儿童安排令。1989 年《儿童法》第 14A 条将“特殊监护令”定义为任命一名或多名个人为儿童特殊监护人的命令。
乳制品业务供应链中学习算法的有效性研究
摘要目的：开发一个控制系统，以防止对乳制品业务的供应链的过度响应。方法：使用了以下方法：DQN，Double DQN，Dueling DQN和Dueling Double DQN以确定需求的分布：正常和均匀。结果：根据学习稳定性（最后10,000集）计算结果。观察到DQN和DDQN的平均值非常相似。为了验证DQN算法的性能是否比DQN算法的性能更好，进行了非参数测试以比较两个相关样本的平均等级，并确定它们之间是否存在差异。对于正常和均匀分布的P值分别为5.83e -38和0.000。结论：最佳结果的算法是DUELing DQN，需求的平均总成本为151.27单位，正态分布，平均为155.3个单位，需求均匀分布。一旦达到收敛性，此方法的可变性就会降低。
T.Yau High School Science Award 仅用于2024丘成桐中学 ...
2.1 Construction of recombinant plasmids ...........................................................................................9 2.2 Protein expression and purification .............................................................................................. 10 2.3 Electrophoretic characterization of proteins ............................................................................... 11 2.4 Electrical conversion ........................................................................................................................ 11 2.5 Flow cytometry sorting ................................................................................................................... 11 2.6 ELISA reader screening .................................................................................................................. 12 3.Directed evolution of GFP catenane ........................................................................................ 12
从美国能源部现场的紧急管理计划评估中学到的经验教训，
从2022财政年度（FY）到2024年8月，美国能源部（DOE）在企业评估的独立办公室（EA）中进行了21个独立的DOE的独立评估，包括国家核安全管理局（NNSA），包括环境管理办公室（NNSA），科学管理办公室（SC），核能源办公室，核能办公室和Foss carial，包括国家核安全局（NNSA），包括国家核安全管理（NNSA），包括国家核安全管理（NNSA），企业核安全管理局（NNSA）。这些评估评估了DOE现场要素（FES）以及站点管理和操作（M＆O）承包商在管理和维护站点的紧急管理计划中的有效性。评估还评估了对应急管理计划的DOE/NNSA总部监督的有效性。这些经验教训的报告确定了这些评估的最佳实践，共同的弱点和建议，以促进组织学习并提高整个DOE复合体的绩效。
从大规模数据集中学习的机器人操纵
摘要：从大型多任务演示数据集中学习的模仿学习已成为构建普通能力的机器人的有前途的途径。结果，已经花费了1000个小时来在全球构建如此大规模的数据集上。尽管这种努力不断增长，但我们仍然缺乏对应收集哪些数据来改善机器人数据集的效用的系统性理解，并促进了下游政策学习。在这项工作中，我们进行了一项大规模的数据集组成研究，以回答这个问题。我们开发了一个数据生成框架，以在实际数据集（例如传感器放置，对象类型和安排）中模拟普通多样性，并使用它来生成具有控制组成的大规模机器人数据集，从而实现了在现实世界中会昂贵的数据集组成研究。我们专注于两个实际设置：（1）当未来的研究人员收集大规模的机器人数据集时，应强调哪种类型的多样性，以及（2）当前的从业人员如何从现有数据集中检索相关的演示以最大程度地提高关注任务的下游政策绩效。我们的研究产生了几个关键见解 - 例如，我们发现相机的姿势和空间排列是收集多样性和检索对齐方式的关键维度。在现实世界的机器人学习设置中，我们发现，不仅可以从模拟中进行洞察力，而且我们对现有数据集（例如Droid）的检索策略使我们能够始终如一地超过现有的培训策略高达70％。https://mimiclabs-iclr.github.io/
LGGNet：从脑机接口的局部-全局图表征中学习
摘要 — 神经心理学研究表明，不同大脑功能区域之间的合作活动推动了高级认知过程。为了了解大脑不同功能区域内和之间的大脑活动，我们提出了一种新型神经学启发式图神经网络 LGGNet，用于学习脑机接口 (BCI) 的脑电图 (EEG) 的局部-全局图表示。LGGNet 的输入层由一系列具有多尺度 1D 卷积核和内核级注意力融合的时间卷积组成。它捕获 EEG 的时间动态，然后将其作为所提出的局部和全局图过滤层的输入。LGGNet 使用一组定义的具有神经生理学意义的局部和全局图，对大脑功能区域内和之间的复杂关系进行建模。在稳健的嵌套交叉验证设置下，在三个公开可用的数据集上对四类认知分类任务（即注意力、疲劳、情绪和偏好分类任务）评估了所提出的方法。 LGGNet 与 DeepConvNet、EEGNet、R2G-STNN、TSception、RGNN、AMCNN-DGCN、HRNN 和 GraphNet 等最先进的方法进行了比较。结果表明，LGGNet 的表现优于这些方法，并且在大多数情况下，改进具有统计意义（p < 0.05）。结果表明，将神经科学先验知识引入神经网络设计可以提高分类性能。源代码可以在 https://github.com/yi-ding-cs/LGG 找到