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实时强化学习的复杂性分析
本文分析了在线增强学习算法的复杂性，即Q学习和价值意识的异步实时版本，应用于确定性域中达到目标状态的问题。先前的工作得出的结论是，在许多情况下，Tabula Rasa强化学习是针对此类问题的指定的，或者只有在增强学习算法时才可以处理。我们表明，相反，算法是可以处理的，而任务表示或初始化的模拟更改。我们在最坏情况的复杂性上提供了紧密的界限，并显示出复杂性是如何较小的，如果系统性学习算法对状态空间或域具有某些特殊属性的初始了解。我们还提出了一种新颖的双向Q学习算法，以从所有状态到目标状态找到最佳路径，并表明它不比其他算法更复杂。
对基于物理的电池模型的全面综述，并比较各种化学的不同物理模型
从消费电子到电动汽车，电池在各个领域的重要性越来越重要，强调了精确电池模型的关键必要性。本评论描述了电池模型的四个主要类别：经验，等效电路，数据驱动和基于物理的模型。像Nernst和Shepherd模型这样的经验模型提供了简单性，但缺乏精确度。等效电路模型在简单性和准确性之间取得了平衡，尽管有验证约束。数据驱动的方法利用机器学习来准确预测电池性能，但需要高质量的数据集。基于物理学的模型集成了基本的电化学过程，以详细理解，尽管计算复杂性增强。比较分析以锂离子电池为重点，揭示了计算效率和准确性之间的权衡。具有电解质动力学的单个粒子模型及其扩展单粒子模型作为有效的选项出现，带有电解质动力学的单个粒子模型显示出有希望的精度，类似于单个粒子模型。此外，在不同的电池化学分子上进行比较，公布了不同水平的建模精度。本文比较了跨化学的不同电化学建模技术和辨别最佳方法。是电池建模技术之一的电化学模型，已在本研究中进行了详细研究和研究，并为文献提供了有关化学模型如何与哪种电化学模型一起使用的文献。此外，这项研究在Pybamm中使用优化技术有助于现有的铁磷酸锂化学建模。综合提供了对各种建模方法的见解及其对电池研究和开发的影响，从而指导未来的调查，以针对特定应用的更量身定制的建模策略。
通过化学微传感器阵列进行实时边缘神经形态品尝
液体分析是跟踪食品、饮料和化学制造等行业是否符合严格的工艺质量标准的关键。为了在线并在最感兴趣的点分析产品质量，自动监控系统必须满足小型化、能源自主性和实时操作方面的严格要求。为了实现这一目标，我们介绍了在神经形态硬件上运行的人工味觉的第一个实现，用于连续边缘监控应用。我们使用固态电化学微传感器阵列来获取多变量、随时间变化的化学测量值，采用时间滤波来增强传感器读出动态，并部署基于速率的深度卷积脉冲神经网络来有效融合电化学传感器数据。为了评估性能，我们创建了 MicroBeTa（微传感器味道测试），这是一个用于饮料分类的新数据集，包含 3 天内进行的 7 小时时间记录，包括传感器漂移和传感器更换。我们实现的人工品味在推理任务上的能效比在其他商用低功耗边缘 AI 推理设备上运行的类似卷积架构高出 15 倍，在 USB 棒外形尺寸中包含的单个英特尔 Loihi 神经形态研究处理器上实现了比传感器读数采样周期低 178 倍以上的延迟和高精度（97%）。
化学品行业标准第二次咨询稿.docx
○ 例如，某公司估计所售产品含有 40% 重量的生物基碳，则应说明如何根据已知的生产过程输入或公司原材料供应商提供的信息得出 40% 的值。 ● 说明如何利用材料的属性进行 GHG 排放清单计算（例如，对每种材料类型的相关范围 3 类别使用适当的排放因子）。 ● 遵循 SBTi 和 GHG 议定书中针对范围 1、2 和 3 的所有适用 GHG 核算要求（例如，核算生物基材料的全部上游影响，包括土地部门的排放）。 ● 公司不得使用通过账簿和索赔方法生成的、在市场/交易所交易的、和/或从不同公司转移的或从同一公司内的不同站点转移的信用或证书。
基于强化学习的分散武器 -
多次无误攻击是饱和和克服导弹防御系统的最简单方法之一。为了提高针对此类攻击者群体的拦截效率，有必要根据其运动学局限性分配拦截器。此外，这样的分配方案必须是可扩展的，以应对大型方案并允许动态重新分配。在本文中，我们首先提出了这种武器目标分配（WTA）问题的新表述，并提供了使用加固学习（RL）以及贪婪的搜索算法来解决它的分散方法。从每个追随者与所有目标的角度考虑参与。同时，其他拦截器与目标群体相关，而其他团队成员则可以使用其分配和成功概率。为了改善中途轨迹的塑造，在追随者和进来的对手之间放置了静态虚拟目标。每个拦截器根据从计算有效的仿真环境中的大量场景中学到的策略动态选择目标。RL输入状态包含目标的拦截器达到性覆盖范围以及其他导弹成功的概率。RL奖励汇总了团队绩效，以鼓励在分配层面上进行合作。相关的可及性约束是通过采用拦截器运动的运动学近似来分析获得的。RL的使用确保所有拦截器的实时可扩展和动态重新分配。我们将基于RL的分散WTA和指导方案与贪婪解决方案的性能进行比较，显示了RL的性能优势。
主题：化学学期I NEP（修订）
共价键的特征。简单分子和离子的杂交和形状。价壳电子对排斥（VSEPR）理论简单分子和离子。分子轨道理论，用于同核和异核（CO和NO）双原子分子，电子缺乏分子中的多中心键，键强度和键能，偶极力矩和电负性差的离子特征。
2023-2025 年数字化学习战略和行动计划
• 已成立数字工作组，其代表来自我们的 ELC、小学和中学。该工作组在整个机构内分享良好实践方面发挥着关键作用，成员们已建立了 Outlook 组，用于共享文档、通信和资源。该组还充当其机构内数字技术的联络点和支持点。现在，每个机构都任命了一位数字主管，他是支持顺利部署 6,447 台个人 Chromebook 和 1,285 台个人 I-pad 的关键人物，这是 1:1 设备推出计划的一部分，旨在让儿童和年轻人能够使用数字技术来支持他们的学习。 • 所有机构都将数字学习作为其改进计划的一部分，并将 Google 教室作为学习和教学不可或缺的组成部分。使用 Google 教室对学习者和员工有许多好处，可用于多种用途，例如研究、演示、视频、评估准备、绘画和写作。它还使因病无法到场的学习者有机会在适合他们情况的时间补上他们错过的工作。 Google 管理控制台显示，克拉克曼南郡每天平均有 800-900 个 Google 课堂上线，学习者和教职员工可以分享课堂作业、家庭作业、作业、想法和建议。2024 年 5 月，学校对 1:1 数字化推广进行了评估，收集到的意见凸显了这项计划对儿童和年轻人产生的积极影响，特别是在建立人人平等方面。• 教学和支持人员充分利用了苏格兰教育组织的各种培训机会，包括人工智能、网络安全和 Adobe Express 等课程。34 名员工通过苏格兰教育参加了 Canopy 提供的 Google 认证培训。克拉克曼南郡为使用 Glow 租户的地方当局启用了最多的 Chrome 扩展程序，苏格兰教育在 Glow 关键联系人会议上在国家层面重点介绍了这一点。这表明我们在支持学习者的功能和工具方面处于领先地位，使他们能够通过使用以下 Chrome 扩展程序获得更多的学习机会：Natural Leader（文本转语音工具）、Google Translate（适用于英语作为附加语言的学习者）、Reader view（用于支持视障人士）、Immersive Reading（帮助专注于阅读技巧）、Music Snippet（允许在文档中添加音乐符号）、Equat IO（允许在文档中使用数学公式）、Lego Education（支持编码和 STEM 学习）、Obit Note（允许在 PDF 文件上注释和书写）。2024 年 5 月学校的反馈强调了这对学习者的积极影响，并在本报告的优先级 4 下进行了说明。
CCB研究生手册_07182024.DOCX -UNM化学
要保持良好的学术地位，学生在UNM研究生学习期间必须保持3.0或更高的累积GPA。如果学生的累积GPA降至3.0以下，则他们没有资格通过助学金获得财政支持，因此不允许参加硕士学位考试，捍卫他们的研究建议，捍卫论文或毕业生。如果学生的GPA完成了18小时的研究生课程或4个学期（不包括夏季），则以首先发生的方式达到3.0，则学生将从研究生课程中解雇。，如果学生在研究生课程中获得2年级的NC或F，即使他们的累积GPA保持在3.0以上，他们也不会有良好的信誉；此后，学生必须连续2个学期保持3.5的GPA才能恢复良好的学术地位。在研究生课程中获得三年级NC或F的学生将从研究生课程中驳回。