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乔·拜登总统宣布为南达科他州另外 670 名借款人取消学生债务，寻求一切可行的途径取消学生债务
南达科他州获得最新一轮债务减免的 670 名借款人是参加 SAVE 计划的贷款余额较低的借款人、参加收入驱动还款计划但由于过去的行政失误而从未获得应得减免的其他借款人，以及获得公共服务贷款减免的借款人。拜登-哈里斯政府去年确定了收入驱动还款，并推出了 SAVE 计划——这是有史以来最实惠的还款计划。目前，已有近 800 万借款人参加了 SAVE，其中包括南达科他州的 20,900 名借款人。SAVE 计划从 7 月开始将本科生贷款还款上限设定为 5%，防止余额因未付利息而增加，并让贷款余额较低的借款人在至少还款十年后更快地获得债务减免。借款人应访问 StudentAid.gov/SAVE 了解如何通过 SAVE 计划省钱。
每个可行的可计算实数函数都是均匀连续的
我们所说的可计算的实体对函数是什么意思：朝着自然定义。按“可计算”一词的含义，一个可计算的价值函数𝑓（𝑥1，。。。，𝑥实值输入的，𝑥）是一个函数，可以根据输入来计算其值。 此类功能用于处理数据𝑥1，。 。 。 ，𝑥𝑘。 该数据处理的目标是估计与数量𝑥1，。 。 。 ，thy公式𝑦=𝑓（𝑥1，。） 。 。 ，𝑥）。 例如，我们希望根据当前值𝑥1，。 。 。 ，在此和附近的不同气象量的不同。 但是，在理想的世界中，数据是相应物理量的实际值。 我们学习值的方式是通过测量：通过直接测量或处理适当的辅助测量结果。 因此，重要的是要考虑到测量量永远不会绝对准确，它们始终具有一定的准确性 - 通常由相应二进制表示中的数字数𝑚描述，以便准确性为2 -𝑚。 换句话说，而不是知道实际值𝑎1，。 。 。 ，相应数量的𝑎，我们只知道测量结果𝑥1，。 。 。 。 。 。 。，𝑥）是一个函数，可以根据输入来计算其值。此类功能用于处理数据𝑥1，。。。，𝑥𝑘。该数据处理的目标是估计与数量𝑥1，。。。，thy公式𝑦=𝑓（𝑥1，。。。，𝑥）。例如，我们希望根据当前值𝑥1，。。。，在此和附近的不同气象量的不同。但是，在理想的世界中，数据是相应物理量的实际值。我们学习值的方式是通过测量：通过直接测量或处理适当的辅助测量结果。因此，重要的是要考虑到测量量永远不会绝对准确，它们始终具有一定的准确性 - 通常由相应二进制表示中的数字数𝑚描述，以便准确性为2 -𝑚。换句话说，而不是知道实际值𝑎1，。。。，相应数量的𝑎，我们只知道测量结果𝑥1，。。。。。。。，the the是2 −𝑚- close到这些值，即| 𝑥 -𝑎 -𝑎|从1到𝑘≤2−𝑚。由于已知值𝑥𝑖仅是对实际值𝑎𝑎的近似值，因此结果𝑓（𝑥1，。，数据处理的，仅是所需理想值𝑓的近似值（𝑎1，。 ，𝑎）。 我们要确保结果𝑦=𝑓（𝑥1，。 。 。 ，数据处理的，接近所需的（理想）值𝑏=𝑓（𝑎1，。 。 。 ，𝑎），我们需要知道估计值的准确性是什么，即，与所需的值𝑏：如果我们不知道这种准确性，即，即，如果差异𝑦 -𝑏可以任意大，那么估计是没有用的，那么估计是无用的，因为它不会对任何限制施加任何限制。 实际上，我们希望以一些给定的精度进行估计。 例如，对于温度，精度为几个度。 可能是，我们知道的现有准确性不足以达到所需的精度 - 当传感器不太准确时，就会发生这种情况。 在这种情况下，要以所需的精度获取值𝑏，我们需要执行更准确的测量 - 我们，仅是所需理想值𝑓的近似值（𝑎1，。，𝑎）。我们要确保结果𝑦=𝑓（𝑥1，。。。，数据处理的，接近所需的（理想）值𝑏=𝑓（𝑎1，。 。 。 ，𝑎），我们需要知道估计值的准确性是什么，即，与所需的值𝑏：如果我们不知道这种准确性，即，即，如果差异𝑦 -𝑏可以任意大，那么估计是没有用的，那么估计是无用的，因为它不会对任何限制施加任何限制。 实际上，我们希望以一些给定的精度进行估计。 例如，对于温度，精度为几个度。 可能是，我们知道的现有准确性不足以达到所需的精度 - 当传感器不太准确时，就会发生这种情况。 在这种情况下，要以所需的精度获取值𝑏，我们需要执行更准确的测量 - 我们，接近所需的（理想）值𝑏=𝑓（𝑎1，。。。，𝑎），我们需要知道估计值的准确性是什么，即，与所需的值𝑏：如果我们不知道这种准确性，即，即，如果差异𝑦 -𝑏可以任意大，那么估计是没有用的，那么估计是无用的，因为它不会对任何限制施加任何限制。实际上，我们希望以一些给定的精度进行估计。例如，对于温度，精度为几个度。可能是，我们知道的现有准确性不足以达到所需的精度 - 当传感器不太准确时，就会发生这种情况。在这种情况下，要以所需的精度获取值𝑏，我们需要执行更准确的测量 - 我们
可行的Q学习，用于平均奖励加强...
平均奖励强化学习（RL）为捕获目标提供了合适的框架（即长期平均奖励）对于持续的任务，通常没有自然的方法来识别折扣面。但是，现有的平均奖励rl al-gorithms具有样本复杂性保证是不可行的，因为它们将马尔可夫决策过程（MDP）的（未知）混合时间输入。在本文中，我们在解决此开放概率方面取得了初步的进展。我们设计一个可行的平均奖励Q-学习框架，不需要任何问题参数作为输入。我们的框架基于折扣Q-学习，同时我们动态地调整了分歧因子（以及有效的地平线），以逐步近似平均值。在同步设置中，我们解决了三个任务：（i）学习一种策略至最佳，（ii）估计具有ϵ准确度的最佳平均值，并且（iii）估计偏差函数（类似于q uncuntion dissed cunction cunction cunciented cunction cunction cunciented cunction cunciented cuntioncracy）。我们表明，通过精心设计的适应方案，（i）可以通过E O（SAT 8 Mix ϵ8）样品来实现，
行业状态，销售预测和可行的想法。
高管摘要对美国汽车行业的好消息是，筹码短缺已经结束，尽管我们预计会不时供应链打ic。汽车制造商最终可以增加产量，这应该导致更多的库存，但也会增加折扣。更高的折扣可能对某些投资者来说听起来很警钟，但是最近的激励水平非常低，因此我们认为该行业有足够的空间提供更多折扣而不会破坏盈利能力。我们还认为，与大流行之前相比，要给潜在客户的胡萝卜带来更多的折扣，以帮助降低利率的影响。我们预计，从2023年，美国轻型车的销售额将增加约2％，达到1560万-1580万。我们仍然认为该行业并未完全从大流行和筹码短缺中恢复过来。除非经济衰退，否则我们会看到该预测范围的上涨潜力，因为它仍然根据我们的人均销售分析在衰退水平附近。即使美国今年有衰退，我们认为销售不会像平时那样严重遭受痛苦，因为在我们看来，自2020年春季以来，美国汽车销售一直处于衰退。利率是一个问题。但是，我们认为美联储今年可能会降低利率，因此可能会增加。我们认为，在利率水平上的某些确定性对于消费者来说只能是个好消息。，由于更激进的联合汽车工会工会增加了与投资高度周期性和资本密集型行业相关的无数风险，因此我们将通用汽车作为一个最佳想法，这是由于转向电动汽车的转变而造成的。但是，我们继续认为通用汽车的股票被高估了，我们认为11月份宣布的100亿美元加速股票回购的大胆举动表明，管理层的股票价格太低。我们还认为这一举动被批评家误解了，他们质疑管理层为什么不能用这笔钱做得更好。GM多年来一直在电动汽车上进行投资，因此，EV模型开发和Ultium电池技术的许多繁重都已经花费或预算以及加速的股份回购。我们认为，通用汽车有资本将自己从汽车制造商转变为数据服务提供商，EV和AV制造商。
最佳实践：可行的空气监控
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•热泵是一项可行的成熟技术，在世界各地，尤其是在亚洲，已经成功使用了数十年。 •有一些EV
•热泵是一项可行的成熟技术，在世界各地，尤其是在亚洲，已经成功使用了数十年。•在大规模热泵推出的旅程中存在一些证据差距，它们本质上是社会技术的。•感知的复杂性和对这些系统的不熟悉正在推迟潜在的切换器。•该领域对技能的需求很高。当前，热泵系统的设计和安装是复杂的，特定于上下文的，并且经常做错了。诸如认证，许可或强制性培训之类的解决方案可能会有所帮助。•在易于“掉入”燃气锅炉更换系统的改造房屋与重新构想整个房屋供暖系统以提高效率之间存在张力。对于制造商而言，前者更容易，而后者更节能。•热泵是省钱并为人们提供更好的加热房屋的巨大机会，但是较小的房屋（例如平底鞋）存在差距，以及如何由较小的空气源热泵提供。•如果采用泛滥的热泵，这将改变当前的电力需求模式。更灵活地使用能量（即合并电池）可能会改变当前的基本负载概念。1。当前技术状态1.1市场扩散和消费者信心：
教育工作者如何利用人工智能 (AI) 来支持教学、学习和评估？切实可行的见解
近一百年前，西德尼·普雷西在捍卫他新发明的“教学机器”时，曾预言教育教学法与教育技术相结合将能够实现教育现代化。自普雷西时代以来，教育确实经历了变革和转型，尽管教育学的基本要素保持不变。同样，许多人认为，今天，人工智能呈现出一种变革力量，它将带来彻底的社会变革，为认知革命奠定基础，这将对未来的教学、学习和评估产生深远影响。本报告总结了华威大学实践社区的调查结果，该社区有 50 多名成员，他们回顾了人工智能带来的机遇和风险，并分享了过去六个月的最佳实践。该小组由学生和教职员工以及来自其他机构和行业的成员组成。虽然这项工作是在高等教育的背景下进行的，但很明显，许多教学见解与所有年龄组的教育都相关。华威大学的学生代表是该小组工作不可或缺的一部分。虽然杨超然（第 1 章）、Mara Bortnowschi（第 2 章）和 Molly Fowler（第 3 章）的作品在完整报告的简短版本中尤为突出，但我还是要感谢我们小组的所有学生，感谢他们富有洞察力的贡献。我还要感谢 WIHEA 对这项重要工作的支持，以及华威大学和更广泛的国际社会的同事在过去六个月中投入的大量时间来交换意见、为其他同事提供指导并制定报告结果。感谢读者花时间阅读本报告中提供的见解。
皮肤表面上的细菌DNA过多占据可行的皮肤微生物组
摘要皮肤微生物组为人类健康提供了重要贡献。但是，其细菌成分的空间组织及其可行性尚不清楚。在这里，我们将培养，成像和分子方法应用于人类和小鼠皮肤样品，发现皮肤表面被比细菌DNA水平所预测的更少的可行细菌定植。相反，可行的皮肤相关细菌主要位于毛囊和其他皮肤的眼部感染中。此外，我们表明，与其他人类微生物组相比，皮肤微生物组的可行细菌比例很低，这表明皮肤表面上的大多数细菌DNA与可行细胞无关，少数细菌家族占主导地位，每种皮肤部位占主导地位，传统的测序方法既富有浓度和多样性的皮肤，又是皮肤的多样性。最后，我们使用人类志愿者进行了一项体内皮肤微生物组扰动研究研究。细菌16S rRNA基因测序表明，尽管皮肤微生物组即使在侵略性扰动之后也非常稳定，但皮肤表面的重生是由潜在的可行种群驱动的。我们的发现有助于解释皮肤微生物扰动的动力学，因为皮肤表面上的细菌DNA可以瞬时干扰，但通过稳定的基础可行的可行种群补充。这些结果解决了皮肤微生物组生物学中的多个出色问题，对未来研究和操纵它的努力产生了重大影响。