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Bloomfield公立学校环境科学9年级
●围绕着真实的问题构建课程，与学生的兴趣，社会/家庭背景和社区知识有关。●为学生提供多种选择，以表示他们如何表示自己的理解（例如多感官技术/视觉辅助工具；图片，插图，图形，图表，数据表，多媒体，建模）。●为学生提供与类似背景的人建立联系的机会（例如通过数字工具（例如Skype）进行对话，社区的专家帮助项目，期刊文章和传记）。●提供多种分组的机会，让学生分享自己的想法并鼓励在各种背景和文化之间工作（例如多种表示和多模式体验）。●吸引学生采用各种科学和工程实践，为学生提供多种切入点和多种证明自己理解的方法。●使用基于项目的科学学习将科学与可观察的现象联系起来。●围绕解释或解决基于社会或社区的问题的学习。●为ELL学生提供多种扫盲策略。●与课后计划或俱乐部合作，以扩大学习机会。●使用UDL原理（http://www.cast.org/our-work/about-udl.udl.html#.vxmoxcfd_ua）进行重组课程。
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能够在大脑中同时记录数百个神经元的活动的能力，对开发适当的统计技术的需求不断增长。最近，已经提出了深层生成模型来满足神经种群的反应。尽管这些方法具有灵活性和表现力，但缺点是它们很难解释和识别。为了解决这个问题，我们提出了一种整合潜在模型和传统神经编码模型的关键成分的方法。我们的方法PI-VAE的灵感来自于识别可鉴定的变异自动编码器的最新进展，我们适应适合于神经科学应用。特别是，我们建议构建神经活动的潜在变量模型，同时对潜在变量和任务变量之间的关系进行建模（非神经变量，例如感觉，运动和其他外部可观察的状态）。任务变量的合并导致不仅受到更大约束的模型，而且还显示出可解释性和识别能力的定性改进。我们使用合成数据验证PI-VAE，并将其应用于大鼠海马和猕猴运动皮质的神经生理数据集。我们证明了PI-VAE不仅可以更好地拟合数据，而且还提供了对神经代码结构的意外新颖见解。
Roijers，Diederik M.；诺维，安
存在几个与 AI-Toolbox 功能部分重叠的库。MADP（Oliehoek 等人，2017）是最著名的工具箱之一。它用 C++ 编写，面向多智能体部分可观察模型，并提供多种算法。MADP 是面向对象的，因此类的层次结构很大，而 AI-Toolbox 的设计更紧凑。此外，MADP 没有 Python 绑定。BURLAP 是一个用于强化学习和规划的广泛的 JAVA 库。它包含可视化环境的代码，可与 ROS 框架一起使用（Quigley 等人，2009）。它主要关注完全可观察的环境，而 AI-Toolbox 包含多种最先进的 POMDP 算法。pomdp-solve 是 Anthony Cassandra 编写的 C 库，其中包含相对较旧的 POMDP 算法（最新的算法发表于 2004 年）。它还需要商业许可的 CPLEX 线性规划求解器。MDPToolbox（Chades 等人，2014 年）是用于单代理 MDP 算法的 MATLAB 工具箱。相比之下，AI-Toolbox 还支持 bandits、POMDP 和 MMDP 算法。还有其他工具箱，例如 PyMDPToolbox、JuliaPOMDP（Egorov 等人，2017 年）、ZMDP 和 APPL，但它们的范围比 AI-Toolbox 小得多。
量子系统参数估计的最佳控制策略
使用量子特征进行参数估计的量子计量学最近引起了人们的注意，因为它可以胜过任何基于资源的经典测量方案[1-8]。尽管可以实现令人印象深刻的精确提高，但只有在优化协议的各个步骤时才能达到最终性能[4,9,10]。标准过程通常考虑最初以最佳初始状态制备的系统的自由演变。但是，在许多示例中，这种方法还不够，并且必须通过外部控制修改系统动力学，以实现给定实验约束的最高精度。控制设计通常由最佳控制理论（OCT）执行，该理论证明了其在许多量子应用中的有效性[6，11-14]。到目前为止，已经提出了不同的解决方案，以定义最佳控制问题。它们在固定的最后时间示意性地差异以最大化（或最小化）。除其他外，我们可以提到量子渔民信息（QFI）[10,15–30]，选择性控制方案[31-39]和指纹识别方法[40-43]的最大化。QFI基于与量子系统结合的cram'er-rao的概括[9,44,45]。对于纯状态，QFI与特定可观察的特定可观察的方差成正比，该方差与哈密顿量的部分衍生物相对于参数进行估计。通过最大化此数量，我们确保参数的小扰动会引起对系统动力学的显着修改，因此，这使我们能够减少测量过程中造成的误差。对于QFI，该信息在参数空间中是本地的，并且在控制问题的定义中没有明确的目标量子状态。本质上非本地的选择性控制过程并非如此。可以将它们视为以不同参数值为特征的系统的不同副本的同时状态对状态控制协议[33，34，36，46-46-50]。选择性控制已广泛用于核磁共振中[51-55]。在此框架中，目标是找到一个控制系统的控件，以达到系统的每个副本，以达到（可能尽可能快）的目标状态，并专门选择目标状态以最大程度地减少测量误差。指纹方法更加详尽，并结合了来自QFI和选择性协议的想法[40-43]。没有特定的目标状态，但目标是最大化一个或几个可观察到的时间演变之间的距离。在这种情况下，考虑了整个动态，而不仅仅是最终系统配置[43]。除了给定优点的最大化外，还可以包括其他约束来分析这些问题，例如控制时间或能量的最小化[56-59]。可以通过这些方法独立地获得不同的控制策略，例如，用于自旋系统的参数估计。自然出现的一个问题是在哪些条件下这些控制方案是等效的，更一般而言，不同技术之间的优点，相似性和差异。本文旨在朝这个方向迈出一步。据我们所知，只有指纹方法已短暂地连接到[60,61]中的Fisher信息，但是QFI和选择性方案之间的关系仍未得到探索。为了简化分析，我们专注于链接
9783110580082.pdf - OAPEN
论文集《艺术中的混乱》从比较的角度考察了当代文化中各类艺术的审美混乱现象。它假定，当代艺术的政治潜力并非（至少并非唯一）来自于向观众和接受者呈现公开的政治内容。相反，它来自于使用形式手段创造一个特定的感知和互动空间：一个使霸权的行动和交流结构可观察的空间，从而使它们的自明性问题化，并最终使它们有选择地失效。本书中的贡献概念化了媒体中各种历史和当代形式政治，这些政治的目的不仅仅是震撼策略，它们不仅关注艺术作为艺术的“自恋”展示，而且最重要的是，关注创造一种新的“共同经验视界”（Stegemann 2015：156）。在此过程中，他们结合了对从 E.T.A. 霍夫曼到史蒂夫·麦昆的典型作品、程序和行动的分析，并参考了 20 世纪和 21 世纪文学、媒体和艺术领域的核心理论辩论。通过将媒体和传播研究中的破坏概念（Shannon 和 Weaver 1949）应用于美学领域的配置和星座，他们根据具体的例子展示了在冲突的社会中，如何
药物反应预测的深度学习方法
癌症每年夺走全球数百万人的生命。尽管近年来已经出现了许多治疗方法，但总体而言，癌症仍未得到解决。利用计算预测模型研究和治疗癌症在改善药物开发和个性化治疗方案设计方面具有巨大前景，最终可以抑制肿瘤、减轻痛苦并延长患者的生命。最近一批论文展示了利用深度学习方法预测癌症对药物治疗反应的有希望的结果。这些论文研究了不同的数据表示、神经网络架构、学习方法和评估方案。然而，由于探索的方法多种多样，并且缺乏用于比较药物反应预测模型的标准化框架，因此很难解读有希望的主流和新兴趋势。为了获得深度学习方法的全面概况，我们对预测单一药物治疗反应的深度学习模型进行了广泛的搜索和分析。我们总共整理了 60 个基于深度学习的模型，并生成了摘要图。基于分析，揭示了可观察的模式和方法的流行程度。通过这次审查，我们可以更好地了解该领域的现状，并确定主要挑战和有希望的解决方案。
量子力学的类图片中经典和量子状态的演变
ErwinSchrödinger与爱因斯坦（Einstein）分享了关于原子过程研究中发现的法律的含义的极大困惑。在他们的Gedankenexperiment [1]中，爱因斯坦，Podolski和Rosen显示了“物理现实的要素”与量子力学中的分离性和独立性的概念之间的相互关系（请参阅最近对这种情况的最新分析[2]）。schrödinger在一系列涉及宏观身体（猫）和量子系统[3]的著名实验的一系列反映中表明了他的困惑，他在其中争论了“常识”之间的冲突，而我们现在将我们称为猫和一些放射性材料之间的纠缠状态。纠缠状态的实验结构通常不是一个琐碎的问题，这就是为什么在被称为“资源理论”的现代理论中被认为是宝贵的资源[4]。在本文中，我们将解决一个问题，该问题强调了先前的一些讨论，其中包括确定是否从由经典和量子部分组成的复合系统开始，并且在可分离状态下，可以通过系统的单一进化来构建纠缠状态。在von Neumann代数理论的背景下，Raggio的定理[5]清楚地表明，这是不可能的，在这种情况下，在这种情况下，经典系统由其可观察的代数描述，这是Abelian von Neumann代数。
寻找浪费的时间：attosond物理学，Petahertz光电子和量子速度限制
1。简介：attosond Electron动力学，Petahertz光电子和量子力学中的“损失时间”的问题370 2。量子力学中的严重问题：量子跳跃，不确定性关系和Pauli定理371 2.1 Bohr的理论，量子跳跃和时间测量的不确定性； 2.2 Pauli的定理3。量子力学中的时间面孔372 3.1内部和外部时间； 3.2作为量子可观察的时间和时间操作员； 3.3延迟时间4。mandelstam±tamm不确定性关系374 5。量子保真度和量子速度限制375 6。能量±时间不确定性，与时间有关的汉密尔顿人375 7。激光驱动的量子动力学376 8。不确定性关系和电子动力学的速度限制376 9。Keldysh参数和光电子的Petahertz极限378 10。mandelstam±Tamm的不确定性关系和量子进化的信息几何度量379 10.1量子演化的几何形状； 10.2量子保真度和渔民信息； 10.3不确定性关系和cram er±rao绑定11。量子速度极限的非量化性质381 12。热力学不确定性限制382 12.1信息指标和热力学不确定性； 12.2膜蛋白温度阈值的热力学极限13。结论383参考383
稳定的Hadamard内存
部分可观察到的环境中有效的决策需要强大的内存管理。尽管他们在监督学习方面取得了成功，但当前的深度学习记忆模型在强化学习环境中挣扎，这些学习环境是可以观察到的，这些模型是可以观察到的。他们无法有效地捕获相关的过去信息，灵活地适应不断变化的观察结果，并在长剧集中保持稳定的更新。我们从理论上分析了统一框架内现有内存模型的局限性，并引入了稳定的Hadamard内存，这是一种用于增强学习剂的新型内存模型。我们的模型通过不再需要经验并在计算上有效地加强至关重要的体验来动态调整内存。为此，我们利用Hadamard产品来校准和更新内存，专门设计用于增强记忆能力，同时减轻数值和学习挑战。我们的方法极大地超过了基于最先进的内存方法，这些方法在挑战的部分可观察的基准（例如元提升学习，长期的信用分配和流行音乐）上表现出了在处理长期和不断发展的环境中的出色表现。我们的源代码可在https://github.com/thaihungle/shm上找到。
机翼形状的辅助惯性估计 - oatao
先进的大翼展飞机具有更大的结构灵活性，但可能出现不稳定或操纵性差。这些缺点需要稳定性增强系统，该系统需要主动结构控制。因此，飞行中机翼形状的估计有利于控制非常灵活的飞机。本文提出了一种基于扩展卡尔曼滤波估计柔性结构状态的新方法，该方法利用了辅助惯性导航系统中采用的思想。将不同机翼位置的高带宽率陀螺仪角速度集成在一起，以提供短期独立惯性形状估计解决方案，然后使用额外的低带宽辅助传感器来限制发散估计误差。所提出的滤波器实现不需要飞机的飞行动力学模型，简化了通常繁琐的卡尔曼滤波调整过程，并允许在机翼偏转较大和非线性的情况下进行准确估计。为了说明该方法，通过使用瞄准装置作为辅助传感器的模拟来验证该技术，并进行可观测性研究。与文献中基于立体视觉的先前研究相比，我们发现了一种传感器配置，仅使用一个摄像头和多个速率陀螺仪分别用于卡尔曼滤波更新和预测阶段，即可提供完全可观察的状态估计。