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安大略省交通部 (MTO) 已聘请 Stantec Consulting Ltd. 对位于爱德华王子县哈夫角的 62 号公路和爱德华王子县 1 号公路交叉口的改善进行初步设计和等级环境评估 (Class EA) 研究。作为交通部对省公路网安全和运营需求持续审查的一部分，该研究旨在确定一项建议计划，解决 62 号公路和爱德华王子县 1 号公路当前和未来的交通需求。已经为这项研究确定了一份建议计划，并已记录在交通环境研究报告 (TESR) 中，该报告现已开放 30 天的公众意见征询期。建议计划包括一个环形交叉路口。建议计划于 2024 年 1 月 25 日在现场公共信息中心 (PIC) 上进行了介绍。流程
学习多
许多认知问题可以分解为一系列由大脑依次解决的子问题。解决子问题时，需要神经元存储相关的中间结果并传播到下一个子问题，直到完成总体目标为止。我们将在这里考虑视觉任务，可以将其分解为元素视觉操作序列。实验证据表明，元素操作的中间结果存储在工作记忆中，以增强视觉皮层的神经活动。然后可以使用增强活动的重点，以使其可供行动采取行动。危险的主要问题是，在增强学习环境中，元素操作及其测序如何在仅经过奖励训练的神经网络中出现。我们在这里提出了一种新的经常性神经网络体系结构，该架构可以学习需要应用连续的Elemental操作的复合视觉任务。具体来说，我们选择了三个任务，这些任务可用于猴子视觉皮层的电生理记录。为了训练网络，我们使用了重新学习，这是一种具有生物学上合理的四因素HEBBIAN学习规则，该规则在时空上都是本地的。我们报告说，网络学习元素操作，例如轮廓组和视觉搜索，并执行操作序列，仅基于视觉刺激的字符和任务的奖励结构。在子例程之间需要交换所需的相关信息是增强活动的重点，并传递到了随后的子例程。完成训练后，与无关的图像项目引起的神经网络单位的活性要强，就像在猴子的视觉皮层中所观察到的那样，猴子求解相同的任务。我们的结果表明，生物学上的学习规则如何在多步视觉任务上训练复发性神经网络。
区分量子学习和经典学习
摘要。我们考虑一种从量子成员查询中学习布尔函数的模型。该模型在 [26] 中进行了研究，其中表明，任何一类布尔函数如果可以从多项式数量的量子成员查询中从信息理论上学习，那么从多项式数量的经典成员查询中也可以从信息理论上学习。在本文中，我们建立了量子学习和经典学习之间的强计算分离。我们证明，如果存在任何加密单向函数，那么就存在一类布尔函数，它可以从量子成员查询中以多项式时间学习，但不能从经典成员查询中以多项式时间学习。我们结果的一个新结果是量子算法可以破解在经典环境中安全的一般加密构造。
2025-01-31通过模仿学习和强化学习
Bozorgmehry Boozarjomehry，G。（2025）。通过模仿学习和强化学习工程设计自动化（硕士论文，加拿大卡尔加里大学，卡尔加里大学）。从https://prism.ucalgary.ca检索。
学习恢复和扩展学习计划
从 2020 年 3 月开始，由于 COVID-19 疫情，美国和世界的教育发生了巨大变化。随着学年的结束，危机显然会持续下去，我们需要以不同的方式思考 2020-2021 学年。经过深思熟虑的规划，刚刚重新开学的乔治·沃伊诺维奇高中为家庭提供了一个虚拟选项，无论学生的年级如何，该选项在开学第一天实施。这让家庭能够考虑学生的健康状况和他们对社区当前 COVID-19 状况的适应程度，以及他们在家学习的能力或兴趣以及许多其他重要因素。已入学的家庭被告知，我们将全年采用虚拟形式。
学习恢复和延伸学习计划
随着学年的结束，危机显然还将继续，我们需要以不同的方式思考 2020-2021 学年。经过深思熟虑的规划，北边预科学院为家庭提供了三种学习选项，无论学生的年级如何，这些选项都在开学第一天实施。这三个选项让家庭能够考虑学生的健康状况、他们对社区当前 COVID-19 状况的适应程度、他们在家促进学习的能力或兴趣以及许多其他重要因素。家庭被要求在开学前做出选择，并继续采用这种方式直到第一学期结束。我们的学校领导团队可以随时满足家庭更改选项的请求。如果学校的健康状况发生变化，或州长颁布了关闭命令，所有学生都可以立即转向选项 3。
