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扩展学习机会计划指南
扩展学习部门采用了《加州扩展学习质量标准》（质量标准），并引入了持续质量改进 (CQI) 的要求，以帮助课程进行反思，并有意识地向学生提供课程管理实践和活动。要创建课程计划，请根据以下每个质量标准下列出的提示提供叙述性描述。LEA 可能会定制并包含其他提示，例如描述 SEL 活动或完善计划。除了叙述性回答外，包含表格、图表或其他有助于理解 ELO-P 的视觉表现形式也很有用。鼓励 LEA 下载和参考质量标准，以便持续改进课程。质量标准可在加州教育部 (CDE) 质量标准和 CQI 网页上找到，网址为 https://www.cde.ca.gov/ls/ex/qualstandcqi.asp。
![[Roscon de 2023]使用ROS 2和Modern Gazebo学习机器人技术基础](/simg/a/af59caffa095f288f9d03f71229bacdcfb6e35d8.webp)
[Roscon de 2023]使用ROS 2和Modern Gazebo学习机器人技术基础
● gz-physics physics engines ( Bullet , DART , TPE ) ● gz-rendering rendering ( OGRE ) ● gz-sensors sensor simulation ● gz-gui GUI ● Many existing systems and example worlds ● Custom systems (plugins) ● Fuel simulation models
通过云学习工具为职业学生学习机器人技术的新方法
当前涉及教育和技术的研究领域是如何教年轻的学生研究机器人技术等技术或工程领域。这项研究可能成为他们的主要问题，并使他们感到沮丧。因此，这项研究也需要高成本和更长的时间，以及专业的老师[1]。随着科学和技术的最新进展，发展了学习过程的方式。仍然很难弄清楚教师应用的异常方法和策略。这些主要问题使年轻学生感到沮丧和注意力不集中[2]。教师和研究人员对一些创新且高效的学习策略进行了误解。技术辅助学习方法简化了老师的准备。然后，机器人技术是增强学生和老师能力的重要工具。几十年前，机器人术语意味着将来要使用的一种设备，包括在电视中通常看到和想象的技术和其他文物。一般而言，教育机器人技术可以被归类为机器人技术，为主要演员/主题和共同主题。机器人技术作为主要演员意味着使用机器人技术教学的任务，尽管辅助主题是指机器人技术的教学。因此，教育机器人技术可以定义为机器人技术和所有相关问题的整合到特定课程中。如表1所示，机器人教育与教育之间的差异。
开放式学习机器人的目的
摘要 - 1个自主开放式学习（OEL）机器人能够通过与环境的直接互动来累积地获取新技能和知识，例如重新指导内在动机和自我生成的目标。oel机器人对应用程序具有很高的相关性，因为他们可以使用自主获取的知识来完成与人类用户相关的任务。oel机器人遇到了一个重要的限制：这可能导致对知识的获取与完成用户的任务无关。这项工作分析了对这个问题的可能解决方案，该解决方案涉及新颖的“目的”概念。目的指示设计师和/或用户从机器人想要什么。机器人应使用目的的内部表示形式（在此称为“欲望”），将其开放式探索集中在获得有关实现知识的知识的获取。这项工作有助于通过两种方式建立一个计算框架。首先，它根据涉及三级动机层次结构的目的形式化了一个框架：（a）目的； （b）独立领域的欲望； （c）特定领域依赖性国家目标。第二，这项工作突出了框架以下框架的关键挑战，例如：“目的示威问题”，“目的目标基础问题”以及“欲望”之间的“仲裁”。随后，该方法使Oel机器人能够以自主的方式学习，但也可以集中精力符合符合目标和用户的目标的目标和技能。
使用高斯混合物学习机器人运动的几何力学
使用来自几何力学的原理构建的机器人运动的数据驱动模型已显示[Bittner，Hatton等。2018; Dan Zhao，Bittner等。2022; Hatton等。2013]为各种机器人提供机器人运动的有用预测。对于具有有用数量DOF的机器人，这些几何力学模型只能在步态附近构建。在这里，我们展示了如何将高斯混合模型（GMM）用作流形学习的一种形式，该形式学习了几何力学“运动图1”的结构，并证明了：[i]与先前发表的方法相比，预测质量的可观改善； [ii]可以应用于任何运动数据集的方法，而不仅仅是周期性步态数据； [iii]一种预先处理数据集以促进在已知运动图是线性的地方外推的方法。我们的结果可以在数据驱动的几何运动模型的任何地方应用。
Jens Kober强化学习机器人控制
强化学习已成为实现高级机器人控制的最突出的范式之一。一个典型的例子是在具有挑战性的地形上对四足动物的运动，通过RL学到的政策现在正在使用商业机器人平台发货。然而，机器人RL面临特定的挑战，因为它们的物理实施例收集了大量现实的交互数据是不可能的。为了渲染机器人增强学习，可以以各种方式整合先前的信息，从模拟（SIM2REAL），人类演示或校正到生成模型（例如LLMS）。
用于量子化学的量子学习机 (QLM) 的开源变分量子特征求解器扩展
试图在大型系统上达到完全精确度显然面临着所谓的“指数墙”，这限制了最精确方法对更复杂的化学系统的适用性。到目前为止，用经典超级计算机执行的最大计算量也只包括数百亿个行列式 4 ，有 20 个电子和 20 个轨道，随着大规模并行超级计算机架构的进步，希望在不久的将来解决接近一万亿个行列式（24 个电子、24 个轨道）的问题。5 鉴于这些限制，必须使用其他类别的方法来近似更大的多电子系统的基态波函数。它们包括：(i) 密度泛函理论 (DFT)，它依赖于单个斯莱特行列式的使用，并且已被证明非常成功，但无法描述强关联系统 6 – 8 ； (ii) 后 Hartree - Fock 方法，例如截断耦合团簇 (CC) 和组态相互作用 (CI) 方法，即使在单个 Slater 行列式之外仍然可以操作，但由于大尺寸分子在 Slater 行列式方面的计算要求极高，因此不能应用于大尺寸分子。9 – 16 一个很好的例子是“黄金标准”方法，表示为耦合团簇单、双和微扰三重激发 CCSD(T)。事实上，CCSD(T) 能够处理几千个基函数，但代价是巨大的运算次数，而这受到大量数据存储要求的限制。17 无论选择哪种化学基组（STO-3G、6-31G、cc-pVDZ、超越等），这些方法都不足以对大分子得出足够准确的结果。 Feynman 18,19 提出的一种范式转变是使用量子计算机来模拟量子系统。这促使社区使用量子计算机来解决量子化学波函数问题。直观地说，优势来自于量子计算机可以比传统计算机处理“指数级”更多的信息。20 最近的评论提供了有关开发专用于量子化学的量子算法的策略的背景材料。这些方法包括量子相位估计（QPE）、变分量子特征值求解器（VQE）或量子虚时间演化（QITE）等技术。21 – 24 所有方法通常包括三个关键步骤：（i）将费米子汉密尔顿量和波函数转换为量子位表示；（ii）构建具有一和两量子位量子门的电路；（iii）使用电路生成相关波函数并测量给定汉密尔顿量的期望值。重要的是，目前可用的量子计算机仍然处于嘈杂的中型量子（NISQ）时代，并且受到两个主要资源的限制：
![[事实说明]国家如何扩大优质的夏季学习机会](/simg/a/aeabf82954711d162a9d9db32fc81fb17b6958a3.webp)
[事实说明]国家如何扩大优质的夏季学习机会
为什么夏季学习当前的国家政策优先级？在Covid-19-19大流行之后，联邦政府要求各州为基于证据的夏季学习计划，搁置其美国美国救援计划法（ARPA）小学和中学紧急救济（ESSER）资金的1％。为了回应，许多州迅速建立了新的或扩展的现有基础设施，以向提供者（当地教育机构和基于社区的组织托管夏季计划）将资金传播给提供者，并指导其计划实施。在许多州，这引发了人们对夏季学习如何适应或加强其他政策优先事项的重新考虑。既然所有的ARPA Esser资金已经花费或投入，则各国面临有关如何继续支持学生获得优质夏季学习机会的决定。
Lorenz -96学习机器学习 - 开放期刊
1哥伦比亚大学拉蒙特·多尔蒂（Lamont Doherty）地球天文台2库兰特数学科学研究所，纽约大学3大气与海洋科学课程，普林斯顿大学4地球与环境工程，哥伦比亚大学5号，哥伦比亚大学5皇后玛丽玛丽大学伦敦皇后大学6 Univ 6 Univ。Grenoble Alpes，CNRS，IRD，Grenoble INP，INRAE，IGE，IGE，38000 GRENOBLE，法国7海洋建模和数据同化部，Fondazione Centro Euro -Mediterraneo Suii suii cambiamenti cambiamenti chilcatigi cliaigiani -cmcc 8马萨诸塞州理工学院的地球，大气和行星科学部11地球，大气和行星科学系11国家大气研究中心13纽约大学14哥伦比亚大学哥伦比亚大学哥伦比亚气候学校15 Schmidt Futures