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夏季和秋季专业学习机会！
夏季和秋季专业学习机会！**如果您知道其他当地学习活动，请分享该信息与prod@sd72.bc.ca在地区/在线专业活动中值得注意的夏季学习夏季学习7月和2024年11月，创新的学校峰会 - 包括拉斯维加斯，包括拉斯维加斯，芝加哥圣安东尼奥市的各个地点。在线 /在线$ 850 / $ 295的早期鸟类价格直到2024年4月，经验创新的学校峰会 - 美国顶级的K-12教育会议，将国际认可的思想领袖，管理人员，教师和顾问汇集在一起，共享创新的最佳实践和基于研究的方法论，以激发人们的鼓舞人心。以获取更多信息并注册：https：//innovativeschoolssummit.com/ 7月8日，星期一，7月15日，7月15日，7月22日，7月20日下午4点，连接到土地，梅蒂斯之路 - 由户外leraningstore提出。在线$ 80 - 也可以购买单个会议。本课程向教育者，父母和成人学习者介绍了有关与土地相关的梅蒂斯知识，文化和历史的资源。与利亚·玛丽·多里昂（Leah Marie Dorion）一起发现了包括翻译成米奇夫（Michif）的资源，并提供了令人难以置信的充满活力的插图，以洞悉梅蒂斯（Métis）的生活。以获取更多信息并注册：https：//outdoorlearningstore.com/event/connecting-to-to-to-the-land-the-metis-way/ 7月8日，星期一至7月12日，星期五，每天上午9点至下午5点。在线$ 895USD进行密集培训，以了解阅读和阅读障碍的神经科学。在线$ 895夏季土著创意练习课程 - 紫外线继续学习 - 维多利亚，亲自获得630美元的登记册2024年5月24日，以获取更多信息和注册：土著创意实践| 7月15日星期一至7月9日星期五在UVIC上继续学习 - 阅读的神经科学 - 通过学习和大脑的虚拟峰会。以获取更多信息并注册https://www.learningandandthebrain.com/conference-530/the-neuroscience-of-reading/heuroscience-of-reading/ 7月23日，星期二 - 7月23日 - 7月31日 - 中间差距虚拟研究所 - 解决方案Tree Canada Canada Canada Canada $ 399 399转换学习差距转换为成就。由我们的专家团队领导，该活动提供了有针对性的虚拟会议，详细介绍了如何主动解决跨年级和学科领域迅速扩大成就差距。以获取更多信息并注册https://www.solutiontree.com/ca/ca/events/mind-the-gaps--gaps--gaps-------------------------------------------- 7月29日，星期一至8月29日，星期五，学校的情感，社交大脑 - 通过学习和大脑的虚拟峰会。
学习机器人示威轨迹的低维潜图
2曲率调查的变分自动编码器17 2.1学习小型演示数据集的潜在表示17 2.2有关小型轨迹数据集的学习表示的相关工作。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 2.2.1轨迹表示。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 2.2.2曲率正则化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 2.3曲率调查的VAE。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 2.3.1曲率调查的VAE公式。。。。。。。。。。20 2.3.2 fork姿势示例。。。。。。。。。。。。。。22 2.4曲线机器学习方法。。。。。。。。。。。。。。。。24 2.4.1人示出的轨迹和数据处理。24 2.4.2轨迹的神经网络体系结构。。。。。。。。26 26 2.4.3训练超标剂。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 27 27 2.4.4模型可解释性。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 28 2.5曲线物理机器人实验。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。26 26 2.4.3训练超标剂。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 27 2.4.4模型可解释性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 2.5曲线物理机器人实验。。。。。。。。。。。。。。。。29 2.5.1机器人臂。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 2.5.2轨迹跟踪实现。。。。。。。。。。。。30 2.5.3曲线潜在值选择。。。。。。。。。。。。。。。30 2.5.4基线轨迹。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 2.5.5数据收集。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 2.6关于小型传统数据集的学习表示形式的结果和讨论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32
提供机电一体化的体验学习机会
新兴的机电一体化技术领域着重于开发和实施用于工业应用的先进自动化。因此，机电一体化包括高级领域，包括机器人技术，人工智能（AI）和网络安全。尽管对机电一体化专业知识的需求正在增长，但机电一体化的可用体验劳动力发展机会仍然有限。该项目将通过在线机电一体化教育门户网站（MEP），体验式机电一体化实践（MP）计划和机电一体化行业途径轮换来研究和开发教育材料和工具，并为项目参与者提供体验机会。MEP和MP模块专注于机器人技术，力学，电子/控制，网络安全和人工智能的五个机器人支柱。该项目利用密歇根州技术大学，西岸社区学院，戈吉比克社区学院，三个非营利组织以及九个地区行业合作者之间的合作伙伴关系。主要项目目标是通过体验式学习机会来改善跨学科的机电一体化培训；制定一个灵活而全面的计划，以促进多样化和包容性的STEM劳动力：并促进以机电卫星劳动力准备和安置为中心的项目合作伙伴之间的可持续合作。作为机电一体化教育门户网站的项目研究和开发的一部分，正在开发允许进行远程机器人操作和编程的遥控机器人工作电脑（TRW）。TRW由FANUC协作机器人，三个用于对用户实时反馈的摄像机和一个用于托管已开发软件的计算机服务器。客户端的界面将由虚拟教学吊坠组成，其中包含一个覆盖的真实教学吊坠的显示屏幕和两个显示窗口，显示了由安装在物理机器人工作表中的摄像机传递的不同角度的机器人。TRW将通过安全环境中的Internet从世界任何地方的用户远程访问机器人。在本文中，作者提供了TRW的研发阶段的详细信息。
学习机器人想象的学习构图世界模型
文本对视频模型在机器人决策中表现出了实质性的潜力，从而使未来的现实计划以及准确的环境模拟实现了现实计划的想象。但是，此类模型中的一个主要问题是一般化 - 模型仅限于综合视频，但受到与培训时间相似的语言指令约束的视频。这在决策中严重限制，我们寻求一个强大的世界模型来综合对象和行动的不显示的计划，以便在新环境中解决以前看不见的任务。为了解决此问题，我们介绍了Robodreamer，这是一种通过分配视频生成来学习组成世界模型的创新方法。我们利用语言的自然组成性将说明解析为一组低级原始词，我们调节一组模型以生成视频。我们通过允许我们制定新的自然语言教学作为先前看到的组成部分的组合来说明这种分解如何自然地实现组成的重新化。我们进一步展示了这样的分解如何使我们能够添加附加的多模式目标，从而使我们能够指定一个我们希望同时给定自然语言指令和目标图像生成的视频。我们的AP-PRACH可以成功地合成RT-X中看不见的目标的视频计划，在仿真中成功执行机器人，并且在视频生成方面实质上优于单片基线方法。
DOI：https://dx.doi.org/10.30919/es1088 人工智能和机器学习在制造工程中的作用和应用：回顾 Sara Bunian，1，# Meshari A. Al-Ebrahim 2，*，# 和 Amro A. Nour 3，# 摘要 人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、嵌入式系统、云计算、大数据和物联网 (IoT) 的使用正在影响工业 4.0 向先进技术和高效制造流程的范式转变。由于智能和学习机器的成功使用所带来的快速进步，对人工智能的需求日益增加。人工智能被植入智能制造中，以解决关键的可持续性问题并优化供应链、能源和资源使用以及废物管理。工业 4.0 致力于实现客户驱动的制造能力，以提高灵活性、可持续性和生产力。AI 和 ML 主要用于现代工业流程的优化和监控。工业人工智能系统研究是一个多学科领域，ML、机器人和物联网都参与其中。工业人工智能开发、验证、部署和维护可持续制造的解决方案。由于云计算的兴起和数据存储成本的大幅下降，现在可以存储大量信息和数据并将其传输到 ML 和 AI 算法中，以简化和自动化组织的不同流程。
DOI：https://dx.doi.org/10.30919/es1088 人工智能和机器学习在制造工程中的作用和应用：综述 Sara Bunian，1，# Meshari A. Al-Ebrahim 2，*，# 和 Amro A. Nour 3，# 摘要 人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、嵌入式系统、云计算、大数据和物联网 (IoT) 的使用正在影响工业 4.0 向先进技术和高效制造流程的范式转变。由于智能和学习机器的成功使用所带来的快速进步，对人工智能的需求日益增加。人工智能被植入智能制造，以解决关键的可持续性问题并优化供应链、能源和资源的使用以及废物管理。工业 4.0 正在努力实现客户驱动的制造能力，以提高灵活性、可持续性和生产力。AI 和 ML 主要用于现代工业流程的优化和监控。工业 AI 系统研究是一个多学科领域，ML、机器人和物联网都参与其中。工业 AI 开发、验证、部署和维护可持续制造的解决方案。由于云计算的兴起和数据存储成本的大幅下降，现在可以存储大量信息和数据并将其传输到 ML 和 AI 算法中，以简化和自动化组织的不同流程。智能制造和工业 4.0 的框架基于智能流程设计、监控、控制、调度和工业应用。智能制造涵盖了广泛的领域，最初被称为基于物联网的技术。
光子量子极限学习机中的实验特性重建
最近的发展使得将机器学习工具嵌入到实验平台中以解决关键问题成为可能，包括表征量子态的特性。利用这一点，我们在光子平台中实现了量子极限学习机，以实现对光子偏振态的资源高效和准确的表征。这种输入状态演变的底层储层动力学是使用高维光子轨道角动量的量子行走和在固定基础上进行投影测量来实现的。我们展示了如何重建未知的偏振态，而不需要仔细表征测量设备，并且对实验缺陷具有鲁棒性，从而为资源经济状态表征提供了一种有前途的途径。
扩大学习机会计划计划指南
“扩大学习”是指放学前，放学后，夏季或间歇学习计划，重点是通过动手，吸引人的学习经验来发展学生的学术，社会，情感和身体需求和利益。是立法机关的意图是以学生为中心的学习计划，以瞳孔为中心，包括社区合作伙伴和补充，但在常规的上学日和学年不复制学习活动。（EC第8482.1节[A]）“扩展的学习机会”的含义与EC第8482.1节中定义的“扩展学习”相同。“扩大学习机会”并不意味着教学时间的延长，而是将学生参与丰富，游戏，营养和其他发展方面适当的活动的机会。（EC第46120节[E] [1]）
扩大学习机会计划计划指南
扩展的学习部门采用了加利福尼亚州扩大学习的质量标准（质量标准），并引入了持续质量改进（CQI）的要求，以帮助计划参与反思，并有意就提供给学生的计划管理实践和活动。为创建程序计划，提供叙述描述，以响应以下每个质量标准下列出的提示。LEA可以自定义并包括其他提示，例如描述SEL活动或完善计划。除了叙事响应外，包括表，图表或其他有助于理解ELO-P的视觉表示可能很有用。鼓励LEA下载和参考质量标准，以便为该计划提供持续的改进。质量标准可以在加利福尼亚教育部（CDE）的质量标准和CQI网页上找到，位于https://www.cde.ca.gov/ls/ex/qualstandcqi.asp。
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。
语言能力调节L2拼字学学习机制：公开命名中与事件相关的大脑电位的证据
摘要本研究调查了双语者迅速建立第二语言（L2）新单词形式的记忆痕迹，这是L2语言能力的函数。一组具有各种英语能力水平的中文 - 英语双语者，由阅读工作介绍，其中包括16个伪单词和16个英语单词，在6个培训中反复出现。的行为和神经生理数据，并在重复范围内的单词长度效应中的调制量被衡量为从soblexical涉及到词汇参与的过渡指数。的结果表明，L2的较高能力与单词长度对新单词的影响降低有关，这反映在命名潜伏期以及早期的N1和P200脑反应中。相比之下，较低的能力学习者似乎参与了努力的字母对解码过程，对字母顺序的注意力分配较高，并且在跨暴露范围内更大程度地使用了Sublexical Processing。我们的发现突出了需要解决特定的字符至音量到词素技能以有效学习L2的必要性，尤其是在L1非字母内的人群中。