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表面渗透的电子结构Weyl Semimetal $ {\ rm ptbi} _2 $
三角形PTBI 2是一个没有反转对称性的分层半学，在费米能的附近具有12个Weyl点。最近显示其拓扑费米弧在不存在大量超导性的低温下显示出超导。在这里，我们执行第一个原理计算，以详细研究PTBI 2的整体和表面电子结构，并获得自旋纹理以及弧的动量依赖性定位。是由在压力下或掺杂下实验观察到的反转对称性的恢复的动机，我们在两个结构之间插入，并确定Weyl节点的能量和动量依赖性。为了深入了解PTBI 2的表面超导性，我们构建了对称性适应的有效四波段模型，该模型可以准确地重现PTBI 2的Weyl点。我们通过对费米弧线之间的对称允许配对进行分析，该模型自然混合了旋转单链和旋转三键通道。此外，仅表面超导的存在促进了固有的超导体 - 隔离 - 占主导地位约瑟夫森连接，而半金属相夹在两个超导体表面之间。对于π的相位差，零能量的Andreev结合状态在两个终止之间形成。
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ARC评估日期：这是弧线遇到的日期讨论评估或重新评估的日期。需要此字段。选择评估类型：“初始评估”，“重新评估”或“转移”。如果学生目前未在肯塔基州接受特殊教育服务，请选择“初步评估”。如果学生接受特殊教育服务，请选择“重新评估”，即使对学生进行了单独或不同的残疾进行评估。如果学生从肯塔基州的另一个地区转移，请选择“转移”。此字段是必需的。*注意：如果学生从外面转移，则评估类型必须是“初始评估”。这些学生将受到指标11的60小学日时间表。*注意：当考虑接受语音/语言障碍服务的学生考虑其他残疾类别（SLI）时，必须进行重新评估。如果确定学生在新类别中的资格，语音/语言将成为相关的服务。*注意：如果学生从外面转移，则评估类型必须是“初始评估”。唯一的例外是，如果在同一学年内在同一地区对学生进行了评估，并且对学生在以前的州的决心没有任何更改。服务的同意日期/拒绝日期：
终极骗局 - UCI 法
今年早些时候，俄罗斯从米格 31 战斗机腹部发射了其最新、最危险的武器。当高超音速“匕首”导弹点燃火箭发动机，以高达 5 马赫的速度飞向乌克兰的一个目标时，这标志着高超音速武器首次用于冲突。“匕首”和类似的导弹处于武器开发技术革命的顶峰。这些高超音速导弹的速度可以达到 10 马赫，但更重要的是它们非常灵活。现有的弹道导弹速度更快，在地球大气层以上飞行时速度可达 20 马赫，因为那里的阻力较小，不会减慢它们的速度。但要达到这些速度，弹道导弹必须像炮弹一样以预定的弧线飞行，这使得它们很容易被追踪和击落。下一代高超音速导弹可以低空飞行（低于 60,000 英尺），在飞行途中调整航向，并绕过导弹防御系统。军事分析人士称它们“势不可挡”。安全智库 RUSI 2021 年的一份报告的作者写道：“高超音速武器代表了自 [洲际弹道导弹] ICBM 以来导弹技术最重大的进步。”“[它们] 正在破坏核威慑态势，并在 2020 年代中期造成战略稳定裂痕。”俄罗斯已经在测试 Kinzhal 的继任者，它使用吸气式发动机，像喷气式飞机一样，以高达 9 马赫的速度飞行，这使得它更难被发现和防御。
访问高分辨率区域大气建模项目（AUS2200）：一个基于社区的天气和气候研究平台
在过去的几十年中，高性能计算的进步（HPC）对于提高我们预测高影响天气事件的能力和气候变化的影响至关重要。高分辨率的大气建模通过提高的计算效率实现，导致了地形复杂性和小规模过程的明显改善，其中许多过程与极端天气有关。AUS2200是一个基于社区的开创性项目，旨在使用最先进的访问模型在千米网格尺度上开发大型区域建模能力。该项目旨在为澳大利亚区域建模社区提供一个共同的平台，有助于促进合作，从而促进从大陆范围内到公里的各种规模的大气过程的科学理解。该项目代表了弧线极端卓越中心（CLEX），澳大利亚气象局，国家计算基础设施和澳大利亚地球系统模拟器国家研究基础设施（Access-NRI）之间的旗舰合作。演讲将概述AUS2200项目，包括其总体目标，最新成就和长期计划。我们还将展示在几个试点科学项目下进行的研究，澳大利亚各地的一系列高影响力事件，包括极端的火灾事件，破纪录的洪水事件以及对Madden Julian振荡的当地降水反应。
使用图的图域中的深度学习分子嵌入来预测药物副作用
摘要：药物副作用 (DSE) 或药物不良反应 (ADR) 构成了重要的健康风险，仅在欧洲，每年就有大约 197,000 人死于 DSE。因此，在药物开发过程中，DSE 检测至关重要，ADR 的发生会阻止许多候选分子进行临床试验。因此，DSE 的早期预测有可能大大减少药物开发时间和成本。在这项工作中，数据以非欧几里得方式表示，形式为图的图域。在这样的领域中，分子结构由分子图表示，每个分子图都成为更高级别图中的节点。在后者中，节点代表药物和基因，弧线代表它们的关系。这种关系性质代表了 DSE 预测任务的一个重要新颖性，并且它直接用于预测。为此，提出了 MolecularGNN 模型。这个新的分类器基于图神经网络，这是一种能够以图形形式处理数据的联结模型。该方法是对之前称为 DruGNN 的方法的改进，因为它还能够从基于图形的分子结构中提取信息，从而生成适合特定任务的基于任务的分子神经指纹 (NF)。该架构已在性能方面与其他 GNN 模型进行了比较，表明所提出的方法非常有前景。
K-12学区的战略与运营计划...
将在本课程中分析战略和运营计划之间的差异及其与组织治理的关系。参与者将探索不同的战略规划模式以及运营计划如何帮助实施计划。战略规划战略计划是一种活着的文件，用于传达组织的目标，实现这些目标所需的优先级以及用于衡量进度的指标。该计划概述了三到五年的任务，愿景，价值观和战略计划（重点）。集中的战略计划加强了运营，并确保员工，董事会成员和利益相关者朝着共同的目标努力。一旦建立了战略目标，就会制定实现目标的战略。这些策略通常是三到五年的过程，具体取决于战略计划的弧线。运营计划运营计划是一种用于实施战略计划的机制。它直接与战略计划保持一致，并包括在整个日历年中衡量计划进度的指标。一年的运营和行动计划成为行政和员工应对的战略任务。本课程旨在使用几个预期的结果来提高领导者的效率。已经计划了一系列分配的读数和实际作业，以帮助您实现概述的课程确定的目标。课程要求/作业
AI的Wave
尽管有信息和大胆的信息 - 更不用说得到了很多认可和促进的东西 - Mustafa Suleyman的新书《即将到来的浪潮》最终令人不满意。Suleyman，Google的联合创始人 - A C询问的人工智能公司DeepMind，现在是Microsoft AI的首席执行官，在技术记者Michael Bhaskar的协助下写了这本书。他们尝试了四个互锁任务：要阐明未经包含的人工智能的生存威胁，请告知读者不要忽略危险，在越来越多的技术变换浪潮中置于警告，并在越来越多的技术转换中，并做出具体的政策提案，以实现遏制。政策建议是本书中最具挑衅性和有问题的方面。Suleyman的论点的弧线是由最初，倒数第二和最终章节的标题给出的：“不可能遏制”，“必须有可能遏制”和“迈向遏制的十个步骤”。这本书的四分之三致力于引人入胜的论点，支持“不可能”的论文，尽管如此，它还是用“必须有可能的”反点辩护。充满激情的严肃性，苏莱曼的言论成为面对独特威胁的紧急呼吁。“如果这本书对技术的态度矛盾，一部分积极和一部分是构成的，那是因为这种矛盾的观点
后人类主义对Asimov的机器人定律的思考
本文认为，当代对人工智能的关注经常引入哲学问题：人类对判断是什么？要了解这个流行的虚构的前提，我们将注意力转移到了艾萨克·阿西莫夫（Isaac Asimov）的机器人法则上，这是他的科幻故事中部署的一系列法律，以创建有关人类与机器之间关系的叙述。不仅以娱乐性的观众而闻名，阿西莫夫的定律反映了关于人与技术之间关系的共同想象，渗透到科幻小说范围之外，塑造了我们对政治，人类和自由的定义背后的一些基本假设。我们的论点始于解释《故事》（1942年），《风险》（1955年），《百年纪念人》（1976年），以及基金会和地球（1986），通过伊曼纽尔·坎特（Immanuel Kant）和汉娜·阿伦特（Hannah Arendt）的审判哲学。这样做，我们指出的是，这些故事的哲学弧线写在有关谁（或什么）能够确定性和反思性判断力的紧张局势中。然后，跟随理论家通过后人类主义的角度解释了阿西莫夫的“零法”，我们认为，阿西莫夫的诉讼受到反思性判断的概念的约束，因为反思性判断本质上是人类中心的，并且仅限于封闭的系统。相比之下，我们提出了这样的论点，即仅通过分布式和偶然的系统（包括人类和非人类）出现反思性判断。那么，应保持我们的注意力的原因不是对挑战人类优势的自主人工智能的生存焦虑，而是建立和维护能够维持反思性判断的分布式形式的技术系统的政治。
2024-01-07的根源和协作AIS的要求
Mark Stefik版本于2024年4月22日，AI合作者的愿景是神话和科幻小说的主要内容，具有特殊才能的人工代理商为人类伙伴和团队提供了帮助。在这个梦中，复杂的AIS了解协作和人类交流的细微差别。AI作为合作者Dream不同于增强人类智能（IA）或中间人类协作的计算机工具。这些工具在1960年代起源，并帮助推动了信息技术革命。它们可以很有用，但它们不聪明，也不像熟练的人那样有效。随着与杂交和远程工作的增加，自从共同大流行以来，对更好的协调，协作和沟通的好处和要求正成为工作场所中的热门话题。雇主和工人在谈判在家工作的选择与在办公室工作时要面临选择和权衡。许多因素，例如雇主附近的房屋成本高昂，都阻碍了办公室的大规模返回。政府咨询小组和人工智能领导人多年来一直主张AIS应该是透明有效的合作者。尽管如此，像才华横溢的人一样合作的强大AI仍然是无法触及的。AI队友是否是解决方案的一部分？人工智能（AI）可以而且应该是多么聪明吗？该立场论文审查了技术和公众呼吁人机组合的弧线。它借鉴了心理学和社会科学的早期研究，这些研究对类似人类的合作需要。本文为第二次科学驱动的论文设定了一个背景，该论文主张在创造韧性，智能和人类兼容的AIS的技术和方法中的根本转变（Stefik＆Price，2023年）。理想的目标是这样的AI会学习，分享他们学到的知识并协作以实现高功能。
离散的量子行走Chris Godsil＆Harmony Zhan
一个离散的量子步行由统一矩阵u（步行的旋转矩阵）确定。如果系统的初始状态由向量Z给出，则在时间k处的系统状态为u k z。问题是选择U和Z，以便我们可以做一些有用的事情，实际上我们可以 - 格罗弗（Grover）展示了该设置的实现如何用于使量子计算机比任何已知的经典算法更快地搜索数据库。我们刚刚描述的框架是不可能的，量子计算机只能方便地实现一组统一矩阵的子集。也有一个数学困难，因为如果我们不像我们所描述的那样，在不对u上施加某些结构的情况下，可能不可能得出对步行行为的有用预测，过渡矩阵U是复杂的内部产品空间c d的操作员。然而，出于仅给出的原因，大部分关于离散量子行走的工作都考虑了u是图形x的弧线（相邻顶点的有序对）上复杂函数空间的操作员。身体上有意义的问题必须根据权力u k的条目的绝对价值来表达。因此，我们可能会问，对于给定的初始状态z，是否存在整数k，以使u k的条目的绝对值接近相等？然后，我们在此主题上的工作的目标是尝试将步行的属性与基础图的属性联系起来，而本书既是该主题的介绍，又是有关我们进度的报告。我们以最著名的话题（Grover的搜索算法）开始治疗。我们采用了两种方法，但是在这两种情况下，我们都发现过渡矩阵作为乘积U = rc出现，其中R和C是具有简单结构的单一矩阵，并根据基础图进行定义。实际上r和c都是参与，它们产生的代数