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桥接应用数学和人工智能
机器学习是人工智能的一部分，涉及开发算法，使计算机可以根据数据学习和进行预测。与传统的编程不同，在为每个任务编码特定的说明时，ML算法确定数据中的模式并随着时间的推移提高其性能。此功能对于从自然语言处理和图像识别到自动驾驶汽车和预测分析的应用至关重要。应用数学在此过程中起着至关重要的作用，提供了开发，分析和优化ML算法所需的工具和框架。从线性代数和微积分到概率和优化，数学概念是理解和推进机器学习技术不可或缺的[1]。
桥接科学：支持...
至关重要的是，我们帮助教育工作者（包括K-12系统及以后的教育者）所掌握的一切，以确保美国所有学生拥有所有学科中学校成功所需的阅读和扫盲技能。这些技能也是正规教育后的悠久生活的门户，因为它们有助于学生的公民推理和话语，经济生产力和个人成就。在当今以技术为中心的世界中，不需要强大的阅读能力的职业越来越少。使学生成为终身读者和独立学习者的准备始于促进其成长年代（Pre-K-3）的识字，并需要在整个正规教育中支持他们的进步，以便学生能够在整个生命周期内作为公民，工人，邻居，父母和社区成员作为公民，工人，邻居，父母和社区成员的日常生活。
关于 Macropedia 的 AI 拟议文章（7500 10000 字）
注意力控制。问题解决 12 手段-目的分析。算法和启发式。专家记忆。识别和直觉。学习 15 辨别学习和知识获取。新过程的获取。高级心理过程的模拟 1 7 自然语言。
人工智能和数字化为高等教育提供新机遇
Narcisa Roxana Mosteanu 教授 马耳他美国大学，马耳他 摘要 数字化和人工智能越来越多地出现在我们的日常生活中，并成为许多企业的组成部分。高等教育研究开发了新技术，现在我们必须将其融入我们的教育过程中。通过机器人和机器人自动编程，人类智能与人工智能之间的合作将有助于提供更好的教育服务，从入学和学费支付到评分评估和课程审查。本研究基于对高等教育领域负责的几位教师、学生和公共机构代表的采访。本研究的目的是展示人工智能如何改善大学提供的所有服务，以及在线环境的教学和学习技术，以及在 COVID-19 大流行之后，波特的哪一种策略更适合教育系统。分析指出，他们在理解数字校园的含义及其各个方面以及它如何帮助丰富大学校园的结构和文化以确保使用真正的创新技术进行高质量的教学、研究和行政管理方面仍然存在分歧。关键词 高等教育体系；人工智能和机器学习；大学服务。参考文献
创建通用PV插头和套接字标准
光伏连接器设计为快速易于安装。当前的连接器资格标准，例如UL 6703和IEC 62852，仅旨在评估来自同一制造商的连接器，并最近更改以明确指出一个人不能一起使用不同制造商的连接器。不幸的是，该行业选择设计将与其他制造商连接的连接器。这样做是为了简化安装，避免了诸如微型逆转录器上的连接器或其他模块级电源电子设备等情况时，与系统中的模块上的连接器不匹配。对全球电气代码的这种猖ramp的违规表明，有强烈的愿望，需要开发通用连接器标准。在这里，我们介绍了IEC子组在TC82 WG2下的形成背后的最初方法和哲学。我们打算制定一个标准，其中将构造的材料和几何形状指定为插头和插座，以确保兼容性高质量。我们希望连接器会更昂贵，但是尤其是在电源电子设备需要几个制造商的组件的屋顶安装中，系统兼容性设计需求的减少仍可能导致净成本节省。这些插头和插座必须具有最高的质量，因为我们不想开发无法制造高质量产品的连接器，并且因为这些连接器最常用于安全性更令人担忧的屋顶安装。另外，由于我们不知道将使用哪些插头和插座品牌，因此我们不能简单地依靠测试结果来确保安全，而必须创建一种本质上安全的设计。
AF_XDP 套接字：适用于云的高性能网络
云原生技术和原则是将称为云原生网络功能 (CNF) 的网络工作负载扩展到大型云规模的好方法。这项技术正在迅速取代基于虚拟化技术的网络功能虚拟化 (NFV) 及其虚拟网络功能 (VNF)。NFV 难以扩展、升级缓慢、重启缓慢。另一方面，云原生使用 Linux 容器，这些容器只是常规进程，对操作系统及其资源的视图有限。CNF 和 VNF 之间的一个主要区别是，使用 CNF，您通常无法控制它所运行的操作系统。您的 CNF 可以与同一系统上的其他 CNF 和进程共存，甚至可以与公共云提供商中的同一核心共存。为了使云原生提供所需的安全性和共存要求，它必须保留 Linux 安全模型，不需要特定的执行模型，也不需要可能不存在或已被其他东西占用的资源。基本上，它总是独立于环境工作。问题在于，当前提供高速原始数据包网络的技术是基于 SR-IOV 和 SIOV 与用户空间驱动程序相结合，而这些技术需要特定的资源和执行模型，而这些资源和模型在公共云系统中通常无法保证。那么问题是，我们如何为不基于 SR-IOV 或 SIOV 与用户空间驱动程序相结合的 CNF 提供高速网络？