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小学习机器：实时深入强化学习作为随意的创造力游戏
摘要在本文中，我们展示了Little Learning Machines，这是一款开创性的游戏，使玩家能够扮演强化学习（RL）培训师的角色。利用奖励和环境建模，玩家训练微型机器人执行任务，为探索和制作行为创造了开放式空间。值得注意的是，该游戏引入了创新方法，用于实时执行RL，这是该领域的重大步伐。我们深入研究了为此RL平台实施强大而动态的模拟时遇到的技术挑战和解决方案。本文重点介绍了系统描述，同时指出了增强和扩展的潜在途径，以进一步丰富玩家体验，以及从玩家反馈中进行其他研究的机会。这款开创性的游戏不仅可以揭开RL的神秘信息，而且还可以作为人工智能领域学习，研究和创造力的多功能工具。
生物多样性挑战 - Doe Mee Meet De Bioblitz！
什么是“ Bioblitz”？生物布利茨是在特定区域内在一定时间内找到尽可能多的不同物种的挑战。可以是哺乳动物或植物，还有昆虫，青蛙，水动物，土壤动物，苔藓，真菌等。参与很容易：您只需要一个帐户和手机。这样，每个人都可以以有趣，随意的方式了解周围的性质，我们收集有关该地区物种的宝贵数据。
家庭中心时间表 - Acacia 和 Adventure Playground
面向所有有 0-2 岁儿童的家庭。健康访问者将在场提供建议，并支持您作为父母/看护者的健康和福祉。本次活动充满了有趣的活动，以刺激您孩子的发育并促进早期的亲子关系。在轻松随意的环境中结识其他家庭并享受感官游戏、歌曲、童谣和故事等活动。
生物多样性保护信任生态监测模块
一旦完成植被区的初始分层，管理区域（即等效管理制度的领域，包括不连续的补丁）应在整个保护区域定义（这将作为管理计划的一部分完成）。取决于一致的类型和特定的生态价值，在现场，管理区域可能会整齐地筑巢（反之亦然），或者可能以随意的方式与植被区相交（例如，由于围栏线；见图2a，b）。不可思议，对于每个植被区，应指定“管理强度”（高，中，低）类别，适用于整个区域。如果植被区域包括不同强度的多个管理区，则分类应基于代表植被区比例最大的管理区。
转变学前班至 12 年级网络教育
定期安排会议，让学前班至 12 年级、高等教育和非正规教育环境中的教育工作者和管理人员分享想法、机会和需求。随意的交谈可以激发合作的想法，包括资助、扩大项目范围、确定基于工作的学习机会或整合资源以改善成果。两年制和四年制学院可以成为课程开发和专业发展的宝贵资源。全美有 400 多所学院和大学被指定为网络安全学术卓越中心 (CAE-C)，可以为各年级的教育工作者提供低成本和免费的网络课程和专业发展资源。访问 CAE 社区网站以查找您所在地区的机构。
原子、分子和光学物理冬季研究生院：Tq
欢迎参加第 12 届 ITAMP 原子、分子和光学物理冬季研究生院。今年的课程重点关注量子热力学：多体量子与热力学的结合。我们很高兴有该领域无可争议的世界领导者研究人员和杰出的教师。我们感谢他们愿意投入大量时间来准备和展示他们的讲座。我们举办这所学校的主要目标是在学校期间实现和鼓励非正式互动以及正式讨论。我们希望您能利用 Biosphere 2 校园的独特环境及其轻松随意的环境与讲师进行广泛的互动。他们中的大多数人将能够与我们一起度过几天。所以，不要错过这个机会！
EnglishBot：一款人工智能驱动的第二语言学习对话系统
如今，由于缺乏与真人伙伴练习的机会，许多学生通过听和重复预先录制的材料来学习说外语。利用人工智能、语音和自然语言处理领域的最新进展，我们开发了 EnglishBot，这是一个语言学习聊天机器人，可以与学生就与大学相关的话题进行互动，并提供自适应反馈。我们通过两项为期六天的用户研究，在自愿和固定使用条件下，对 56 名中国大学生进行了 EnglishBot 与传统聆听和重复界面的比较评估。根据雅思自愿学习的评分标准，使用 EnglishBot 的学生的流利程度提高更多。EnglishBot 用户也表现出更高的参与度，并且自愿花费 2.1 倍的时间与 EnglishBot 互动。我们的结果表明，对话界面可能有益于外国学习者的口语学习，尤其是在随意的学习环境下。
人工智能时代的教育摘录
因为学习需要脚手架：18 年来，学生仅依靠随意的互动和肤浅的技术接触，无法掌握接触人工智能所需的技能。例如，在浏览社交媒体信息时，学生可能会间接与人工智能算法互动，但他们仍不了解此类技术的机制、道德考量和潜在影响。为了有效地让学生为人工智能时代做好准备，脚手架（逐步引导学生更好地理解 5 ）就显得尤为重要。脚手架是一种教学方法，教育者提供连续的支持，帮助学生达到更高的理解和技能掌握水平。在人工智能和新兴技术的背景下，这意味着从基础知识开始，随着学生理解的加深，逐步引入更复杂的概念。此外，在课堂上融入人工智能功能，鼓励学生利用这些工具进行课程和娱乐，可以增强他们对人工智能的理解和应用。
单眼视频的动态场景的进发弹时间重建
静态馈送场景的最新进展已显示出高质量的新型视图合成中的显着进步。但是，这些模型通常会在各种环境中的普遍性中挣扎，并且无法有效处理动态内容。我们提出了BTIMER（Bullettimer的缩写），这是实时重建和动态场景的新型视图综合的第一个运动感知馈送模型。我们的方法通过从所有上下文框架中汇总信息，以给定目标（“子弹”时间戳）在给定目标的3D高斯分裂表示中重建整个场景。这样的公式允许BTIMER通过掌握静态和动态场景数据集来获得可扩展性和概括性。给定一个随意的单眼视频，BTimer在150ms内重建了子弹时间1场景，同时在静态和动态场景数据集上达到最先进的性能，
平准化发电成本 (LCOE) 计算和使用的内部指南
表 1 显示了 CAISO 中风能和太阳能的相应能源价值。以电价的产出加权平均值计算，2018 年的结果显示，在同一电力市场中，风能和太阳能的价值不同。平均太阳能 MWh（27.6 美元/MWh）的能源价值比平均风能 MWh（33.7 美元/MWh）的能源价值低 6.1 美元，两者的价值都低于总体平均价格（35.8 美元/MWh）。对于覆盖负荷的公用事业，负荷加权平均电价为 38 美元/MWh，远高于可变可再生能源价值。风能和太阳能的价值可能超过当年开始的项目的补贴 LCOE，因此在这种情况下，REC 值为零。计算风能和太阳能的价值是一项简单的电子表格练习，需要每小时的电价和可再生能源产出数据，但这些计算需要的努力远远超过 LCOE 等随意的粗略计算。