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由萘形成的 80 碳芳香鞍形结构...
Scholl 反应 1 是一种合成多环芳烃的有效方法，可在一步中形成多个碳 - 碳键。通过自由基阳离子机理 2 进行的 Scholl 反应对底物内电子密度的分布非常敏感，氧化芳族偶联发生在电子密度最高的位置。3 基于这一概念，我们最近证明，通过在底物中引入萘部分可以促进 Scholl 反应，从而产生高度弯曲的多环芳烃。4,5 在此，我们通过展示成功合成前所未有的芳香鞍形物（图 1 中的 1）来扩展这一策略的范围，这是通过在 Scholl 反应的底物中加入萘基来实现的。芳香鞍形物，也称为负弯曲多环芳烃，最近受到越来越多的关注 6,7，原因有两个。首先，它们代表碳黑石中的片段 8
创新配置 - 鞍座
衡量实施过程就等于衡量一段旅程。事实上，基于关注的采用模型的开发者将实施比作跨越鸿沟的旅程。在变革实施中，新实践的采用与实施之间存在鸿沟，而实施新实践将导致学生成绩的提高。教师不可能跨越鸿沟；相反，存在一座实施之桥，随着实践的改变和改革的实施，人们将跨越这座桥。实施研究人员当然无法衡量过桥的旅程。但人们可以衡量与那段旅程相关的许多事物：从一岸到另一岸的距离、桥的长度，以及到达桥顶或过桥所需的步数和时间。评估员可以估计需要多少人来完成这段旅程；她可以描述他们如何组织打包、导航和选择路线、纠正路线并完成旅程。最后，测量将帮助我们了解旅程过程中发生的事情；我们可以了解我们如何开始和完成旅程并到达我们计划的地方。
使用人工智能检查星系的形状
图 02 卷积神经网络对猫、狗、马的图像进行分类的图像。假设我们输入一张猫的图像，并执行卷积等计算以获得三个输出，y 1 =1、y 2 =1、y 3 =1，我们试图从中确定它是否是一只猫。那时，我们不再平等对待这三种输出，而是给予重要的信息更高的分数。例如，y 1 显然是猫眼，所以我们会给它 5 倍的分数，而 y 2 和 y 3 看起来像猫的鼻子和耳朵，但它们看起来也像狗的鼻子和耳朵，所以我们'会给他们1倍的积分。因此最终传递给猫分类器的总点数为 z 1 = 5 + 1 + 1 = 7。另一方面，在狗分类器中，y 1 不是狗的眼睛，因此这些点乘以 0，y 2 和 y 3 乘以 1，因此 z 2 =0+1+1=2。在对于马分类器来说，y 1 、y 2 和 y 3 不是马的眼睛、鼻子和耳朵，所以都得 0 分，并且 z 3 =0+0+0=0。结果，猫分类器获得最高分数，最终输出“这张图片是一只猫”。为了能够自动做出高精度的判断，网络会利用大量猫的图像等教学数据进行训练，相当于调整点数增加的乘数（权重）。
王金钊 苏黎世联邦理工学院 弦乐与场 2021，YITP，......
n 个原始系统的副本。通过假设主要鞍形几何具有 -对称性，可以取商并返回原始几何，直到固定点处的圆锥奇点。它有助于分区函数。可以进行解析延续并得到 RT 公式。
形成性评论
进球3进球1：校园目标＃1：增加得分的6-8年级学生的百分比在Staar（德克萨斯州评估学术准备就绪的评估）上的年级或更高的人数从2025年8月到2025年8月。3目标2：校园将增加在2025年8月到2025年8月的STAAR数学成绩达到年级或更高的6-8年级学生的百分比。5目标3：AJB将开展活动，使学生在高中时满足大学，职业和军事准备（CCMR）要求。6进球4：校园将建立一个蓬勃发展的学习社区，如校园平衡计分中的80或更高分数所示。6目标5：校园将提高组织健康清单（OHI）确定的员工满意度。7目标6：校园将改善由净促销者得分确定的学生，员工，父母和社区感知。9进球7：校园将在2025年8月之前对A或B进行评级。10
形成性评估
此信息和资源收集支持现成的学校，俄勒冈州教育部（ODE）于2021年发行的安全学习者弹性框架。本文档着重于通过最关键的形成性评估实践来满足学习者的学术需求。形成性评估是平衡评估系统的关键组成部分，极大地影响了学生的成就。引起，解释和使用证据作为正在进行的教学和学习的一部分，使教育者和学生可以调整使学生从当前的理解水平转移到展示预期的学习成果。研究支持的形成性评估是一个强大的学习过程；这不同于简化或包装的形成性评估版本，这些版本具有小型测试或测验，或孤立的反馈策略，例如“退出票”或“五个拳头”。形成性评估可能包括这种成分，但是一个以持续改进为基础的更为复杂，多维教学周期。此处仅解释了形成性评估的最关键维度；下面引用的OFAST课程可更深入地了解完整的形成性评估过程。本文档将有助于：