令人印象深刻的反馈经过系统地分析并仔细地合成为主题,这些主题反映了我们各种成分的声音。战略计划发展委员会是一个由52名成员组成的小组,由所有大学分区和学院的学生,教职员工和管理人员组成,辛苦地回顾了丰富的反馈,并将其转化为战略计划草案,反映了所有泰坦的各种观点和集体智慧。该计划草案再次受到广大大学社区的审查,后者提供了其他反馈,以完善和最终确定计划。我们社区在这一旅程中的积极和真实的参与确保了Fullerton Forward 2024-2029不是一个人的计划,而是我们的计划。该计划中确定的目标和优先事项将作为我们的“北极星”,以使我们在未来五年内实现CSUF的使命和愿景的所有集体努力保持一致。
关于该机构:女性家庭科学与高等教育研究所u/s 1956年的UGC法案)是由伟大的爱国者和教育家Padmabhushan博士在1957年的Avinshilingam教育基金会的主持下建立的。该机构的增长已被世界知名的教育家和营养学家仔细地培育至目前的高度,该大学的前校长Rajammal P. Devadas博士。现在,它是该国的主要机构,可将优质教育授予各级女性。该机构遵循Sri Ramakrishna的理想和原则,圣母亲Sri Saradamani Devi,Swami Vivekananda和Mahatma Gandhi,并维护了纯洁,纪律和服务的生活。该研究所在七所学校下运营,即家庭科学,物理科学与计算科学,生物科学,艺术与社会科学,商业与管理,教育与工程学。
以棉花为例,引入从土壤细菌苏云金芽孢杆菌 (BT) 中提取的 cry1Ac 和 cry2Ab 基因,可使本地棉花植株产生内毒素,以自然方式对抗棉红铃虫。BT 棉花利用这一优势帮助农民自然对抗棉红铃虫,这种虫害是棉农最常见的害虫。基因组编辑和基因工程的基本区别在于,前者不涉及引入外来遗传物质,而后者则涉及。在农业方面,这两种技术都旨在产生产量更高、更能抵抗生物和非生物胁迫的变种。在基因工程出现之前,这种品种改良是通过选择性育种来完成的,即仔细地将具有特定性状的植物杂交,以在后代中产生所需的性状。基因工程不仅使这项工作更加精确,而且还使科学家能够更好地控制性状的发展。
在人造卫星存在的大部分时间里,其环境效益(特别是通过提供遥感数据)似乎大大超过了其环境成本。随着目前和预计的地球观测卫星和其他低地球轨道卫星数量的急剧增长,现在需要更仔细地考虑这种权衡。这里我们重点介绍了卫星技术对环境的一系列影响,采用生命周期方法来评估从制造、发射到脱轨期间的燃烧的影响。这些影响包括可再生和不可再生资源的使用(包括与数据传输、长期存储和分发相关的资源)、火箭发射和卫星脱轨对大气的影响,以及夜空变化对人类和其他生物的影响。对某些影响规模的初步估计足以强调需要进行更详细的调查,并确定可以减少和缓解影响的潜在方法。
虚拟现实(VR)中的交互式模拟提供了一种相对具有成本效益的替代方案,他们因缺乏现实世界部署的忠诚而面临批评。本文探讨了被动性触觉界面在弥合模拟和现实世界中的圆锥形评估之间的差距时的应用。利用被动性触觉道具(设备模型和宇航员手套),我们仔细地重新创建了Apollo 12任务程序,并与经验丰富的宇航员和其他太空专家一起对其进行了评估。定量和定性发现表明,触觉增加了存在和实施方案,从而提高了用户反射的感知模拟保真度和有效性。我们通过讨论被动触觉方式在促进月球及以后的人类努力的早期评估中的潜在作用来得出结论。
经典算法通常对信息处理构成瓶颈[1]。它们通常旨在处理一致的,完全有序的,抽象的数量,而实际上,我们需要对嘈杂,高维数据进行推理。机器学习和神经网络(NNS)尤其使机器可以从此类输入中提取有用的功能,但是如果其输出需要与非差异性算法组成,则他们将无法通过反向传播从直接反馈中学习。以使算法适用的方式压缩信息会丢失许多潜在的相关细节。通过教导NNS如何执行算法来打破这种瓶颈是神经算法推理的目标[1-3]。对现实世界数据的首次应用是有希望的[4-6],但是即使在高度精心制作的架构上,推断仍然有改进的空间[7,8]。因此,显然需要更仔细地研究神经网络的信息处理功能。
在人造卫星存在的大部分时间里,其环境效益(特别是通过提供遥感数据)似乎大大超过了其环境成本。随着目前和预计的地球观测卫星和其他低地球轨道卫星数量的急剧增长,现在需要更仔细地考虑这种权衡。这里我们重点介绍了卫星技术对环境的一系列影响,采用生命周期方法来评估从制造、发射到脱轨期间的燃烧的影响。这些影响包括可再生和不可再生资源的使用(包括与数据传输、长期存储和分发相关的资源)、火箭发射和卫星脱轨对大气的影响,以及夜空变化对人类和其他生物的影响。对某些影响规模的初步估计足以强调需要进行更详细的调查,并确定可以减少和缓解影响的潜在方法。
现代机器学习中的随机优化方法通常需要仔细地调整算法参数,以大量的时间,计算和专业知识。这种现实导致人们对开发自适应(或无参数)算法的持续兴趣,这些算法需要最小或不需要调整[1、2、4-8、10-10-15、17-20]。但是,这些适应性方法通常比非自适应对应物的次级次数范围更差。存在“尽可能自适应”,还是有改进的空间?换句话说,是否有基本价格要支付(按照收敛速度),因为不知道问题参数吗?为了回答这些问题,我们从算法游戏理论中的“无政府状态价格” [16]中汲取了灵感,并介绍了“适应性价格”(POA)。大致说明,由于问题参数的不确定性,POA衡量了次优的乘法增加。我们显示了以下非平滑随机凸优化的POA下限:
与气候变化的影响有关,流体流的建模和模拟,尤其是河流和湖泊,代表了非洲的主要社会挑战。我们旨在在这些领域中培训这些领域的本地学生,尤其是在建模和数值模拟中。学校提供了流体流量建模和流体流量模拟的介绍。课程包括六个课程。部分课程的部分原因是,由于安全原因,法国教练不允许前往乍得。4课程已提前拍摄,以避免可能存在连接的问题。来自乍得的三名博士生,被邀请在马赛度过2周的时间,以参加Captation并进行更深入的成立。 这些大使使我们能够更加仔细地关注来自国外的参与者。 这些课程可在CIMPA的YouTube链上找到。 第一周致力于1D的Python编程,保护法律和双曲线系统的入门课程,最后在第二周提供了有关海洋动力学隔室模型的课程,有关分散浪潮模型的课程以及关于多孔媒体的流量课程。 学生被邀请参加小组研究,使他们能够实践他们在课堂上学到的概念并探索某些主题。 每个小组都必须在第一周结束时介绍其主题,以及课程结束时的工作成果。 下面详细介绍了六个课程的内容。来自乍得的三名博士生,被邀请在马赛度过2周的时间,以参加Captation并进行更深入的成立。这些大使使我们能够更加仔细地关注来自国外的参与者。这些课程可在CIMPA的YouTube链上找到。第一周致力于1D的Python编程,保护法律和双曲线系统的入门课程,最后在第二周提供了有关海洋动力学隔室模型的课程,有关分散浪潮模型的课程以及关于多孔媒体的流量课程。学生被邀请参加小组研究,使他们能够实践他们在课堂上学到的概念并探索某些主题。每个小组都必须在第一周结束时介绍其主题,以及课程结束时的工作成果。下面详细介绍了六个课程的内容。