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World File Search System反馈
Jayden Li- 反馈
#2 太空技术如何帮助环境 尽管太空任务成本高昂，但为太空探索而开发的技术可以在很多方面造福地球。[虽然太空任务需要大量投资，但它们产生的技术创新为地球带来了多种环境效益。] 例如，NASA 在太空中的工作推动了清洁能源的进步，例如更好的太阳能电池板。这些太阳能电池板很重要，因为它们帮助我们利用来自太阳的可再生能源，而不是燃烧化石燃料，从而造成污染和气候变化。此外，太空探索还推动了水净化和废物管理等领域的新技术，这些技术可以帮助创造一个更清洁、更可持续的地球。
qEEG 和神经反馈训练的知情同意书
定量脑电图和脑电波定量脑电图，有时也称为脑映射，是通过数字技术测量头皮表面的电模式，主要反映皮质电活动或“脑电波”。脑电波以各种频率出现。有些很快，有些很慢。这些脑电图波段的经典名称是 delta、theta、alpha 和 beta。神经反馈是一种生物反馈训练，它使用脑电图 (EEG) 作为控制视觉、听觉或触觉反馈的主要工具。这种反馈用于在大脑中产生学习。这种学习可以提高大脑的适应性和自我调节能力。然而，重要的是，您要了解并同意这种训练过程。一些研究证明，该疗法可有效治疗多种疾病，如注意力缺陷多动障碍 (ADD/ADHD)、焦虑症、抑郁症、自闭症、轻度脑外伤、强迫症等，但其中许多领域仍在进行进一步研究。如果您需要，我可以提供迄今为止的研究书目，或者您可以查阅 www.isnr.org （国际神经反馈与研究学会的网站）以获取全面的神经反馈书目。神经反馈训练是通过使用一种称为脑电图 (EEG) 的灵敏电子仪器来完成的，该仪器可测量个人脑电活动的频率和强度，并立即将此信息发送到高速计算机。这些脑电波信号几乎立即被计算机处理，并以视觉和听觉反馈的形式呈现给个人。然后，临床医生使用复杂的计算机程序帮助患者学习如何使用这种“神经反馈”来识别和更好地调节他们的脑电波模式。对于儿童，计算机程序有时会以游戏的形式出现。通过持续的反馈、指导和练习，患者学会产生所需的脑电波模式。起初，脑电波活动的变化是短暂而短暂的，然而，在相对较短的时间内，新的模式会在与更好的表现和整体健康相关的频率范围内变得更加牢固。一旦患者练习得足够熟练，能够集中注意力并重新调整他们的脑电波模式，训练就结束了。您对神经反馈训练的个人反应或结果无法预测。根据我们的经验，每个人的旅程和结果各不相同，您对该计划的承诺是最重要的方面。我们对您的承诺是提供最好的培训，并公开、诚实地解决您的问题和疑虑。重要的是，我们会定期监测进度并根据需要重新评估，以确定是否应该继续培训。为此，我们将要求您完成频繁的评估，以衡量我们将要跟踪的目标症状。您能否尽可能始终如一地进行这些评估至关重要，因为它提供了有关培训如何影响您的信息，这对您至关重要
SpotlessMind - 引出分享神经反馈态度的设计探索
通过分享和解读内心状态实现相互理解具有社会意义。先前的研究表明，人们认为脑机接口 (BCI) 是一种隐性交流认知状态的合适工具。在本文中，我们进行了一项在线调查（N=43），以确定隐性共享认知状态的系统的设计参数。为了实现这一目标，我们设计了一个名为“SpotlessMind”的研究探测器，以艺术的方式与他人分享大脑占用情况，同时考虑旁观者的体验来引出用户反应。结果显示，98% 的人希望看到该装置。人们会将其用作一种开放的姿态和一种沟通的媒介。抽象视觉、听觉和体感描述是在可理解性和用户隐私保护之间的良好权衡。我们的工作支持设计引人入胜的原型，以促进个人之间的同理心、认知意识和融合。
可解释的人工智能，用于数据驱动的反馈和智能行动建议，以支持学生自我调节 Muhammad Afzaal
摘要 自我调节学习 (SRL) 是一种认知能力，在促进学生有效制定策略、监控和评估自己的学习行为方面具有明显意义。研究表明，缺乏自我调节学习技能会对学生的学业成绩产生负面影响。有效的数据驱动反馈和行动建议被认为对 SRL 至关重要，并显著影响学生的学习和表现。然而，向每个学生提供个性化反馈的任务对教师来说是一个重大挑战。此外，由于大多数课程的学生人数众多，为个性化建议确定适当的学习活动和资源的任务对教师来说也是一个重大挑战。为了应对这些挑战，一些研究已经探讨了基于学习分析的仪表板如何支持学生的自我调节。这些仪表板提供了一些关于学生成功和失败的可视化（作为反馈）。然而，虽然这种反馈可能有益，但它并没有提供有见地的信息或可行的建议来帮助学生提高学业水平。可解释的人工智能 (xAI) 方法已被提出来解释此类反馈并从预测模型中产生见解，重点关注学生在正在进行的课程中需要采取的相关行动以改进。此类智能活动可以作为数据驱动的行为改变建议提供给学生。本论文提供了一种基于 xAI 的方法，可以预测课程表现并计算信息反馈和可操作的建议，以促进学生的自我调节。与以前的研究不同，本论文将预测方法与 xAI 方法相结合，以分析和操纵学生的学习轨迹。目的是通过为该方法提供的预测提供深入的见解和解释，为学生提供详细的、数据驱动的可操作反馈。与单独的预测相比，该技术为学生提供了更实用和有用的知识。所提出的方法以仪表板的形式实施，以支持大学课程中学生的自我调节，并对其进行了评估以确定其对学生学业成绩的影响。结果表明，仪表板显着提高了学生的学习成绩并提高了他们的自我调节学习技能。此外，研究发现，所提出的方法提出的建议对学生的表现产生了积极影响，并帮助他们进行自我调节。
T＆E在低碳燃料上的位置 欧洲橄榄油2024年：哪个国家将倡导气候？ 国家社会气候计划的关键措施 装配厂还是电池供电？ T＆E EV关税纸 T＆E的位置纸上的临近车辆法规 电池中的镍以及如何可持续保护 Eni的炼油厂仍在依靠棕榈油的炼油厂... how露租赁companies-can-become-a-key-driver- ... 对电池CF规则委员会的书面反馈 卡车制造商的隐藏碳问题 国家援助报告T＆E-运输与环境 欧洲电池的工业蓝图 云上方：2023年的欧洲航空排放 车轮上的电池 - 运输与环境 卡车重量和尺寸 - 运输与环境 一项关于欧盟亚洲电动性投资的研究
对于大多数航空和运输流量的脱碳，电气化是不可行的，欧盟应优先使用RFNBOS（非生物学起源的可再生燃料，也就是绿色氢和衍生的电子燃料）。用额外的风和太阳能产生RFNBO具有多个优点：这些解决方案更可扩展 - 同时最小化环境影响 - 以满足2050年对RFNBOS的需求激增（与生物燃料和化石燃料不同）。同时，投资RFNBOS使欧盟能够离开 - 主要进口 - 化石燃料。它基于风，电子，合成过程等欧洲工业冠军的优势。最后但并非最不重要的一点是，RFNBO的可持续性规则将兑现真正的零碳燃料的承诺，而没有许多参与蓝色氢的不确定性。这就是为什么应优先考虑欧洲和国家法规和财政支持以支持RFNBOS的供应（在运输中，航空和运输中）的原因。
对电池CF规则委员会的书面反馈
执行摘要4 1。简介8 2。污染冠军9 2.1。根据新欧盟规则10 2.2，针对卡车制造商和投资者的范围3。展示卡车制造商的真实排放10 2.3。柴油卡车的碳强度：投资者的重大问题13 3.超越绿色：向投资者展示卡车制造商的真正气候证书15 3.1。随机ESG得分15 3.2。避免误解17 3.2.1。EU分类法：一种更好地评估卡车制造商可持续性的工具19 4。 朝着更强大的法规和与卡车制造商的投资者互动21 4.1。 投资者的压力21 4.2。 二氧化碳标准22 5。 结论23 Annex 25 I-估计范围的方法论3排放25沃尔沃和雷诺卡车25 IVECO 26 DAF 26梅赛德斯 - 奔驰卡车27 Man and Scania 27 Man and Scania 27数据27 ii 27 II-其他28柴油消耗量来自长途卡车28个范围28范围3型在Bloomberg ESG分数28EU分类法：一种更好地评估卡车制造商可持续性的工具19 4。朝着更强大的法规和与卡车制造商的投资者互动21 4.1。投资者的压力21 4.2。二氧化碳标准22 5。结论23 Annex 25 I-估计范围的方法论3排放25沃尔沃和雷诺卡车25 IVECO 26 DAF 26梅赛德斯 - 奔驰卡车27 Man and Scania 27 Man and Scania 27数据27 ii 27 II-其他28柴油消耗量来自长途卡车28个范围28范围3型在Bloomberg ESG分数28
探索基于同行反馈的博客对前服务EFL教师的学术写作表现
摘要本研究旨在揭示基于同行反馈的博客是否影响州立大学的EFL教师的写作能力。这项研究还打算揭示EFL写作博客的优势和缺点，以及在使用博客来提高其写作能力的Service EFL教师态度。该研究使用混合方法方法结合了定量和定性研究设计。一种准实验方法（测试前，测试后）用于涉及集体内时间序列设计的定量研究，其中个人参加了单一治疗，但没有对照组。揭示了参与者对使用博客来提高其写作技巧的态度，以及使用问卷调查表，研究人员与参与者进行了一对一的访谈，以在此过程结束时与参与者进行有关EFL教师对博客的看法的数据。调查结果表明，基于同行的基于反馈的博客对EFL前教师的整体写作成就以及写作绩效的子技能（例如焦点，内容，词汇，惯例，惯例和组织）具有重大影响。此外，根据调查结果，参与者对博客写作表达了有利的看法，因为它可以提高创造力，自信心，社会互动，动机和学术成就。此外，调查结果表明，评论，缺乏词汇以及使用网站的不适感是基于同行反馈的博客的挑战。这项研究强调了教学上的显着意义。博客，因为很明显，通过博客写作，学生的写作成就已经大大发展。关键字：博客写作，学术写作，服务前EFL教师，同行反馈，数字扫盲
云 - 放射反馈发现是多种热带太平洋变暖预测的关键
东太平洋：东太平洋驱动器上的不同云 - 放射反馈不同，厄尔尼诺尼诺般的变暖大小。这是模型中预计TPSW的不确定性的主要来源，尤其是在远东赤道太平洋中。中太平洋：中部太平洋上的不同负云 - 放射反馈，再加上海洋 - 大气相互作用，包括风蒸发 - SST（WES）（WES）反馈和BJERKNES的反馈，决定了西太平洋的不同变暖。大多数模型低估了这种负面反馈，从而导致西太平洋的预测比多模型平均水平更强。
共同自适应训练可以改善fMRI解码的神经反馈
对神经反馈培训研究和相关临床应用的一个重大挑战是参与者在训练过程中学习诱导特定大脑模式的困难。在这里，我们在基于fMRI的解码神经反馈（DECNEF）的背景下解决了这个问题。可以说，用于构建解码器的数据与用于神经反馈训练的数据之间的差异，例如数据分布和实验环境的差异，可能是上述参与者困难的原因。我们使用标准机器学习算法开发了一个共同适应程序。首先，我们使用以前的Decnef数据集通过模拟测试了该过程。该过程涉及一种自适应解码器算法，该算法根据其在神经反馈试验中的预测中实时更新。结果表明，在神经反馈训练期间，解码器性能有了显着改善，从而增强了学习曲线。然后，我们在Decnef培训程序中收集了实时fMRI数据，以提供概念证据证据，表明共同适应增强了参与者在训练过程中诱导目标状态的能力。因此，通过共同适应的个性化解码器可以提高Decnef培训方案的精度和可靠性，以针对特定的大脑表示，并在转化研究中产生后果。这些工具可公开提供给科学界。