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通识教育课程描述 - 艺术与人文
摄影一直是记录现实、传播信息和捕捉日常生活片段的工具。摄影不会撒谎！在数码摄影时代，这是真的吗？这曾经是真的吗？尽管摄影被呈现给世界，作为一种不会撒谎的技术，但它在数码图像发明之前就被用作误导公众的政治工具。声称呈现现实的纪实摄影多年来一直受到操纵。摄影：拍摄真相探讨了摄影对社会的影响。本课程探讨了摄影在政治、媒体、科学、传播和文化中的作用，以及它如何塑造我们的现实和虚拟生活。摄影：拍摄真相结合了对执业摄影师作品的研究和多媒体项目的动手制作。
提高通识教育课程可及性的策略
教育专业人士越来越注重确定以研究为基础的计划、实践和策略。要被视为以研究为基础的最高（“黄金”）标准，教育实践必须具有 (a) 由严谨的科学数据支持的证据（高质量）和 (b) 有大量研究表明积极成果的证据（高数量）。2001 年通过的《不让一个孩子掉队法案》（NCLB）（www.nclb.gov）和许多联邦拨款计划呼吁教育工作者使用基于科学的研究来推动有关教育干预的决策。要被视为以科学为基础，研究应该是客观的、实证的、可复制的，具有有效可靠的数据，使用特定的研究设计，并使用严格的数据分析（请参阅《确定和实施由严格证据支持的教育实践：用户友好指南》。可在以下网址获取：www.ed.gov/rschstat/research/pubs/rigorousevid/guide_pg3.html）。总体而言，需要开展更多采用“黄金标准”科学严谨性的研究。此外，需要更仔细地审查现有研究，以评估和综合与计划和实践相关的证据。例如，美国教育部资助了“什么方法行之有效”信息中心 (www.wwc.org)，作为教育中行之有效的科学证据的独立来源。然而，这种仔细而系统的审查需要大量的时间和人力。与此同时，大量研究确实表明，特定的计划和实践对特定学生是有效的。增加接触此类研究支持的教学方法和实践、材料和媒体以及支持和便利将有助于残疾学生有效地参与学习通识教育课程内容。此图表中显示的策略具有不同程度的研究支持。访问中心根据其研究基础将策略分为一系列。“绿灯”策略是基于证据的实践，而“黄灯”策略是有前途的实践，但需要进一步验证，因此应谨慎使用。访问中心的分析师使用多种方法对支持每种策略的研究水平进行分类。对于某些策略，我们借用了特殊儿童委员会 (CEC) 学习障碍司和研究司制定的《当前实践警报》中使用的指南。当我们强调 CEC 的《当前实践警报》中未包括的策略时，我们依靠访问中心开发的研究连续体对实践进行分类，并依靠带来基于研究的实践知识的专家。( http://www.k8accesscenter.org/training_resources/reasearchapproach.asp ) 访问中心在图表中标识了用于对每种策略进行分类的方法。
副学士学位2024-2025的通识教育要求
阿拉伯语1：Elem。现代阿拉伯语（4）阿拉伯语2：基本现代阿拉伯语（4）阿拉伯语3：Interm。现代阿拉伯语（4）阿拉伯语4：Interm。现代阿拉伯语（4）ASL 1：Elem。美国标志Lang。（4）ASL 2：Elem。美国标志Lang。（4）ASL 3：Interm。美国标志Lang。（4）ASL 4：Interm。美国标志Lang。（4）下巴1：基本普通话中文（4）下巴2：基本普通话中文（4）Chin 3：Interm。普通话中文I（4）下巴4：Interm。普通话中国II（4）下巴18：中国文明和文化（3）Engl 1C：文学概论（3）Engl 7a：创意写作：短篇小说（3）Engl 7B：创意写作：创意写作：Ficture Fiction（3）Engl 7D：创意写作：诗歌写作：诗歌（3）ENG 7E：创造性写作：非小说写作：非小说（3）
基于脑电图的情感识别的多功能输入深林
由于人类计算机相互作用的迅速发展，近年来，情感计算引起了越来越多的关注。在情绪识别中，脑电图（EEG）信号比其他生理实验更容易记录，并且不容易被伪装。由于脑电图数据的高维质和人类情绪的多样性，因此很难提取有效的脑电图并识别情绪模式。本文提出了一个多功能深森林（MFDF）模型，以识别人类的情绪。首先将EEG信号分为几个EEG频带，然后从每个频带中提取功率谱密度（PSD）和差分熵（DE），将原始信号作为特征提取。五个级别的情感模型用于标记五个情绪，包括中性，愤怒，悲伤，快乐和愉快。具有原始特征或尺寸减少了输入的特征，深层森林是为了对五个情绪进行分类的构建。这些实验是在公共数据集上进行的，用于使用生理信号（DEAP）进行情绪分析。将实验结果与传统的分类器进行了比较，包括K最近的邻居（KNN），随机森林（RF）和支持向量机（SVM）。MFDF的平均识别精度为71.05％，比RF，KNN和SVM高3.40％，8.54％和19.53％。此外，降低尺寸和原始脑电图信号后具有特征输入的精度分别仅为51.30和26.71％。这项研究的结果表明，该方法可以有效地有助于基于脑电图的情绪分类任务。
验证面部影响识别的动态虚拟面孔
识别面部情绪的能力对于成功的社会互动至关重要。评估此能力时使用的最常见刺激是照片。尽管这些stimi被证明是有效的，但它们并未提供虚拟人类所取得的现实主义水平。本文的目的是验证一组新的动态虚拟面（DVF），它们模仿了六种基本情绪以及中性表达。脸部准备以低和高的动力观察，并从前视图中观察到。为此，招募了204名由性别，年龄和教育水平分层的健康参与者，以评估其面部影响识别的DVF集。将响应的精度与已经验证的Penn情绪识别测试（ER-40）进行了比较。结果表明，DVF与标准化的自然面一样有效，以重现人类样的面部表情。DVF（88.25％）鉴定情绪的总体准确性高于ER-40面（82.60％）。每种DVF情感的热门单曲都很高，尤其是对于中性的表达和幸福的情感。在性别方面没有发现统计学上的显着差异。60年来，年轻人和成年人之间也没有发现显着差异。更重要的是，与其剖面呈现相比，AVATAR面孔的命中率增加显示出更大的动态性以及DVF的前视图。dvfs与标准的自然面一样有效，可以准确地重现人类的情感表情。
对象重新识别的功能聚合和连接性
摘要 - 我们开发一个混合现实平台，以可视化人脑的某些解剖结构和功能区域，并交互作用地计算大脑动脉中的血液流动，特别关注动脉瘤的影响。几何细节和大脑动脉从MRI图像中进行了分割，并且大脑的功能区域被功能性大脑图块鉴定和映射。该平台由带有相机的全息设备组成，以捕获物理对象，并从用户手势以在数字对象上操作，以及基于GPU的平台管理器，以融合全息图设备和计算系统的数据。该平台的另一个主要组成部分是连接到平台管理器的平行计算机，用于使用高度可扩展的域分解算法对大脑流的血液动力学的接近实时计算。这样的平台可能在大脑科学中有许多应用，在本文中，我们专注于它在数字大脑的可视化中的应用，包括某些功能区域的面积，体积和厚度，破裂的风险评估以及对脑动脉瘤的外科手术计划。索引项 - 混合现实可视化，人脑，功能图集，血流动力学，不稳定的不可压缩的Navier-Stokes方程，交互式平行计算
CWU毕业与通识教育要求2024 ...
ADMG 424, ADMG 471, ADMG 479, ANTH 458, ART 476, ASP 485, AST 401, ATM 487, AVM 450, AVP 470, BIOL 487, BUAN 406, CAH 400, CAH 489, CDFS 419, CHEM 488, CMGT 481 & 495A & 495B, CMGT 481B, COM 489, CRBW 487, CS 481, CS 489, CTE 405, DHC 310, EDCS 492, EDEC 432, EDSE 499, EET 487 & 487LAB & EET 488 & 488LAB & 489, EFC 480, ELEM 471, ENG 488, ENG 489, ENST 487, ENTP 489, ETSC 485, ETSC 490, EXSC 495B, EXCS 495D, FILM 489, GEOG 489, GEOL 489, GEOL 493, HIST 481, HTE 419, IDS 489, IT 470, IT 482, IT 483, IT 486, IT 487, LAJ 489, MATH 467, MATH 468, MATH 489A, MATH 499D, MATH 499S, MET 489A & 489B & 489C, MGT 489, MUS 300, MUS 400, MUS 420, MUS 495, NUTR 445, PESH 401, PESH 438, PFP 480, PHIL 495, PHIL 497, PHYS 495, POSC 489, PSY 489, PUBH 488, RELS 495，RELS 497，RMT 467，SCED 422，SCM 480，SHM 485，SHM 490，SOC 489，STP 406，TH 495，WLC 487
用于基于脑电图的情绪识别的弹性图变换网络
摘要 脑电图 (EEG) 因其出色的时间分辨率和较差的空间分辨率而被应用于情绪识别。这导致大多数基于 EEG 的情绪识别模型强调利用时间特征而忽略了空间分辨率提供的有效信息。为了提取更具信息量的表示，我们提出了一种用于情绪识别的弹性图 Transformer 网络 (EmoGT)，其灵感来自 Transformer 在时间序列分析方面的优势和图卷积网络在拓扑分析中的卓越性能。此外，通过采用专门设计的结构，它可以灵活扩展以应对多模态输入。在 3 个公共数据集上的实验结果表明，我们的模型在单模态和多模态情况下平均比最新结果高出 3%，表明了同时利用时间和空间信息的有效性。
用于EEG信号中的单词识别的BCI接口
在此背景下，我们将对使用 EEG 进行词语识别的最新技术进行全面的研究。我们将研究不同的信号采集技术、EEG 信号处理以及神经网络在该领域中的应用。此外，还将提出利用 3D 打印技术设计和开发用于捕捉脑电图信号的头带。该头带将配备干电极，通过收集真实信号来评估其性能。同样，我们将分析文献中提供的一对数据集，并将其与 BCI 系统本身的实现进行比较。最后，将根据结果和分析得出可靠的结论。
PGCN：用于脑电图识别的金字塔图卷积网络
摘要 - 情感识别对于各种精神疾病的诊断和康复至关重要。在过去的十年中，由于其突出的准确性和可靠性，对基于脑电图（EEG）的情绪识别进行了深入研究，并且图形卷积网络（GCN）已成为解释EEG信号的主流模型。然而，尽管已证明这种关系在情感识别中很重要，但电极关系，尤其是整个头皮的远距离触发依赖性。小型接受领域仅使较浅的GCN仅聚集局部淋巴结。另一方面，堆叠太多的层会导致过度光滑。为了解决这些问题，我们提出了锥体图卷积网络（PGCN），该网络汇总了三个级别的特征：局部，中镜和全局。首先，我们基于电极的3D拓扑关系构建一个香草GCN，该拓扑关系用于整合两阶局部特征。其次，我们基于先验知识构建了几个介观脑区域，并采用介观的关注来依次计算虚拟的介观中心，以关注介观脑区域的功能连接；最后，我们融合了节点特征及其3D位置，以构建数值关系邻接矩阵，以从全局的角度整合结构和功能连接。在三个公共数据集上的实验结果表明，PGCN在头皮上增强了关系模式，并在受试者独立的场景和主题独立的方案中实现了最先进的性能。同时，PGCN在增强网络深度和接受领域之间做出了有效的权衡，同时抑制了随之而来的过度光滑。我们的代码可在https://github.com/jinminbox/pgcn上公开访问。