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神经科学与教育：记忆与可塑性
n过去几十年，一些研究人员一直对调查可以阐明大脑和行为表达功能障碍的机制感兴趣。这种研究极大地促进了所谓的认知神经科学的发展，在其基本主题中，它在学习，记忆，注意力，情感以及此类功能之间的功能等功能等方面进行了研究（Barros等，2004; Gazzaniga; Gazzaniga; Hetherton，2005; Marcus; Marcus，2003年）。对于贡萨尔维斯（Gonçalves，2003），该领域的目标之一是将认知发展与神经发展联系起来，以更好地理解认知的神经生物学，这意味着理解，例如，学习机制。重要的是要强调注意力，感知和记忆等功能，
B.Sc.计算机科学与机器学习B.Sc.计算机科学与机器学习
独家招聘反对派：Lo Yola组织独家招聘驱动器，与潜在雇主的学生联系，并增强其就业能力。软技能发展：该计划着重于提高学生的分析技能，团队合作ABI和个性发展，以确保全面的专业人员准备在工作场所中出色。就业能力：洛约拉CSML计划的毕业生非常强调实践经验和与行业相关的SK Ills，这是可用的，有能力应对快速发展的技术景观的挑战。独家招聘机会：Loyola组织独家招聘驱动器，将学生与潜在雇主联系起来并提高其就业能力。软技能开发：该计划着重于增强学生的分析能力，团队合作能力和人格发展，以确保他们是全面的专业人员，准备在工作场所中表现出色。就业能力：非常重视实践经验和与行业相关的技能，Loyola的CSML计划的毕业生很容易就业，能够应对快速发展的技术环境的挑战。
第 74 届洛杉矶县科学与工程博览会
ICP DAS USA, Inc. 南加州社会影响力奖 1000 美元现金奖：第一名 S0816 John Xu、Ziqi Zeng 哈佛西湖学校 – 高级组
计算机科学与工程文凭
co 4使用积分的基本定理及其属性评估确定的积分。co 5使用确定的积分概念来计算不规则形状和革命固体的体积的区域。co 6通过使用梯形和辛普森的1/3 RD规则，通过工程问题中各种功能的各种功能的平均值和RMS值评估工程问题。
麻省理工学院生物工程科学与研究学院...
兹证明，Sagarika Khamkar 女士提交的论文“研究噬菌体和纳米颗粒作为生物防治剂在不同栖息地对硫酸盐还原菌 (SRB) 的影响”是生物工程学士学位的部分内容，该论文由我监督和指导，在浦那 Agharkar 研究所生物能源组完成。
碳捕获和存储在实现净零能源系统中的作用：经济学与环境之间的权衡
碳捕获和储存既可以减少温室气体的排放，又可以提供负排放，以促进向零净社会的过渡。在跨部门能源系统模型中研究了碳捕获和储存的贡献。但是，这种模型通常专注于成本和温室气体的排放，而仅研究单个技术的更广泛的环境影响。在这里，我们通过将能源系统建模与生命周期评估相结合，分析了向零排放的经济和环境影响。我们专注于二氧化碳存储对经济或环境影响的含义。在我们对德国能源系统的过渡到2045年的调查中，零排放需要最少的碳捕获和储存量。然而，通过避免投资于材料密集型技术，例如在具有低发电潜力的领域的领域，将二氧化碳储存量增加到最低量的最低量显着降低了16个影响类别中13个影响类别中的成本和环境影响。在没有电力进口的情况下，二氧化碳存储在2045年的118吨至379吨之间，当二氧化碳存储量最小化时，成本增加了105％。为消除储存的最后23吨二氧化碳而产生的成本增加84％。应用碳捕获和存放的好处是可再生电力进口和需要补偿的残余排放量的变化。因此，结果表明，碳捕获和储存可以在过渡到温室气体排放以外的净零能源系统中提供经济和环境利益。
循环脉冲神经网络的非线性动力学与机器学习
人们对由相对少量相互作用的神经元组成的各种集合和大型神经形态系统进行了研究 [1±6]。在《Physics Uspekhi》中，许多综述介绍了使用非线性物理方法研究大脑和神经集合中的动态过程的相关主题 [7±18]。最近，对工作大脑的认知和功能特性进行建模已经成为神经动力学的前沿 [19±21]。尤其是，人们对这一主题越来越感兴趣，这与创建能够重现自然智能关键特性的人工智能系统有关 [22, 23]。为了解决这类问题，有必要建立新的动态模型，这些模型首先可以重现复杂的层次组织，其次可以重现神经元结构的可塑性，因为它们的组成以及结构之间和结构内的连接会根据信息输入的存在与否而变化。迄今为止，已经开发出两种动态建模方法 [24, 25]。其中一种方法是所谓的自上而下的方法，模型采用大脑活动模式——模拟大脑高级过程的积分变量 [20]。另一种方法自下而上，对于可以重现大脑高级功能的神经结构模型，首先，基于对神经元和结构之间连接的真实描述，建立单个神经元的模型 [25, 26]。显然，这两种方法的生物学相关模型都应该基于实验数据。在神经生理学家对大脑进行的实验研究中，神经元的活动是在受试者休息时或受试者执行某项任务时记录的。基于实验数据的模型可以通过两种方式开发。第一种是数据驱动建模，即重建一个动态系统，该系统产生的时间序列在数量上接近实验记录的时间序列。第二种方式是基于所考虑的行为问题建模，即