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康涅狄格州农业科技教育计划
农业科学与技术教育 (ASTE) 课程面向全日制和共享制的中学生。每个课程都位于综合性高中，但布里奇波特地区水产养殖科学与技术教育中心除外，该中心拥有自己的独立设施。ASTE 课程为学生进入大学和从事动物科学、农业综合企业、农业机械、水产养殖、生物技术、食品科学、海洋技术、自然资源和植物科学等职业做好准备（并非所有 ASTE 中心都提供上述所有课程）。ASTE 课程采用实践性强的积极课程，将学科领域技能和知识、数学、科学和英语/语言艺术等核心学科的应用技能相结合，同时通过国家 FFA 组织和监督农业经验融入领导技能和基于工作的学习经验。
区域资源 - 有效利用
该集合包含来自科技大学学生第二十一届年度科学会议“该地区的资源 - 有效利用”的材料。会议的目的是吸引年轻人解决现代科学的紧迫问题，交流研究工作成果，深化和巩固知识，激发对专业的创造性态度，获得科学讨论和公众参与的技能请讲。该集合体现了大学生科学兴趣的多样性，以及各个知识领域的新研究方向。会议分两轮举行：大教堂式和分区式。10个院系参加了第一轮比赛，学生们准备了157件科学性、实践性和分析性的作品。在第二轮的框架内，组织了三个部分的工作：“金融与经济”、“技术”、“人与社会科学”。会议组委会对提交的作品进行评审。
中学科学（体内平衡）
老师通过实验、计算机结果与人类结果的比较、与大脑研究及其功能的联系、射箭体验等，以清晰的内容知识和大量现实世界的联系来设计和执行课程，以便进行差异化的解释。大量的现实世界体验，讨论他们在社会研究中学到的关于酒精的知识。在射箭课上，她将压力刺激与罚球联系起来。她预计学生可能会对最慢与最快或最远的较大小数产生误解。在使用尺子的实验中，老师帮助学生调整表格以捕获最有效的数据。使用了不同类型的思维：分析性 - 当学生必须比较结果的有效性时；创造性 - 当学生必须提出自己的假设时；实践性 - 当学生被不断要求将刺激和反应与实际联系起来时。
工程基础.pdf
本书分为 6 部分 20 章。每章开头都陈述了其目标，最后总结了读者从学习该章中应该获得的内容。我包含的材料足够两个学期的课程使用。采用这种方法的原因是为了让教师有足够的材料和灵活性来选择满足其需求的特定主题。每章都提供了相关的日常例子，学生可以轻松联想到。每章结尾的许多问题都是实践性的，需要学生收集和分析信息。此外，本书鼓励学生收集信息并正确利用这些信息，方法是要求学生完成一些需要使用互联网以及采用传统方法收集信息的作业。每章末尾的许多问题都要求学生做简短的报告，以便他们了解成功的工程师需要具备良好的书面和口头沟通能力。为了强调团队合作在工程中的重要性并鼓励小组参与，许多作业问题都需要小组合作；有些需要全班参与。本书的主要部分是：
2025 年教育课程、研讨会和圆桌会议指南
a. 对于教育课程，重点是清晰且结构良好的教学概述，概述已建立的方法和最新应用。课程必须具有教学性，并明确课程参与者的教育期望和目标。我们还要求观众参与教育课程，以便它们更具实践性和互动性（例如测验、讨论）。教育委员会成员对提交的提案进行评分，这些分数用于协助选择过程。b. 对于专题讨论会，涵盖讨论神经成像科学和应用主要主题的演讲，这些主题可能引起大多数 OHBM 成员的兴趣。演讲的新颖性和普遍的科学兴趣是最重要的因素。计划委员会成员对提交的提案进行评分，这些分数用于协助选择过程。c. 寻求使用其他格式（例如圆桌讨论或讨论和正式演讲的混合）的申请应在其申请中提供详细信息。d. 来自成员、SIGS 或委员会的非科学专题讨论会申请必须以圆桌会议的形式提交其提案以供评估。评估申请的依据不是科学依据，而是其对社区的潜在利益和整体质量。
人工智能系统安全和隐私的真实学习方法
真实学习是一种实践性的教育方法，旨在为学生提供解决实际问题所需的技能和知识。在网络安全背景下，真实学习可以帮助学生培养所需的技能，以应对机器学习系统日益增加的对抗性攻击风险。为了实现这一目标，真实学习通常涉及一系列实验前、实验和实验后活动，学生在其中学习关键概念、练习解决问题并反思他们的解决方案。随着机器学习变得越来越普遍，对抗性攻击和其他安全威胁的风险也在增加。对抗性攻击可以绕过传统的网络安全防御并造成重大损害，例如窃取敏感数据或注入恶意代码。除了对抗性攻击外，人工智能系统还面临着多种安全威胁 [1]，例如人工智能木马 [2]、模型反转 [3] 和其他类型的网络攻击。为了有效地对抗这些威胁，网络安全课程需要结合对机器学习系统攻击和防御的真实学习。然而，目前该领域缺乏教学和学习材料、开源便携式动手实验室软件以及专门的工作人员和教师。为了应对这些挑战，我们提出了一种开源、便携和模块化的方法来增强人工智能的安全性和隐私性。这种方法涉及开发在线、便携式动手实验室软件，该实验室软件由多个模块组成，涵盖各种主题，例如入门、对抗性示例攻击和防御、AI 木马攻击和防御、模型反转攻击和防御、数据集中毒攻击和防御、算法
国民经济能源效率：社会、经济和生态指标
本文旨在通过 30 项社会、生态和经济发展指标来规范乌克兰能源效率水平之间的关系。研究的主要目的是使用多元相关回归分析来确定社会生态和经济指标对能源效率水平的影响和依赖性。分析结果的系统化使我们能够确定克服国家能源效率提高速度缓慢和碳中和发展问题的核心方向。这一科学解决方案与问题的相关性在于，能源效率水平受到大量社会生态和经济因素的影响，这些因素有时彼此独立。作者分析了能源效率水平与国家发展的社会生态和经济指标之间的关系。调查包括以下阶段：对乌克兰的能源效率发展进行多项式回归分析；开发能源效率指标与社会生态经济指标之间关系的相关回归多元模型；解释结论并根据调查结果提出建议。研究的目的是研究能源效率与 30 项社会生态和经济发展指标之间的关系，即它们对国家能源发展的影响程度。从跨学科指标对能源效率水平的影响来看，结论具有理论性和实践性。实证研究结果证实的结论可以识别国家经济发展中的弱点，并通过能源效率发展战略改善和提高国家的能源潜力，因为研究的决定因素对能源效率水平有很大影响。
私人：用于实时隐私攻击检测机器学习模型的基于流的系统
机器学习（ML）模型在面对隐私攻击时可以公开培训数据的私人信息。具体来说，对ML-AS-AS-Service平台访问的恶意用户可以通过查询ML模型来重建培训数据（即模型反转攻击）或推断成会员信息（即成员资格推论）。尽管需要有效地防止使用Black-Box访问来防御隐私攻击，但现有方法主要集中于通过修改模型培训过程或模型预测过程来增强ML模型的强大范围。这些防御可能会损害模型实用性，并需要基础AI平台（即平台依赖性）的合作。这些约束在很大程度上限制了现有防御的现实适用性。尽管普遍着重于改善模型的强大功能，但现有的作品都没有集中于通过实时检测隐私泄漏来持续保护已经部署的ML模型免于隐私攻击。考虑到如今的ML-AS-Service平台的大量部署，这项防御任务变得越来越重要。为了弥合差距，我们提出了Privmon，这是一种基于ML模型的实时隐私攻击检测的新型系统。为了促进广泛的适用性和实践性，Privmon以平台 - 不合Snostic的方式为Black-Box ML模型防御广泛的隐私攻击：仅Privmon只有Passips-Passipsions Monitors模型查询而无需模型所有者或AI平台的合作。具体来说，私人将ML模型查询的输入作为输入，并提供有效的攻击
课程规范 数字化转型管理与领导力理学硕士
摘要 数字化转型管理与领导力理学硕士课程是那些有兴趣在企业和初创企业场景中从事数字化转型和技术项目和环境的人的理想平台；包括金融服务、咨询、快速消费品、制造、营销和其他受数字化转型影响的专业服务。该专业的奖项是法国硕士学位 (DEAMIE)，其专业是数字化转型管理和领导力，涵盖人工智能、大数据、3D 打印、物联网、社交媒体、区块链和机器人技术；以及与这些技术相关的流程，如自动化、业务分析、项目管理、融资等。接受数字化转型并将其付诸实践的能力变得越来越重要。在一个以工业 4.0 创业为特征的快速变化的市场中，数字化转型需要一种新的工作方式，而不仅仅是新技术。领导力与技术知识同样重要。该专业经过精心设计，旨在帮助参与者为业务创新管理中的关键角色做好准备，使他们能够应对与数字化转型和前沿技术相关的日益重要但复杂的业务挑战。如果您想沉浸在高度实用的学习环境中，结合公司咨询项目、实践研讨会和互动讲座，您应该考虑加入这个学位。该理学硕士课程采用非传统的商业教育方法，同时保持学术严谨性，包含许多实践性、现实项目，确保您毕业后准备好在数字转型和技术环境中开始工作。该专业还将使您具备在未来就业市场中蓬勃发展所需的关键技能和能力，例如创造性思维、领导力、
实用的Quantum signum签名
摘要。在过去的十年中，向密码学家的过渡一直是密码学家的巨大挑战和努力，并具有令人印象深刻的结果，例如未来的NIST标准。但是，迄今为止，后者仅考虑了中央加密机制（sig-natures或kem），而不是更先进的机制，例如针对隐私的应用程序。特别感兴趣的是一种称为盲人签名，群体签名和匿名证书的解决方案家族，标准已经存在，并且在数十亿个设备中部署。在此阶段，尽管最近的作品提供了两种不同的替代方案，但在此阶段，没有一个有效的量子后对应物，尽管有两个不同的替代方案可以改善这种情况：一个具有相当大的元素的系统，但在标准套件下证明了安全性，或者在标准的系统下获得了更高效率的系统，以更有效的系统为代价提供了Ad-Hoc Interactive互动假设或弱化的安全模型。此外，所有这些作品仅考虑了尺寸的复杂性，而没有实现其系统所组成的相当复杂的构建障碍。换句话说，此类系统的实践性仍然很难评估，如果人们设想相应系统/标准的量词后过渡，这是一个问题。在这项工作中，我们提出了具有有效协议（SEP）的所谓签名构造，这是这种隐私性的核心。通过重新审视Jeudy等人的方法。（Crypto 2023）我们设法获得了上面提到的两个替代方案中的最佳选择，即短尺寸，没有安全性妥协。为了证明这一点，我们将SEP插入一个匿名的凭证系统中，达到少于80 kb的凭证。同时，我们完全实施了我们的系统，尤其是Lyubashevsky等人的复杂零知识框架。（Crypto'22），据我们所知，到目前为止还没有完成。因此，我们的工作不仅改善了保护隐私的解决方案的最新技术，而且还大大提高了对现实世界系统部署的效率和影响的理解。