摘要本文描述了助教(TAS)在休斯顿大学技术系(COT)工程技术系的计算机工程技术(CET)计划中的作用。招聘的TA被要求具有多个主题的知识和经验,并能够熟练英语,以便能够为学生提供特定的项目和课程政策。本文简要讨论了招聘过程,包括广泛的访谈以及潜在的TA必须在选择之前证明其技术专长。先前的项目经验和行业经验受到高度重视。一旦被录用,TA就会立即经过强制性的为期两天的方向,以熟悉系,大学和大学的文化和政策。TA是从电气和计算机工程以及计算机科学申请人池中选择的。本文讨论了TAS的作用,政策的政策,包括课程的各个组成部分的评分,例如每周进度报告,家庭作业,考试,建议报告,最终项目报告和课程网站维护。几种调查工具用于评估团队和个人学生表现的许多方面。所有TA都经过培训,以快速调查调查结果以及用于更好地指导项目团队并改善课程管理的结果。本文结束了,概述了提高TA的角色和职责的短期和长期目标。TAS还参与并协助有前途的项目成员在学术期刊上发布其项目结果,并通过UH的知识产权管理办公室申请专利。
机器学习目前正处于前所未有的最激烈的争论之中。这样的争论似乎总是在原地打转,无法得出结论或解决方案。这也许并不奇怪,因为机器学习研究人员在讨论时所持的参考框架非常不同,很难统一观点并找到共同点。为了解决这一困境,我们主张采用一个共同的概念框架,用于理解、分析和讨论研究。我们提出了一个在认知科学和神经科学中很流行的框架,我们相信它在机器学习中也有很大用处:Marr 的分析层次。通过一系列案例研究,我们展示了这些层次如何促进对机器学习的几种方法的理解和剖析。通过在自己的工作中采用分析层次,我们认为研究人员可以更好地参与推动我们领域进步所必需的辩论。
这项工作涉及解决高维fokker-planck方程的新观点,即可以根据其相关粒子动力学采样的轨迹将求解PDE求解为密度估计任务的独立实例。使用这种方法,一个回避误差积累是由于在参数化函数类上集成了PDE动力学而产生的。这种方法显着简单地简化了部署,因为人们没有基于不同方程的损失条款的挑战。特别是我们引入了一类新的高维函数,称为功能层次张量(FHT)。FHT ANSATZ利用了层次的低级别结构,从而相对于维度计数,具有线性可扩展的运行时和内存复杂性的优势。我们引入了一种基于草图的技术,该技术对与方程相关的粒子动力学模拟的粒子进行密度估计,从而根据我们的ANSATZ获得了Fokker-Planck解决方案的表示。我们将提出的方法成功地应用于具有数百个变量的三个具有挑战性的时间依赖的Ginzburg-Landau模型。
摘要 - 仇恨,骚扰和其他形式的在线虐待造成的危害增加,促使主要平台探索等级治理。这个想法是允许社区指定的成员承担节制和领导职责;同时,成员仍然可以将问题升级到平台。但是,这些有前途的方法仅在社区内容公开对平台的明文设置中进行了探索。目前尚不清楚如何在利用端到端加密(E2EE)消息传递隐私的大量在线社区中实现层次治理。我们提出了私人层次治理系统。这些应该使社区治理能够与明文设置相似的社区治理,同时保持未报告的内容和治理行动的加密隐私。我们设计了第一个这样的系统,采用了一种分层方法,该方法在加密消息协议之上添加了治理逻辑;我们展示了如何扩展消息层安全性(MLS)协议su ffi ces,以实现丰富的治理策略。我们的方法使开发人员能够快速原型新的治理功能,从称为Polypectkit的明文系统中获得灵感。我们构建了一个名为MLSGOV的原型E2EE消息传递系统,该系统支持基于内容的社区和平台审核,选举社区主持人,投票以删除虐待用户等等。
我们推进了一种新型的认知处理的活跃推理模型,该模型是对层次作用库的获取及其用于观察,理解和模仿的使用。我们在四个模拟中说明了一个网球学习者的模型,该网球学习者观察一名教师进行网球射击,形成观察到的动作的层次结构表示并模仿它们。我们的模拟表明,代理的眼动活动实现了一种主动信息抽样策略,该策略允许推断观察到的运动的运动学方面,该运动位于动作层次结构的最低水平。反过来,这种低级运动学推理支持有关观察到的行动更深层方面的更高层次推论:近端目标和意图。最后,推断的动作表示可以引导模仿响应,但会干扰执行不同的动作。我们的模拟表明,层次的主动推论提供了一项统计的动作观察,理解,学习和模仿的说明,并有助于解释视觉运动认知的神经生物学基础,包括在背侧和腹部和腹流和镜像机制中采取多种操作理解的途径。©2023作者。由Elsevier B.V.这是CC根据许可证(http:// creativecommons .org /licenses /by /by /4 .0 /)的开放访问文章。
抽象青春期是一个定时过程,具有发作,节奏和持续时间。尽管如此,时间维度,尤其是成熟的速度,仍然是发展进展的一个不足的方面。本研究的重点是由于青春期期间发育转变的不同时机而引起的修改,并解决了青少年成熟对脑发育的影响。为了揭示青春期速度与大脑组织的进步之间的潜在关系,我们分析了基于骨骼年龄的成熟阶段与分层组织之间的联系。通过采用骨骼成熟度作为青春期进步并采用熵产生来衡量层次大脑组织的代表,我们的发现表明,平均成熟轨迹最佳地与脑分层顺序保持一致。自适应发展可塑性可能无法完全弥补加速或减速的时间表,从而可能增加行为问题和精神疾病的风险。
抽象青春期是一个定时过程,具有发作,节奏和持续时间。尽管如此,时间维度,尤其是成熟的速度,仍然是发展进展的一个不足的方面。本研究的重点是由于青春期期间发育转变的不同时机而引起的修改,并解决了青少年成熟对脑发育的影响。为了揭示青春期速度与大脑组织的发展之间的潜在关系,我们分析了基于骨骼年龄的成熟阶段与静息状态脑电图的时间动态中的分层组织之间的联系。通过采用骨骼成熟度作为青春期进步并采用熵产生来衡量层次大脑组织的代表,我们的发现表明,平均成熟轨迹最佳地与脑分层顺序保持一致。自适应发展可塑性可能无法完全弥补加速或减速的时间表,从而可能增加行为问题和精神疾病的风险。