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小学生学习过程中脑功能的现代研究综述
摘要 。本文旨在回顾与研究小学儿童在教育过程中的大脑活动相关的研究。此外，找出此类研究的普遍程度，并确定科学家在该主题上活动的主要方向及其选择的研究方法。方法 。使用定性内容分析来选择适合研究主题的文章：确定几组关键词、四分位数至少为第二的期刊和英语出版物作为要求。结果 。研究论文的分析表明，科学家对该主题的兴趣日益浓厚。确定了神经成像领域的六个主要研究组：认知能力的测量、年龄类别的比较、基于神经成像的研究的技术和方法细微差别、各种因素对指标的影响的研究、在学习过程中使用神经成像工具、记录发育障碍儿童的大脑活动。重点介绍了致力于记忆和注意力发展的工作。考虑了数学能力和技能以及阅读研究的特点。指出了便携式脑电图的优点和缺点。指出了发育障碍儿童磁共振成像程序的特点。结论。尽管研究领域多种多样，但本综述未发现脑机技术在学习过程中的应用。作者认为，缺乏对此类技术在学科学习细节中的长期研究，无法跟踪其进展。结论是需要进一步研究这一问题。
怀特考特皇家骑警回应未经证实的枪击报告
多年来，我们听到阿尔伯塔人说，雷达摄影与安全无关，更多的是为了敛财。与你们中的许多人一样，我认为雷达摄影是一种让负责任的驾驶员措手不及的系统，而不是让我们的道路更安全。这就是为什么交通和经济走廊部长正在采取行动，确保阿尔伯塔的雷达摄影得到公平和负责任地使用。对开车上班谋生征收不公平的税我们已经清楚地听到了你们的意见，一些为雷达摄影设立的“蜜洞”地点更像是“老罗斯科在追捕杜克男孩”，而不是试图惩罚不良驾驶行为和提高安全性。阿尔伯塔省拥有最多的雷达摄影站目前，阿尔伯塔省拥有超过 2,200 个雷达摄影站 - 比排名第二的省份多 70％。阿尔伯塔省政府将对每个站点进行评估和彻底审查，评估它是否真正提高了安全性。如果某个站点不能明显改善安全性，它将被移除。我们预计将站点数量减少 70%，总数降至约 65 个，这将与其他省份保持一致。我们将如何做到公平？未来，照片雷达将仅限于真正需要的地方，如操场、学校区和施工区——超速行驶会危及生命的地方。如果市政当局想在这些区域之外放置照片雷达，他们需要提出强有力的理由并表明
软件行业中的量子计算挑战。基于模糊 AHP 的方法
背景：当前的技术革命给软件行业带来了意想不到的挑战。近年来，量子计算 (QC) 技术领域的影响力和成熟度不断增长，现在有望彻底改变软件工程。然而，软件行业中 QC 挑战的评估和优先级排序仍未得到探索，相对缺乏识别和分散。目标：本研究的目的是通过实施模糊层次分析法 (F-AHP) 来识别、检查和优先考虑软件行业中最关键的挑战。方法：首先，为了确定关键挑战，我们进行了系统的文献综述，从四个相关数字图书馆中提取数据，并通过向前和向后滚雪球搜索补充这些努力。其次，我们遵循 F-AHP 方法对已确定的挑战或障碍进行评估和排序。结果：结果表明，采用 QC 的主要障碍是缺乏技术专业知识、信息准确性和组织对采用新流程的兴趣。另一个关键障碍是缺乏实施 QC 的安全通信技术标准。结论：通过应用 F-AHP，我们发现在软件行业面临的主要 QC 挑战中，制度障碍是全球权重排名最高的类别，组织障碍是全球权重排名第二的类别。我们观察到，软件技术行业面临的排名最高的本地障碍是缺乏设计和主动性的资源，而组织对采用新流程缺乏兴趣则是最重要的组织障碍。我们的研究结果对学者和从业者都具有重要意义，揭示了 QC 研究的新兴性质以及对跨学科研究日益增长的需求，以应对已发现的挑战。
全身性红斑狼疮（SLE）的Anifrolumab-Fnia（Saphnelo）（SLE）国家药物专着2022年1月
•第二阶段3 RCT（Tulip-2）使用了不同的主要结果指标和修订的受限药物规则，在负tulip-1 Sri-4结果部分归因于新的或增加使用非甾体类抗炎药物的新或增加使用的患者的临床不当分类，这部分归因于临床上的不当分类，该患者是未经症状的人群（大约8％的人群）。在不忽略试验数据之前和郁金香1完成后，对研究方案进行了修改，以修改限制药物规则，并将主要结果量度从SRI-4转换为第52周-52不列颠群岛狼疮评估小组（BILAG）基于复合卢普斯评估（BICLA）的反应率（BICLA）的速度更好，并显示了第二种措施，并显示出第二的速度，并显示出较高的结果，该率是an an annif annif annif annif annif annif annif annif annif nif nif nif nif nif nif nif nif nif nif nif nif andry and。 （vs安慰剂）在Tulip-1数据的事后分析中使用修订后的受限药物规则。5 Bicla和SRI-4都被认为是评估SLE治疗效果的临床意义上的终点。3（请参阅方框1中的结果定义。）tulip-2结果显示，Anifrolumab-FNIA在BICLA反应中具有显着益处。4•2B阶段RCT的结果（Muse / CD1013试验）5和3年的Muse开放标签扩展研究6支持了第3阶段RCT。Muse RCT表明，在第24周，Anifrolumab-FNIA的SRI-4响应比安慰剂（34％vs 18％；或[90％CL] 2.4 [1.3，4.3]）；但是，这些结果被称为名义上的意义，因为该试验仅是为了概念证明而设计的，并且不受控制。7•正在进行的试验包括一项3期Tulip SLE长期扩展试验和SLE中皮下Anifrolumab-FNIA的3期试验。3•对MUSE数据的事后分析表明，低狼疮活性状态（LLDAS）是临床上有意义的结果指标，并在阳极菌FNIA和安慰剂中进行了区分。
教务委员会会议纪要 2024 年 4 月 2 日
对于今年的报告，RFCC 利用 2023 年报告的结果制定了一项教师调查。教师可以在 2024 年 3 月 5 日至 19 日的两周内做出回应，并提供评论空间。教师被要求按从最重要到最不重要的顺序排列六个主题：教师问题、大学管理、研究生问题、本科生问题、本科生招聘和保留以及索科罗的生活质量。他们要对对他们来说最重要的单个主题进行排序，并按重要性顺序排列主题。Sessions 博士以堆积条形图的形式展示了调查结果。在 60 名调查受访者中，有 28 名认为教师问题最重要；最重要的教师问题是薪水，43 名受访者选择了这一问题。排名第二的是本科生招聘和保留；第三是大学管理；最不重要的是索科罗的生活质量。调查回复是匿名的，评论是随机的，因此无法追踪。从评论中可以看出，工资非常重要，其次是福利和研究支持。在大学治理方面，提到的问题是行政部门孤立和预算透明度。研究生问题中最重要的是提高生活质量和增加研究支持。排名最不重要的问题是 GSA 发挥更大的作用。关于本科生的首要问题是辅导/指导，其次是行为健康。本科生招聘中排名第一的是吸引外州学生的努力。没有本科生保留的排名列表。索科罗生活质量中最重要的问题是 K-12 教育，其次是经济适用房。随后进行了简短的讨论，讨论如何在两个问题之间做出决定，以及有多少比例的教师对调查做出了回应（140 名教师中，“一半”）。值得注意的是，只有少数评论被更改，大多数都是逐字逐句的。调查结果将于今年夏天某个时候提交给即将上任的校长 Mahyar Amouzegar 和董事会。调查意见不代表教务委员会或 RFCC。委员会提出动议，并经教务委员会一致投票，批准了该报告。b. ADA，Mark Samuels 和 Theresa Kappel
NSB-2020-5，人工智能商业化
人工智能 (AI) 的商业化正在四个不同的领域发生：互联网、商业、感知和自主 (Lee 2018)。互联网 AI 主要是使用 AI 算法作为推荐引擎——根据我们的个人偏好推荐内容的 AI 系统 (Lee 2018:107)。例如，Netflix 根据观看者的历史记录推荐电影和电视节目，Facebook 根据用户的活动（包括他们的帖子、新闻和与其他用户的互动）向用户投放广告。第二个领域，商业 AI，挖掘公司和组织的数据库，开发与人类匹敌或超越人类的算法 (Lee 2018:110-11)。例如，金融行业已经开发了根据申请人的信用记录、收入和其他特征批准抵押贷款的算法。美国的研究人员已经展示了根据图像诊断特定疾病的算法，其水平与医生相当 (Lee 2018:113)。这两个领域已经得到广泛实施，并开始产生重大的经济影响。第三个领域是感知人工智能，它通过传感器和智能设备的普及将物理环境数字化。这些设备将物理世界转化为数字数据，可以通过人工智能算法进行分析和优化。第四个领域是自主人工智能，包括自动驾驶汽车和无人机、智能机器人以及其他将取代或补充人类劳动力（如卡车司机）的设备和硬件。与其他三个领域相比，该领域的技术通常仍处于开发阶段或尚未广泛商业化（Lee 2018:106）。例如，谷歌和其他公司正在测试自动驾驶汽车，以进一步完善和开发该技术。中国和美国的人工智能技术商业化主要发生在大型高科技公司和初创公司。根据李开复（2018:83）的“人工智能时代七巨头”，总部位于美国的四家公司——Alphabet（谷歌的母公司）、Facebook、亚马逊和微软——以及中国三家公司——百度、阿里巴巴和腾讯——在人工智能研发和人才招聘方面投入了大量资金。从这七家公司的研发总额数据来看，它们在人工智能方面的研发支出一直在大幅增加。这四家美国公司的研发支出从 2012 年的 180 亿美元增长了两倍多，达到 2018 年的 590 亿美元（图 6-J）。2018 年，亚马逊和 Alphabet 分别成为全球企业研发支出排名第一和第二的公司（Jaruzelski、Chwalik 和 Goehle，2018 年）。三家中国公司的研发支出也增长迅速，从合计 10 亿美元增长了 8 倍，达到 80 亿美元。2018 年，阿里巴巴、腾讯和百度分别是中国公司研发支出的第一、第二和第四大企业。这些中美大型企业的战略大型企业一直在构建私人控制的计算网络，将人工智能技术广泛应用于整个经济，类似于公用事业公司在电网中分配能源 (Lee 2018:83)。例如，亚马逊正在销售人工智能服务，包括自然语言处理、语音合成、图像分析和视频识别，目的是为那些想要人工智能而无需前期成本的大型和小型开发商提供服务 (CB Insights 2018:27)。阿里巴巴正在与杭州市合作，利用先进的物体识别和预测交通算法优化交通流量并向紧急服务部门发出交通事故警报 (Lee 2018:94)。与大型企业的一般人工智能网格方法相比，人工智能初创公司正在构建高度具体的“电池供电”人工智能产品，这些产品是独立的应用程序。电池供电的人工智能产品用于特定任务，包括医疗诊断、抵押贷款和自主无人机 (Lee 2018:95)。