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![[Hiroshima University]防止遗传性顽固性疾病，多囊性肾脏疾病的发作...](/simg/9\98e0a9ee1d2e76f9f014ae06e9b98ce27b5eea93.webp)
战略模糊性：未获得终身教职的教师如何应对学术界的潜规则
摘要 终身教职评估过程的特点是缺乏清晰度且受不成文规则的支配。与此同时，虽然机构在过去 30 年中增加了种族少数派在教职员工队伍中的存在，但这种数量的增长集中在非终身教职轨道和未获终身教职的级别。本研究分析了终身教职评估过程中的模糊性如何导致教授职位的种族化等级制度。在战略模糊性和种族化组织理论的框架下，我们采访了一所研究型大学的 30 名未获终身教职的教职员工。研究结果显示，我们研究中的教职员工主要以以下两种方式之一对待终身教职评估的模糊性：1）矛盾的接受或 2）批判地理解模糊性，认为它具有战略意义，使机构受益。这些与模糊性的关系因种族而异，白人教师将模糊性描述为策略性和不公平性，少数族裔教师则批评模糊性是策略性和不公平性的。最后，我们发现一些证据表明，一些白人未获得终身教职的教师通过种族特权找到了通往清晰的途径。对研究和实践的影响包括更清楚地了解高等教育中模糊性是策略性和种族化的。
终身单调：多域单眼深度估计的终身学习
摘要 - 随着自动驾驶和机器人导航的快速进步，对能够估计度量（绝对）深度的终身学习模型的需求不断增长。终身学习方法可能在模型培训，数据存储和收集方面可以节省大量成本。但是，RGB图像和深度图的质量是传感器的，现实世界中的深度图具有特定的特定特征，从而导致深度范围的变化。这些挑战将现有方法限制为具有较小的域差距和相对深度图估计的终身学习。为了促进终生的度量深度学习，我们确定了需要注意的三个至关重要的技术挑战：i）开发一个能够通过尺度感知的深度学习来解决深度尺度变化的模型，ii）设计有效的学习策略来处理明显的域间隙，iii III）为在实践应用中创建一个自动化的解决方案。基于上述考虑因素，在本文中，我们提出了一个轻巧的多头框架，有效地解决了深度尺度的不平衡，ii）一种不确定性的意识到的终身学习解决方案，可熟练处理重要的域域，iii）一种在线域特异性预测方法，以实现实时的预测方法。通过广泛的数值研究，我们表明该方法可以实现良好的效率，稳定性和可塑性，从而使基准测试幅度约为15％。该代码可在https://github.com/ freeformrobotics/lifelong-monodepth上找到。
国际会议 - 终身学习
近来，全球气候变化和人口边缘化现象的出现，对发展理念提出了严峻的质疑，几十年来，这种现象一直主导着全球的发展态势。尽管人类正在规划美好的未来，但环境威胁和随之而来的气候变化、最佳经济增长导致其他一切都被置于次要地位、社会发展缺乏平等机会以及弱势群体被边缘化等问题，都令人担忧。通过不断学习赋予个人权力，可以找到解决方案。这种学习应该使个人能够应对不断出现的挑战，使他们有能力为自己创造可持续的未来。在这样做的同时，他们需要对地球和社会抱有负责任的态度。
终身学习协会
克里斯托弗纽波特大学的终身学习协会 (LLS) 是一个会员制组织，致力于为退休年龄的人们提供在分享和友谊环境中学习的机会。对以前的教育经历没有任何要求。求知欲是唯一的入学要求。LLS 由其成员管理并为其成员服务，是克里斯托弗纽波特大学的一项计划，也是 Road Scholar LLI 资源网络的成员。通过各种活动（包括讲座、课程、兴趣小组、午餐会和旅行），不同背景的人们聚集在一起，分享对学习的共同兴趣。课程没有考试或成绩，但有些课程包括指定阅读材料和可能购买的教材。如果退休年龄的人有兴趣在其他热切的学习者的陪伴下接受新思想的挑战，我们鼓励他们加入。LLS 通过与其他教育和研究机构、退休团体、行业和博物馆一起参与联合学习活动以及共同赞助年度会议，与社区分享其计划。
衰老和终身学习
Mélissa-Asli Petit在国际家庭年代成立30周年的框架内，联合国确定了人口的老龄化，这是21世纪初的大型巨头之一。影响很大，在包括学习在内的许多领域都可以看到。教育时间不再集中在人生的第一阶段。生命课程的三个阶段（童年的教育 - 成年期间的工作 - 在老年时期退休），工业时代的特征正在发生变化。我们的寿命更长，我们的工作时间更长，不同，我们从更长的退休时间中受益，因此生活的不同阶段是交织在一起的。教育在一生中渗透。长寿社会正在推动其他关于学习的思维方式，各个年龄段的人们都能在生活的每个阶段并根据他们的经验获得所需的知识，并以适合其需求，利益，能力，时间和预算的方式访问它。在本文中，我们将尝试了解终身学习在长寿社会中的意义？从退休工人和年长的工人的角度来看，面临哪些最重要的挑战？代际关系如何适合这些学习环境？最后，家庭在这些新的终身学习动态中可以扮演什么角色？在新的生命地图1中，在长寿社会中的终身学习1，斯坦福大学长寿中心的研究人员在学习和教育方面有所区别。对他们来说，教育是关于在正式背景下教学的所有人的教学。从幼儿园到高中或大学的孩子主要是为了两个目的：进入劳动力并成为公民。法国教育部指出：“学校既是获得生活和融入社会所需的知识和技能的地方，也是养成实践和习惯的地方，以使每个孩子和青少年成为一个自由，负责任的公民，是一个普通星球的居民。”2，终身学习超出了学校的目标。对于斯坦福大学的研究人员来说，学习是获取或修改知识和技能的过程，通常是自愿和自我激励的。这些收购可以在特定时刻和非正式空间中进行。以同样的方式，贝尔·霍克斯（Bell Hooks 3）将学习视为一种令人兴奋，快乐，自由实践的动作，而不是源于“教育银行业”系统，它植根于唯一需要的学生就是消费老师给予的信息，记住它并存储它。这是终身学习动力和上面提到的范式转变所带来的观点的变化。
终身学习学院
我们正进入招聘新终身学习主任的下一阶段，但项目协调员 Eric Scharf 会继续给予我们有力的支持和知识。他负责回答您的问题、支持课程、收集、处理和传达您的问题等等。除了常规时间表外，我们还希望开始提供弹出式课程：有机会讨论突发话题并提供一两节我们在计划时间表时未预料到的课程。这意味着，除了传统的时间表之外，我们希望您继续查看我们的网站。我们将有一个包含更新的页面，如果您在我们的电子邮件分发列表中，我们也会发送更新。您可以直接联系 Eric，但您也可以联系我们的终身学习通用电子邮件地址，该地址是 mclli@montgomerycollege.edu，是蒙哥马利学院终身学习研究所的缩写。
加速度诱発性意识消失（Gravity-induced loss of consciousness
摘要 重力引起的意识丧失 (G-LOC) 是战斗机飞行员面临的主要威胁，可能会导致致命事故。高 +Gz（头到脚方向）加速度力会诱发脑出血，导致周边视力丧失、中央视力丧失（昏厥）和 G-LOC。我们尝试建立一个公式，使用脑氧合血红蛋白 (oxyHb) 值、身高、体重和身体质量指数 (BMI) 来预测 G-LOC。我们分析了 2008 年至 2012 年间测量的 249 名人体离心机受训者的脑氧合血红蛋白值。受训者暴露于两种离心机模式。一种是 4G–15s、5G–10s、6G–8s 和 7G–8s，不穿抗荷服（间隔 60 秒，发作率为 1G/s）。另一组为 8G-15s，起始速率为 6G/s，穿着抗荷服。我们使用近红外光谱仪 (NIRS)（NIRO-150G，日本静冈县滨松光子学株式会社，滨松）测量了受训者的脑氧合血红蛋白值。分析了以下参数。A）基线值为 +Gz 暴露前 30 秒的平均值。B）+Gz 暴露期间氧合血红蛋白的最大值。C）+Gz 暴露期间氧合血红蛋白的最小值。D）氧合血红蛋白从最大值到最小值的变化率（变化率）。使用逻辑回归分析进行统计分析，以建立预测 G-LOC 的公式。受训者的年龄为 24.1 ±1.7（S.D.）（范围，22 ～ 30）