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World File Search System统一的
统一的可观察性：积极主动的旅程，自我...
IDC认为，在当前的数字优先格局中，它比以往任何时候都面临更具挑战性的任务，包括确保出色的数字体验以及从破坏中恢复的能力，几乎没有影响业务功能。由于组织越来越依赖复杂，动态，分布式和混合IT环境，因此他们遇到了来自各种孤立工具的指标，事件，日志和痕迹的压倒性涌入。从数据泛滥中提取及时的见解并采取必要的措施对于运营团队来说极具挑战性。但是，这些行动对于确保业务运营和增强整体客户体验至关重要。这些环境中数据的复杂性和数量通常会阻碍传统监测和管理方法的有效性，因此需要更复杂的集成解决方案。
伊利诺伊州统一的资金机会通知（NOFO ...
A.计划说明意图意图的伊利诺伊州商务与经济机会部（“部门”或“ DCEO”）正在发布此资金机会通知（“ nofo”），以建立高影响力的学徒中介机构，专注于扩大整个伊利诺伊州的注册学徒计划。预计该部门将使用美国劳工部（USDOL）州学徒扩张计划和/或《劳动力创新与机会法案（WIOA）全州范围的活动计划提供资金，以支持高影响力的学徒中间人，这些活动将在建立，扩展和维持学徒计划方面表现出色。计划说明注册的学徒计划（RAPS）是由美国劳工部（USDOL）验证的工作准备模型，该模型结合了付费的在职学习（OJL）以及相关指导（RI），以逐步提高工人的技能水平和工资。RAPS也是一种以商业为导向的模型，它为雇主提供了招募，培训和留住高技能工人的有效方法。RAPS允许劳动力合作伙伴，教育者和雇主在培训计划中制定和应用行业标准，从而提高劳动力的质量和生产力。RAPS为寻求求职者提供了即时就业机会，可在完成培训时沿着职业道路提供可持续的工资并沿着职业道路提供进步。说唱的毕业生获得全国认可的便携式证书，他们的培训可以用于进一步的大专教育。学徒计划与其他类型的工作场所培训模型区分开：
Brant-X：统一的生理信号对齐框架
生理信号是了解人体各种生理状态不可或缺的重要线索，现有的大部分工作都集中于针对多种应用场景的单一类型生理信号。然而，人体是一个整体的生物系统，各种生理数据之间内在的相互联系不容忽视。特别是考虑到大脑作为生命活动的控制中心，脑电图（EEG）与其他生理信号表现出显著的相关性。因此，EEG与其他生理信号之间的相关性有可能在各种场景中提高性能。然而，实现这一目标仍然受到几个挑战的制约：同时收集的生理数据的稀缺性、各种信号之间相关性的差异以及各种任务之间的相关性差异。为了解决这些问题，我们提出了一个统一的生理信号对齐框架Brant-X，来模拟EEG与其他信号之间的相关性。我们的方法（1）利用EEG基础模型将EEG中的丰富知识高效地转移到其他生理信号；（2）引入两级对齐，从不同语义尺度完全对齐EEG和其他信号的语义。在实验中，与任务无关和任务特定的基线相比，Brant-X在不同场景的各种下游任务上实现了最佳性能，包括睡眠阶段分类、情绪识别、步态冻结检测和眼动交流。此外，对心律失常检测任务的分析和案例研究中的可视化进一步说明了Brant-X在从EEG到其他生理信号的知识转移方面的有效性。模型主页位于https://github.com/DaozeZhang/Brant-X/。
农村妇女的技术采用：统一的接受理论
本文分析了影响津巴布韦 Umguza 地区农村妇女采用技术的因素。技术接受和使用统一理论 2 (UTAUT2) 模型为理解影响农村妇女采用技术的因素提供了理论框架。通过将调查置于 UTAUT2 框架内，该研究旨在更深入地了解影响农村妇女采用技术的决定因素及其对包容性的影响。采用演绎法，通过对 Umguza 地区 19 个行政区的 250 名农村妇女进行调查收集信息，并审查了政府、非政府、行业报告和学术文章形式的二手数据。使用回归分析来深入了解影响农村妇女采用技术的因素。研究得出结论，绩效期望 (PE)、便利条件 (FC)、社会影响 (SI) 和努力期望 (EE) 影响津巴布韦农村妇女采用技术。然而，享乐动机 (HM)、价格价值 (PV) 和习惯 (HT) 被发现不会影响采用该技术的决定。这项研究的结果有助于阐明影响农村妇女采用技术的因素，并制定促进技术采用的战略。这项研究的建议可以为寻求促进农村妇女采用技术的政府、私营部门和民间社会提供见解，并为农村妇女数字化和采用技术的研究做出贡献。
统一的移动，财务和信息素养工具包
本文由信息科学学院在Trace：Tennessee Research and Creative Exchange上免费提供给您。已被纳入信息科学学院 - 教师出版物和其他作品的授权管理员：田纳西州研究和创意交流。有关更多信息，请联系trace@utk.edu。
统一的多种时间尺度气候的方法，海洋
•Lindborg，T.，Thorne，M.，Andersson，E.，Becker，J.，Brandefelt，J.，Cabianca，T.，Gunia，M.，Ikonen，A.T.K.，Johansson，E.，Kangasniemi，v. Kuntula，A.，Kupia，P.，Lahden，A.M. Walkes，R.，Xu，S.，Smith，G。＆Prruhl，G。：CCOSUSE后的Safetys或Solid Radioactives或计划或计划或IAEA，IAEA，期刊或环境重新行动中的Changle和Landcape Development的气候。183，41-53，2018。
创建统一的安全企业网络方法
企业使用数字解决方案的转型正在如火如荼地展开。这正在成为生存的必需品，尤其是对于 B2C 公司而言。根据 GlobalData 的研究，企业的最高战略重点是以客户为中心：78% 的受访者表示，他们的首要任务是通过既定计划在客户群体中建立信任和忠诚度并改善客户体验。技术现在在增强客户互动方面发挥着关键作用，允许客户根据自己的偏好通过不同的渠道与品牌互动。客户的期望也在发生变化，他们现在要求更快的响应，以及通过移动应用、电子邮件、联络中心、网站、短信和聊天应用（例如 WhatsApp）等一系列方式联系企业的能力。这使得企业必须收集有关其客户的信息并通过不同的渠道和接触点（例如店内互动、在线销售、外向营销和客户服务）进行互动。
一个统一的，可扩展的神经群体解码
我们使用深度学习方法来破译神经活动的能力可能会从模型大小和数据集方面受益于更大的规模。然而，将许多神经记录的整合到一个统一模型中是具有挑战性的，因为每个记录都包含来自不同单个动物的不同神经元的活性。在本文中，我们介绍了一个培训框架和建筑，旨在模拟各种大规模神经记录的神经活动的人群动态。我们的方法首先将数据集中的个体尖峰构建，以构建神经事件的有效表示，从而捕获神经活动的精细时间结构。然后，我们采用跨注意事项和感知骨干来进一步构建对神经人口活动的潜在令牌化。利用此架构和培训框架，我们构建了一个大规模的多会模型，该模型在来自七个非人类灵长类动物的大型数据集上训练，涵盖了超过158个不同的录音，从27,373多个神经单位和100多个小时的记录中进行了录制。在许多不同的任务中，我们证明了我们验证的模型可以迅速适应具有未指定的神经元对应的新的，看不见的会话，从而可以使用最小的标签来射击。这项工作提出了一种强大的新方法，用于构建深度学习工具，以分析神经数据并为大规模进行培训的清晰途径。
Unimode：统一的单眼3D对象检测
实现统一的单眼3D对象检测，包括室内和室外场景，在机器人导航等应用中非常重要。然而，涉及各种数据方案来训练模型引起了挑战，因为它们的特性显着不同，例如，二 - 几何特性和异质域分离。为了应对这些挑战，我们根据鸟类的视图（BEV）检测范式建立了一个检测器，在该检测范式中，当采用多个数据方案以训练检测器时，明确的特征投影有利于对几何学学习模棱两可。然后，我们将经典的BEV检测体系结构分为两个阶段，并提出了不均匀的BEV网格设计，以处理由上述Challenges引起的收敛不稳定。此外，我们开发了稀疏的BEV功能策略，以降低计算成本和处理异质域的统一操作方法。将这些技术结合起来，得出了一个统一的检测器Unimode，它超过了富有挑战性的Omni3D数据集（一个大规模的数据集（一个室内和室外场景））的先前最先进的AP 3D，揭示了Bev bev tor tor tor tor tor tor tor unified 3D对象的第一个成功概括。
统一的元逻辑框架：智力，能量和宇宙
摘要本文整合了元逻辑框架的核心概念，在单个结构下统一智力，能量，质量和黑洞。智能被认为是运动中的能量，质量作为存储的智能，而黑洞则是编码更高维信息的klein瓶状结构。该框架提出了一个递归循环，其中宇宙从黑洞溢出，将认知，物理学和宇宙学连接到凝聚力范式中。此外，我们提出了实验方法来验证这些思想，解决了超导性，重力和智力之间的关系，并探索实证测试的实用方法。