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课内研讨会有关技术之间的联系...
9。TEC的主席强调了TEC在GCF董事会的年度会议上与组成的机构合作，并在2017年的GCF董事会会议上以及GCF和GCF和GEF秘书处参加了TEC的会议。 他分享说，TEC已在2024 - 2027年的GCF战略计划中提供了投入，并根据GCF和GEF的指导草案向SCF提供了年度投入。 关于加强它们之间的联系，TEC主席建议GCF和GEF与TEC政策问题进行交流，这些问题在发展中国家为气候技术提供资金的建议和TEC如何帮助解决这些问题的建议。 TEC主席邀请GCF和GEF到（1）为TEC在TNA的指导方面的工作提供意见人工智能的气候行动。强调了TEC在GCF董事会的年度会议上与组成的机构合作，并在2017年的GCF董事会会议上以及GCF和GCF和GEF秘书处参加了TEC的会议。他分享说，TEC已在2024 - 2027年的GCF战略计划中提供了投入，并根据GCF和GEF的指导草案向SCF提供了年度投入。关于加强它们之间的联系，TEC主席建议GCF和GEF与TEC政策问题进行交流，这些问题在发展中国家为气候技术提供资金的建议和TEC如何帮助解决这些问题的建议。TEC主席邀请GCF和GEF到（1）为TEC在TNA的指导方面的工作提供意见人工智能的气候行动。
音乐发展计划
音乐从EYF一直到6年。音乐会议的持续时间取决于其他课程领域，但是要保持模型音乐课程的指南，我们的目标是在KS1和45分钟的KS2中进行30分钟的课程。这一数量的音乐教学还包括我们指定的每周15分钟的唱歌集会，由Gerver夫人领导。课堂中的音乐会议将根据音乐快递课程计划进行结构，并在必要时进行改编。课内音乐会议包括一系列全班唱歌，节奏制作，合奏作品，身体打击乐探索，乐器游戏，制作和寻求图案。目前，在3年级，我们提供了整个班级乐器学费，孩子们学习如何与手铃一起演奏。未来计划将其他年度组的整个乐器学费增加数量（请参阅未来计划）。我们目前与Derbyshire Music Hub合作，并使用他们的专业知识和指导来支持我们在MPS的音乐课程。
东欧的全球政治经济学-CEU
在第2届会议上的研讨会之前的30％（完全取决于研讨会的时间），最佳6个计数每周报告30％TBA开放式考试30％TBA CEU和政治科学部门政策，适用于出勤，评分，晚期提交等。课内参与（最终年级的10％）本课程是基于讨论的研讨会。在我们的会议中，出席和参与是强制性的。我们的讨论是基于读物的，学生需要证明他们已经通过发表相关评论并与同事和讲师进行建设性讨论来阅读强制性文本。作为笔记本电脑和其他电子设备是分心的来源，通常学生不应在上课时使用它们。只有在本周撰写报告的学生才能将笔记本电脑用于笔记目的。在某些课堂活动中也可以使用笔记本电脑。
Florin 高中课程目录
本综合课程将跨学科的实验室科学和研究方法与农业管理原则相结合。利用课程中学到的技能和原则，学生可以设计系统和实验来解决行业目前面临的农业管理问题。学生将把本课程中创建的产品与行业活动联系起来，以将现实世界的遭遇联系起来，并运用大学和职业所需的技能。在整个课程中，学生将根据参与课内 FFA 活动以及持续监督农业体验 (SAE) 计划的开发和维护情况进行评分。本课程将使用“5 分 A”评分系统。先决条件：生物学和可持续农业以及化学和农业科学，成绩为 C 或更高采用的课程材料：未指定教学材料
瘫痪后保留的运动表示
（a）主手指屈曲任务。当红十字会提示一封信时，参与者看着提示，并立即试图弯曲右手（对侧）手的相应数字。我们包括了一个无效的“ X”，在此期间，参与者看着目标，但没有移动她的手指。视觉反馈指示提示后1.5秒的解码指示。要随机化扫视位置，提示位于伪随机顺序的网格（3行，4列）上。红色十字毛被抖动，以最大程度地减少视觉阻塞。（b）混淆矩阵表现出强大的课内BCI手指控制（总体准确性86％，4016个试验在10个会话中汇总）。矩阵中的每个条目（i，j）对应于被归类为运动j的运动I试验的比率。（C-F）4个示例神经元的平均发射速率，通过尝试的手指运动对颜色编码。阴影区域表示95％的置信区间（在一个会话的试验中）。高斯平滑核（50毫秒SD）。
CSE475：机器学习的基础
课程描述和目标：本课程提供了机器人技术中的设计和编程感知系统的介绍。该课程涵盖了使用视觉和3D深度传感器的导航领域的主题，本地化和地图制作，视觉导航和识别的基本图像处理，视觉和基于深度的掌握和操纵以及基于深度学习的感知处理技术中的前沿主题。您将开发算法，并学习如何使用当前的最新视觉和软件工具，例如OpenCV，MoveIt和Point Cloud库。该软件组件可以在机器人操作系统（ROS）下开发。该课程将在对象识别，姿势检测，视觉导航以及视觉和推理的应用空间中使用感知大约进行四到五个项目。该软件将首先在模拟中开发，然后在平台上对其进行测试，在该平台上，学生将以三个或四个组为组。该课程是一个面对面的动手学习 +发展课程，我们希望学生参加课内会议。
使用转移学习进行运动图像检测的指南：实验研究
摘要 - 基于运动图像（MI）的脑部计算机界面（BCI）显示出有希望的运动恢复结果，术中意识检测或辅助技术控制。但是，由于脑电图（EEG）信号的高度可变性，它们主要是每次使用日期所需的冗长而乏味的校准时间，并且缺乏所有用户的可靠性，因此它们遭受了几个限制。可以使用转移学习算法在某种程度上解决此类问题。但是，到目前为止，此类算法的性能已经非常可变，何时可以安全地使用它们。因此，在本文中，我们研究了MI-BCI数据库（30个用户）上各种最先进的Riemannian转移学习算法的性能：1）受到监督和不受监督的转移学习； 2）对于目标域的各种可用培训脑电图数据； 3）会议内或会议间的转移； 4）对于Mi-BCI表演良好且较不愉快的用户。从此类实验中，我们得出了有关何时使用哪种算法的准则。重新介绍目标数据后，该目标集的几个样本被考虑在内。即使对于课内转移学习也是如此。同样，重新介入对于在会话之间难以产生稳定的运动图像的受试者特别有用。