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收集中产阶级的记忆？疫情……
Covidmemory.lu 是“一个收集来自生活或工作在卢森堡的普通人的 COVID19 相关照片、视频、故事和访谈的平台”。2 该平台由卢森堡当代和数字历史中心 (C 2 DH) 开发。该网站由我们的同事 Sean Takats 在 2020 年 3 月第一次封锁开始时发起，于 2020 年 4 月 3 日上线。它允许用户上传文本和媒体来记录他们在疫情中的日常经历，并探索其他人的分享内容。我们仍鼓励人们上传。他们可以通过一个简单的在线表格来上传，表格中询问他们经历的日期、姓名和电子邮件地址（这三个字段是必填的，但后两个字段不公开），以及可选的昵称和位置。继承历史研讨会的传统，像 covidmemory.lu 这样的快速反应收集旨在打破国家档案馆的沉默，并保护那些原本无法保存的材料。 3
人工智能是阶级战争的下一个方面
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gs-2382b-秘书长-工人阶级战略-...
8. 国家高级任命（大主教任命秘书）。9. 战略领导力发展计划 (SLDP) 辨别小组（SLDP 主任）。10. SLDP 教职人员（SLDP 主任）。11. 共享辨别过程（辨别主管）。12. 战略使命和事工投资委员会 (SMMIB) 将在 2024 年中期之前将社会经济多样性指标纳入其共享成果框架（愿景和战略团队）。13. SMMIB 将继续根据人员和财务标准评估可持续性（愿景和战略团队）。14. 庄园福音传教工作组将在 2024 年第三季度末之前评估庄园事工联络负责人在阶级歧视问题上担任临时教区倡导者的可能性（+Barking）。 15. 庄园福音传教工作组将在 2024 年底前制定下一个三年工作阶段的提案（+Barking）。16. 事工发展团队（事工体验计划经理）将在 2024 年底前协调提高受戒者和现有神职人员对工会会员资格选择的认识，将其作为支持途径之一。
刘少奇“阶级斗争消亡论”受到批判
毛主席作报告一个多月后，党内最大的走资本主义道路的当权派，匆匆忙忙地到河北、河南、湖北、湖南、广东五省巡回演讲，到处唱着与毛主席相反的歌。四月份，他到上海，发表了《在上海党员干部代表大会上的讲话》。他在讲话中公然歪曲生产资料所有制社会主义改造基本完成以后的阶级斗争形势，大肆宣扬“阶级斗争熄灭论”，反对和取消社会主义革命，妄图把无产阶级专政变为资产阶级专政。
工人阶级对人工智能监管的看法
摘要：在叙事中，人工智能系统经常被夸大其潜力，要么被描述为一种普遍的解决方案，要么被描述为一场迫在眉睫的灾难。特别是在工作场所，人工智能被描绘成一种不可阻挡的力量，塑造了一个全新的劳动过程。因此，规范其引入和部署的努力被认为是徒劳的，甚至是倒退的。本文主张采取不同的方法。首先，它建议在福特主义-泰勒主义的框架内参与人工智能，这反映了资本长期以来对劳动集约化、决策不透明以及构思与执行分离的渴望。其次，本文借鉴了最近的工人斗争，特别关注希腊的 Efood 平台，说明了劳工抵抗如何影响人工智能的部署和监管。Efood 的案例研究强调了工人对人工智能驱动的算法管理采取的集体行动，展示了劳动力对新技术引入进行竞争和重塑的潜力。在结论部分，我们提供了这一观点的概述，并分析了它如何从现有法规（如《人工智能法案》）中获得潜在的战术利益。
呼吁基于学科的教育研究中以公平为中心的定量方法研究：潜在阶级分析概论
抽象混合物建模是一种潜在变量（即无法直接测量的变量）方法，可以在整体弹出术中定量地表示未观察到的亚群。它包括一系列横截面（例如潜在类[LCA]或潜在的亲密分析）和纵向（例如潜在过渡分析）分析，并且经常被视为一种定量数据的“以人为中心”的方法。本研究方法论文介绍了一种混合建模，LCA，并提供了如何将该方法应用于基于学科的生物学和其他科学，技术，技术，工程和数学（STEM）学科的示例。本文Brie-fly介绍了LCA，探讨了LCA为以股权为中心的STEM教育研究提供的负担，重点介绍了其一些局限性，并为有兴趣探索LCA作为一种分析方法的研究人员提供了建议。我们鼓励基于学科的教育搜索者考虑统计分析如何与他们的公平意识搜索议程冲突，同时还引入LCA作为一种利用量化数据的方法来追求与公平，包容性，包容性，访问和正义议程相符的研究目标。莎拉·埃迪（Sarah Eddy），监视编辑
阶级、资本、国家和后期发展
姓名：Uysal，Gönenç，作者。标题：阶级、资本、国家和后期发展：土耳其军事干预的政治经济学 / 作者：Gönenç Uysal。说明：莱顿；波士顿：Brill，[2024] | 系列：批判社会科学研究，2666-2205；第 276 卷 | 包括参考书目和索引。标识符：LCCN 2023054691（印刷本）| LCCN 2023054692（电子书）| ISBN 9789004692183（精装本；碱性纸）| ISBN 9789004692190（电子书）主题：LCSH：经济发展–土耳其–历史。| 民事-军事关系–经济方面–土耳其–历史。|军政府 – 经济方面 – 土耳其 – 历史。| 土耳其 – 政治和政府。| 土耳其 – 经济状况。| 土耳其 – 军事政策。分类：LCC HC492 .U97 2024（印刷版）| LCC HC492（电子书）| DDC 330.9561–dc23/eng/20231207 LC 记录可在 https://lccn.loc.gov/2023054691 上找到 LC 电子书记录可在 https://lccn.loc.gov/2023054692 上找到
培养一个阶级 - 样本 - pdf
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可解释的MEG的多阶级解码
磁脑电图（MEG）和脑电图（EEG）数据的多变量模式分析（MVPA）是了解大脑如何代表和区分不同刺激的宝贵工具。识别刺激的时空特征通常是这些分析的关键输出。此类分析主要使用线性，成对的滑动窗口解码模型进行。这些允许相对易于解释，例如通过估计解码准确性的时间课，但解码性能有限。另一方面，通常用于大脑计算机接口（BCI）应用程序的完整时期多类解码模型可以提供更好的解码性能。然而，此类模型的解释方法已经设计了较少的类别。在本文中，我们提出了一种将多类，完整的时期解码模型与监督维度降低相结合的方法，同时仍然能够使用置换功能重要性来揭示时空和光谱特征的贡献。至关重要的是，我们引入了一种进行监督维度降低的方法，以优化分类任务的神经网络中的输入特征，从而实质上改善了性能。我们使用图像演示文稿在3个不同的多类任务-MEG数据集上演示了该方法。我们的结果表明，该方法始终达到比滑动窗口解码器的峰精度更高的精度，同时估计MEG信号中相关的时空特征。