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工程管理理学硕士（MS）专业（制造管理集中论文选项）
学生必须向其论文委员会提交正式的论文提案表 (http:// www.gradcollege.txstate.edu/forms.html) 和提案。论文提案因院系和学科而异。请咨询您所在院系的提案指南和要求。在签署表格并获得委员会成员的签名、研究生导师的签名（如果课程要求）和系主任的签名后，学生必须将论文提案表连同提案的一份副本一起提交给研究生院院长，以供批准，然后才能继续进行论文研究。如果论文研究涉及人类受试者，学生必须在向研究生院提交提案表之前获得德克萨斯州机构审查委员会的豁免或批准。IRB 批准信应包含在提案表中。如果论文研究涉及脊椎动物，提案表必须包括德克萨斯州 IACUC 批准代码。建议在学生 5399A 课程结束前将论文提案表提交给研究生院院长。未能及时提交论文开题报告可能会导致毕业延迟。
减少对集中护理的依赖，以获得更好的结果
2022 年，参议院财政委员会调查了四家大型医疗服务提供商在两年内运营的住院治疗计划中虐待和忽视的指控。结果，2024 年 6 月，一份长达 130 页的调查报告发布，题为“忽视的仓库：纳税人如何资助青少年住院治疗设施中的系统性虐待”1。委员会对住院治疗设施中青少年的调查结果包括身体、性和言语虐待的报告；不当使用隔离和约束；暴露于不安全和不卫生的生活条件，以及缺乏对青少年的行为健康服务和支持。除其他建议外，委员会呼吁国会立法改善住院治疗设施的条件，并特别呼吁 CMS 和 ACF 优先考虑社区行为健康服务的支出，作为住院治疗的替代方案。
从大规模数据集中学习的机器人操纵
摘要：从大型多任务演示数据集中学习的模仿学习已成为构建普通能力的机器人的有前途的途径。结果，已经花费了1000个小时来在全球构建如此大规模的数据集上。尽管这种努力不断增长，但我们仍然缺乏对应收集哪些数据来改善机器人数据集的效用的系统性理解，并促进了下游政策学习。在这项工作中，我们进行了一项大规模的数据集组成研究，以回答这个问题。我们开发了一个数据生成框架，以在实际数据集（例如传感器放置，对象类型和安排）中模拟普通多样性，并使用它来生成具有控制组成的大规模机器人数据集，从而实现了在现实世界中会昂贵的数据集组成研究。我们专注于两个实际设置：（1）当未来的研究人员收集大规模的机器人数据集时，应强调哪种类型的多样性，以及（2）当前的从业人员如何从现有数据集中检索相关的演示以最大程度地提高关注任务的下游政策绩效。我们的研究产生了几个关键见解 - 例如，我们发现相机的姿势和空间排列是收集多样性和检索对齐方式的关键维度。在现实世界的机器人学习设置中，我们发现，不仅可以从模拟中进行洞察力，而且我们对现有数据集（例如Droid）的检索策略使我们能够始终如一地超过现有的培训策略高达70％。https://mimiclabs-iclr.github.io/
mltcp：一种分布式技术，用于近似机器学习的集中式流程计划
1引言有效的流程计划是网络社区中的一个重要且研究的问题[3,5,7,12,13,23,24,27]。使用启发式方法，平衡机制和网络流量的截止日期，在调度流方面有很多工作。传统上，实施流程计划有两种广泛的方法。首先是集中式的AP PROACH，其中中央控制器从所有流中收集网络数字并计算所需的流程度[3，12，13，27，49]。第二个是在分布式的方式借助数据包或开关支持[5,7,23,44]，以分布式的方式进行近似启发式方法，例如最短剩余的处理时间（SRPT）。大多数流程调度方法都集中在传统的数据中心流量上，这是爆发且短[9]。此外，传统数据中心流的到达通常是独立且无法预测的。今天，随着对基于AI的服务的需求不断增长，数据中心中的深度神经网络（DNN）培训和良好的流量已成倍增加。与传统的数据中心工作负载不同，DNN培训和微调作业具有定期的流量模式，在该模式中，每个训练迭代的开始时间都取决于之前迭代的完成，从而对流量到达时间产生依赖性[53，59，64]。我们证明，基于剩余的处理时间（即Pfabric [5]，PDQ [23]和PIAS [7]）的调度技术并不总是最适合安排DNN作业的最佳选择。直觉上，这是因为此类技术根据网络中当前流的状态做出本地调度决策，而无需考虑定期作业的流量到达模式。在DNN工作负载中，这种效果变得不利，其中在一个迭代中完成流量会影响随后迭代的完成时间。最近的研究，例如Muri [64]和Cassini [52，53]，已经证明，对于DNN工作负载，促进交流沟通需求的时间表达到了时间表网络计划。他们将交织的想法定义为一个DNN作业的通信阶段（高网络授权）与计算阶段（低网络
集中创新推动可持续增长
本演讲包含前瞻性陈述，可提供我们对未来事件的期望或预测，例如新产品介绍，产品批准和财务绩效。前瞻性陈述包括但不限于任何可能预测，预测，指示或暗示未来的结果，表现或成就，并且可能包含诸如“相信”，“预期”，“期望”，“预测”，“估算”，“预测”，“计划”，“计划”，“ PLAN”，“ PROVENT”，“ PROVECT”，“将继续”，“将继续”，“将“”，“可能”的词或其他任何词相似的词，“可能”或任何词，“或其他方式”，或者，“”本演讲中包括的历史事实陈述以外的所有陈述，包括但不限于拟议收购Londbeck的Longboard Pharmaceuticals，Inc。（“ Longboard”）和Lundboard的财务状况，业务策略，计划和目标的目标（包括未来运营的计划和目标）（包括与Lundbeck和Longboard的产品有关），包括与Lundboard和Longboard的产品有关），以及均符合了款项）。
![b”。[6] [6]这些mxenes源自平面内有序的Quaternary 211最大相位，其公式为（m'1.33 m \ xe2 \ x80 \ x80 \ x9c 0.66）Alc。 m \ xe2 \ x80 \ x9d被蚀刻了，现在将2D纸带到平面内有序的分区。在三种电极构型中（例如，在21 m kch 3 COO中至1.6 V与AgCl [8]），更多的工作集中在基于MXENE的自由膜上，以实现高体积电容（C V），因为它们的高度密度和固定材料的速度，Ontivive of Bindistive of Bindistive oterive otericive oteric oder coldice oteric，选择的电解质。细胞通常达到C S> 300 F G 1或> 1500 F CM 3的高值。 [5d，10]然而，与中性水晶相比，H 2 SO 4既安全也不是绿色。进一步的问题是，i）风险“](/simg/f/f1d7ad45cd712c592430685056caab80f66abd68.webp)
b”。[6] [6]这些mxenes源自平面内有序的Quaternary 211最大相位，其公式为（m'1.33 m \ xe2 \ x80 \ x80 \ x9c 0.66）Alc。 m \ xe2 \ x80 \ x9d被蚀刻了，现在将2D纸带到平面内有序的分区。在三种电极构型中（例如，在21 m kch 3 COO中至1.6 V与AgCl [8]），更多的工作集中在基于MXENE的自由膜上，以实现高体积电容（C V），因为它们的高度密度和固定材料的速度，Ontivive of Bindistive of Bindistive oterive otericive oteric oder coldice oteric，选择的电解质。细胞通常达到C S> 300 F G 1或> 1500 F CM 3的高值。 [5d，10]然而，与中性水晶相比，H 2 SO 4既安全也不是绿色。进一步的问题是，i）风险“
本期刊文章的自构建后版本可在Linköping大学机构存储库（DIVA）上获得：https：//urn.kb.se/resolve？urn = urn= urn= urnt：se：se：se：se：liu：diva-206387 N.B. N.B.：引用这项工作时，请引用原始出版物。Padinhare Cholakkal，H.，Tu，D.，Fabiano，S。（2024），神经形态感知的有机电化学神经元，自然电子，7（7），525-536。 https://doi.org/10.1038/s41928-024-01200-5
所有人的目光都集中在人工智能上：解决工作场所的数字化和人工智能问题
经合组织最近在 7 个国家（特别是工业和金融部门）开展的一项研究 2 显示，工人们担心人工智能的应用可能会带来失业风险。仅从工业部门的结果来看，在接受调查的实施人工智能的公司员工中，15% 表示他们认识有人因为人工智能而失业，而 14% 的人非常或极其担心 10 年内因人工智能而失业的风险。只有一半的受访员工一点也不担心。另一个有趣的结果是，使用人工智能的员工比其他人更担心失业的风险。这是因为他们更熟悉人工智能的功能吗？
给予大脑体育馆和游戏疗法对增加学生学习级别SD SD的集中度的影响SD Negeri Tinom
Hijratunnor，Muhamad Ali Jafar，Ummy A'isyah Nurhayati研究计划理学学士学位，健康科学学院，大学'Aisyiyah Yogyakarta *电子邮件：nhijratun@gmail.com*; jafalali48789@gmail.com*; aisyahphysio@unisayogya.ac.id抽象学习成功受到专注于研究对象的能力的影响。集中度是实现学习成功的重要方面。提供大脑体育馆和游戏疗法练习可以增加学习的集中度，因为大脑通过运动刺激，以使注意力和学习浓度的集中度增加。这项研究的目的是确定脑健身房和游戏疗法对增加V级SD学生学习集中的影响。该研究方法是一项准测试和测试后两组设计的准实验研究，使用随机抽样进行抽样技术。研究样本的V级SD学生的样本，由30名学生组成的样本，由15组I和15组II组组成，每周进行3次，持续4周。陆军阿尔法测试用作测量浓度的测量工具。配对样品T检验组I P = 0,000（P <0.05）和II组P = 0,000（P <0.05）的结果表明，这两种练习都会影响学习浓度的改善和独立样品t检验的结果，指示P = 0.98（P> 0.05），这意味着在大脑和娱乐浓度上没有差异。进一步的研究人员的建议，提供脑健身房和游戏疗法练习以及干预措施或其他变量。简介Kesimpulan，Terdapat Peningkatan Konsentrasi Belajar Setelah Pemberian pemberian Latihan Brain Gym Dan Play Therapy，Tetapi Tidak Ada Perbedikan Antara Antara Brain Antara Brain Gym dan Play play Play疗法Terhadap Peningkatan Konsentrasi Belajar。Kata Kunci：陆军Alpha测试；脑健身房； Konsentrasi Belajar； Play Therapy脑健身房和游戏疗法对学习集中度的影响对SDN Tinom抽象学习成功的V级学生的影响受到将注意力集中在研究对象上的能力的影响。 集中度是实现学习成功的重要方面。 提供脑健身锻炼和运动疗法可以增加学习浓度，因为大脑通过运动刺激，以使学习水平和集中度增加。 该研究旨在确定脑健身房和游戏疗法对增加五年级小学生的学习浓度的影响。 这项研究的方法是一项准实验研究，并进行了测试前和测试后两组设计。 采样技术使用了随机采样。 五年级小学生的研究样本，样本量为30名学生，其中15人组成的第I组和II组15人的研究样本每周进行3次，持续4周。 陆军阿尔法测试用作测量浓度的测量工具。 结论是，在进行大脑体育馆和游戏疗法练习后，学习浓度有所提高，但是在增加学习浓度方面，大脑体育馆和游戏疗法之间没有显着差异。 关键词：陆军Alpha测试；脑健身房；玩疗法；研究浓度1。Kata Kunci：陆军Alpha测试；脑健身房； Konsentrasi Belajar； Play Therapy脑健身房和游戏疗法对学习集中度的影响对SDN Tinom抽象学习成功的V级学生的影响受到将注意力集中在研究对象上的能力的影响。集中度是实现学习成功的重要方面。提供脑健身锻炼和运动疗法可以增加学习浓度，因为大脑通过运动刺激，以使学习水平和集中度增加。该研究旨在确定脑健身房和游戏疗法对增加五年级小学生的学习浓度的影响。这项研究的方法是一项准实验研究，并进行了测试前和测试后两组设计。采样技术使用了随机采样。五年级小学生的研究样本，样本量为30名学生，其中15人组成的第I组和II组15人的研究样本每周进行3次，持续4周。陆军阿尔法测试用作测量浓度的测量工具。结论是，在进行大脑体育馆和游戏疗法练习后，学习浓度有所提高，但是在增加学习浓度方面，大脑体育馆和游戏疗法之间没有显着差异。关键词：陆军Alpha测试；脑健身房；玩疗法；研究浓度1。I组P = 0.000（p <0.05）和II组P = 0.000（P <0.05）的配对样品t检验的结果表明，这两种练习都对增加学习浓度和独立样品t检验的结果有影响，并且p = 0.98（p> 0.05）（p> 0.05），这意味着在大脑体育馆和娱乐疗法上的影响没有差异。对未来的研究人员的建议应提供脑健身锻炼，并结合其他干预措施或变量。
有效的2020年秋季 *上次更新10/2/2024轨道选项：必须选择1个轨道集中度以BS生态和保护（ECO）地球和A
或实验室对。自然科学生物学生物学141：现代生物I（W/ 141L）生物学的基础142：现代生物II的基础（W/ 142L）生物学基础241：进化生物学生物学生物学320：动物行为Biol 329：沿海生物学W/ Lab Biol 347：疾病生态学化学150：w/ w/ properties：W/ 150：W/ 150 w/ 150 l/ w/ w/ w/ w/ w/ w/ w/ w/ w/ w/ w/ w/ w/ w/ w/ w/ w/ w/ 203：高级反应性化学204：大分子定量科学数学数学111：计算I（OR 111L）数学112：CALC II（OR 112Z）数学116：生命科学微积分II MATH 210：ADV。数据科学的计算数学221：线性代数定量理论和方法QTM 200：应用回归分析分析QTM 210：概率和统计QTM 220：回归分析QTM 250：数据科学计算QTM 315：GAME TROPAN QTM 325：GAME TORYE QTM 325：进化游戏理论QTM 360 linsistical linsistion linsistion QTM 3555555555555.模型QTM 446：大/小数据和可视化QTM 491：设计/分析实验
集中共享储能系统动态分区策略优化运行
摘要 — 随着可再生能源不断融入电网，储能已成为支撑电力系统发展的重要技术。为有效提高储能效率和经济性，开发了具有多个储能电池的集中式共享储能 (SES) 站，以实现一组实体之间的能源交易。在本文中，我们提出了针对集中式 SES 站的动态分区策略优化运行，考虑到大型可再生能源发电厂的日前需求。我们基于纳什讨价还价理论实现了多实体合作优化运行模型。该模型分解为两个子问题：带有能源交易的运营利润最大化问题和租赁付款讨价还价问题。采用分布式交替方向乘数法 (ADMM) 分别解决子问题。仿真结果表明，采用动态分割策略的优化运行能够提高可再生能源实体对计划出力的跟踪能力，提高储能实际利用率，增加各参与实体的利润。结果验证了该策略的实用性和有效性。