在快速技术发展,自动化和数字化的全球化世界中,结合了新的经济情景和社会挑战,例如气候变化,疾病爆发(大流行)和人口统计学变化造成的危机,所有个人都必须具有适当的能力(知识,技能和形状的站点)。 div>为了公平地过渡到新的数字经济和绿色经济,需要对人民提供卓越的投资,以支持经济和社会计划。 div>因此,教育和培训是个人,公民和专业发展,社会凝聚力,经济增长和创新的关键,以及可持续未来的基础。 div>克罗地亚共和国经济增长率的潜在增长将需要不同领域的政治,以支持生产力的增长和支持这些过程的适当水平。 div>生产率的提高需要增加人力资本质量,这只能通过教育和鼓励不活跃人口参与劳动力市场,而教育条件的技术现代化在教育服务机构中才能实现。 div>生产力和发展经济的能力取决于可用的劳动力,以及其能力,技能和知识,使能够共同使拥有社会和经济的人力资本。 div>根据2020年世界银行的人力资本指数,克罗地亚在174个国家中排名第31。 div>该指数表明,今天,克罗地亚的一个出生的孩子在完成学业后将达到其最高生产率的71%。 div>尽管这种立场比中欧和东欧的可比国家的一部分更好,但毫无疑问,在包括终身教育在内的教育过程中,有一个空间来提高人力资本的质量。 div>另一方面,快速的技术变化强烈影响知识,技能和能力的类型,这些知识,技能和能力的获取对于维持国家的竞争力和个人的竞争力至关重要。 div>认识到这些趋势,克罗地亚已在教育体系中进行了重大改革,以调整所有级别的教育,以应对现代生活和劳动力市场的挑战。 div>除了提供系统的教育外,它是教学,教育和养育儿童和年轻人的基本任务之一。 div>同时,应提供终身学习的培训,主要是为了轻松适应不可预测的未来以及由于全球化,劳动力市场的变化以及信息和沟通技术,移民以及不同的危机以及意外情况的影响而迅速变化,但应允许儿童和学生成长的整个条件与他们的成长建立。日常生活。 div>协调而有效的教育体系使父母可以更多地参与儿童教育和学校的生活,以及教师,教师和其他教育人员赋予角色和增强专业精神,更具创造力和更大的自主权。 div>为所有进一步提供质量和包容性教育会减少社会,经济和文化不平等。 div>在社会和经济变化的背景下,教育体系的质量在所有教育水平上都垂直连贯性和一致性,同时也可能与其他部门进行水平联系,以满足那些学习和教学的人的需求,以及一个因所教会和申请的人所渗透的系统而渗透的系统一种为所有学生提供平等教育条件的各种目标干预措施的方法。 div>
[4] Abeba Birhane、William Isaac、Vinodkumar Prabhakaran、Mark Diaz、Madeleine Clare Elish、Iason Gabriel 和 Shakir Mohammed。 2022.权力归人民?参与式人工智能的机遇与挑战。算法、机制和优化中的公平与访问(美国弗吉尼亚州阿灵顿)(EAAMO '22)。美国计算机协会,纽约,纽约州,美国,第 6 篇文章,8 页。 https://doi.org/10.1145/3551624.3555290 [5] Rishi Bommasani、Drew A. Hudson、Ehsan Adeli、Russ Altman、Simran Arora、Sydney von Arx、Michael S. Bernstein、Jeannette Bohg、Anthony Bosselut 等人。 2021. 论基础模式的机遇与风险。 arXiv 预印本 arXiv:2108.07258(2021)。 https://crfm.stanford.edu/assets/report.pdf [6] Zalan Borsos、Raphael Marinier、Damien Vincent、Eugene Kharitonov、Oliver Pietquin、Matt Sharifi、Oliver Teboul、David Grangier、Marco Tagliasacchi 和 Neil Zeghidour。 2022.AudioLM:一种用于音频生成的语言建模方法。 arXiv:2209.03143 [cs.SD] [7] 马修·伯特尔 (Matthew Burtell) 和托马斯·伍德赛德 (Thomas Woodside)。 2023.人工智能影响力:人工智能驱动的说服分析。 http://arxiv.org/abs/2303.08721 arXiv:2303.08721 [cs]。 [8] C2PA。 2024. 引入官方内容凭证图标 - C2PA — c2pa.org。 https://c2pa.org/post/contentcredentials/。 [访问日期:2024 年 1 月 17 日]。 [9] 维多利亚·克拉克、弗吉尼亚·布劳恩和尼基·海菲尔德。 2015.主题分析。定性心理学:研究方法实用指南 222,2015 (2015),248。[10] Joshua Cloudy、Jaime Banks、Nicholas David Bowman。 2023. The Str(AI)ght Scoop:人工智能线索减少对敌对媒体偏见的看法。数字新闻 11,9(2023 年 10 月),1577–1596。 https://doi.org/10.1080/21670811.2021.1969974 [11] 谷歌DeepMind。 2024.合成器ID。 https://deepmind.google/technologies/synthid/。访问日期:2024-1-1 [12] Upol Ehsan 和 Mark O. Riedl。 2020.以人为本的可解释人工智能:走向反思性社会技术方法。在 HCI International 2020 - 最新论文:多模态性和智能中,Constantine Stephanidis、Masaaki Kurosu、Helmut Degen 和 Lauren Reinerman-Jones(编辑)。 Springer International Publishing,Cham,449-466。 [13] Passant Elagroudy、Jie Li、Kaisa Vanänen、Paul Lukowicz、Hiroshi Ishii、Wendy Mackay、Elizabeth Churchill、Anicia Peters、Antti Oulasvirta、Rui Prada、Alexandra Diening、Giulia Barbareschi、Agnes Gruenerbl、Midori Kawaguchi、Abdallah El Ali、Fiona Draxler、Robin Welsch 和 Albrecht dt。 2024 年 CHI 计算机系统人为因素会议(美国夏威夷檀香山)(CHI '24 EA)的扩展摘要 https://doi.org/10.31234/osf.io/v4mfz [14] Ziv Epstein、Mengying C Fang、Antonio A Arechar 和 David G Rand。1996。价值敏感设计。互动 3、6(1996 年 12 月)、16–23。 https://doi.org/10.1145/242485.242493 [16] Ozlem Ozmen Garibay、Brent Winslow、Salvatore Andolina、Margherita Antona、Anja Bodenschatz、Constantinos Coursaris、Gregory Falco、Stephen M. Fiore、Ivan Garibay、Keri Grieman、John C. Havens、Marina Jirotka、 Hernisa Kacorri、Waldemar Karwowski、Joe Kider、Joseph Konstan、Sean Koon、Monica Lopez-Gonzalez、Iliana Maifeld-Carucci、Sean McGregor、Gavriel Salvendy、Ben Shneiderman、Constantine Stephanidis、Christina Strobel、Carolyn Ten Holter 和 Wei Xu。 2023. 以人为本的六大人工智能挑战。国际人机交互杂志 39,3 (2023),391–437。https://doi.org/10.1080/10447318.2022.2153320 arXiv:https://doi.org/10.1080/10447318.2022.2153320 [17] Colin M. Gray、Cristiana Santos、Nataliia Bielova、Michael Toth 和 Damian Clifford。2021. 黑暗模式和同意横幅的法律要求:互动批评视角。在 Proc. CHI '21 中。ACM,日本横滨,1-18。 https://doi.org/10.1145/3411764.3445779 [18] Matthew Groh、Aruna Sankaranarayanan、Nikhil Singh、Dong Young Kim、Andrew Lippman 和 Rosalind Picard。2023 年。人类对文字记录、音频和视频中的政治言论 Deepfakes 的检测。arXiv:2202.12883 [cs.HC] [19] Philipp Hacker、Andreas Engel 和 Marco Mauer。2023 年。监管 ChatGPT 和其他大型生成式 AI 模型。在 2023 年 ACM 公平、问责和透明度会议论文集(美国伊利诺伊州芝加哥)(FAccT '23)中。计算机协会,美国纽约州纽约,1112-1123。 https://doi.org/10.1145/3593013.3594067 [20] Geoff Hart。1996 年。“五个 W”:受众分析新任务的旧工具。技术交流 43,2(1996 年),139-145。http://www.jstor.org/stable/43088033 [21] Natali Helberger 和 Nicholas Diakopoulos。2023 年。ChatGPT 和 AI 法案。Internet Pol. Rev. 12,1(2023 年 2 月)。[22] Jonathan Ho、William Chan、Chitwan Saharia、Jay Whang、Ruiqi Gao、Alexey Gritsenko、Diederik P Kingma、Ben Poole、Mohammad Norouzi、David J Fleet 等人。2022 年。Imagen 视频:使用扩散模型生成高清视频。 arXiv:2210.02303 [cs.CV] [23] Mohammad Hosseini、David B Resnik 和 Kristi Holmes。2023 年。在撰写学术手稿时披露使用人工智能工具的伦理问题。研究伦理 19,4 (2023),449–465。https://doi.org/10.1177/17470161231180449 arXiv:https://doi.org/10.1177/17470161231180449 [24] Nanna Inie、Jeanette Falk 和 Steve Tanimoto。2023 年。设计参与式人工智能:创意专业人士对生成式人工智能的担忧和期望。在 2023 年 CHI 计算系统人为因素会议的扩展摘要中。1–8。 [25] Chenyan Jia、Alexander Boltz、Angie Zhang、Anqing Chen 和 Min Kyung Lee。2022 年。理解算法标签与社区标签对超党派错误信息感知准确性的影响。Proc. ACM Hum.-Comput. Interact。6,CSCW2,第 371 条(2022 年 11 月),27 页。https://doi.org/10.1145/3555096 [26] 贾长江、蔡岩、余元德和谢天浩。2016 年。5W+1H 模式:系统映射研究视角及云软件测试案例研究。系统与软件杂志 116(2016 年),206-219。https://doi.org/10.1016/j.jss.2015.01.058 [27] Michael H. Kernis 和 Brian M. Goldman。2006 年。真实性的多组分概念化:理论与研究。实验社会心理学进展。第 38 卷。爱思唯尔,283-357。 https://doi.org/10.1016/S0065-2601(06)38006-9
1医学物理系,IRCCS Azienda Ospedaliero-Universitaria di Bologna,意大利博洛尼亚; 2纽约纽约的纪念斯隆·凯特林癌症中心医学物理部; 3威斯康星大学 - 威斯康星州麦迪逊分校放射学系; 4马里兰州格伦·伯尼(Glen Burnie)核医学研究所; 5澳大利亚新南威尔士州瓦格·瓦格(Wagga Wagga)查尔斯·斯特特大学(Charles Sturt University)牙科与健康科学学院; 6康涅狄格州纽黑文市耶鲁大学医学院放射学和生物医学成像系; 7密苏里州圣路易斯的华盛顿大学生物医学工程和Mallinckrodt放射学院; 8拉脱维亚拉脱维亚大学临床与预防医学研究所; 9纽约纽约的纪念斯隆·凯特林癌症中心放射学系;纽约纽约市威尔·康奈尔医学院放射学系10; 11加利福尼亚州戴维斯戴维斯分校生物医学工程系;瑞士伯尔尼大学核医学系12; 13加拿大不列颠哥伦比亚大学不列颠哥伦比亚大学放射学系; 14放射学和放射科学系,约翰·霍普金斯医学院,马里兰州巴尔的摩; 15瑞士日内瓦日内瓦大学医院核医学和分子成像司; 16荷兰格罗宁根大学医学中心格罗宁根大学核医学与分子成像系; 17加拿大不列颠哥伦比亚省的不列颠哥伦比亚大学放射与物理学系;和18 United Theranostics,贝塞斯达,马里兰州
摘要目的:用脑部计算机界面系统对运动皮层激活进行神经反馈训练可以增强中风患者的恢复。在这里,我们提出了一种新方法,该方法训练与运动性能相关的静止状态功能连接,而不是与运动相关的激活。方法:使用神经反馈和源功能连通性分析和视觉反馈,将十个健康受试者和一名中风患者在其手运动区域和其他大脑之间受过训练的α波段连贯性。结果:十分之一的健康受试者中有7个能够在一次疗程中增加手运动皮层和其他大脑其他大脑之间的α波段连贯性。慢性中风的患者学会了增强其受影响的原发性运动皮层的α波段连贯性,该病神经皮层在一个月内应用了一个月。连贯性在靶向运动皮层和α频率中特别增加。这种增加与中风后运动功能的临床有意义且持久的改善有关。结论:这些结果提供了概念证明,即对α波段连贯性的神经反馈训练是可行的,并且在行为上是有用的。意义:该研究提供了证据表明α波段在运动学习中的作用,并可能导致新的康复策略。1简介大脑界面(BCI)的技术可以监测大脑活动和生成有关活动模式特定变化的实时输出。这特别显示了有关感觉运动节奏(SMR)的表明。记录的受试者会收到有关与他/她的努力相关的神经活动的反馈,因此可以学会自愿调节大脑活动(Kamiya,1969)。SMR对应于α和β频率(〜8-30 Hz)中感觉运动皮层中神经元基的活性,这被真实或想象中的运动抑制(Arroyo等,1993; Pfurtscheller等人,2006年)。人类自愿调节SMR的能力导致BCI的发展用于运动替代,即控制假体和机器人设备(Galan等,2008; McFarland等,2008)。BCI技术的最新应用包括通过反馈训练大脑模式。在神经居住中,神经反馈的兴趣主要在于它可能改善脑部病变患者恢复的潜力(Birbaumer等,2007; Daly等,2008)。运动康复的神经反馈主要旨在训练SMR调节(Buch等,2008; Broetz等,2010; Caria等,2011; Ramos-Murguiarlday等,2013),因此可以看作是对运动成像训练的支持(Mattia等人(Mattia等,2012)。
让您更接近您所爱的人和事物。— 来自 Facebook 的 Instagram 与朋友联系,分享您的最新动态,或查看来自世界各地其他人的最新消息。探索我们的社区,在这里您可以自由做自己,分享从日常时刻到生活亮点的一切。表达自我并与朋友联系* 向您的 INSTA 故事添加 24 小时后消失的照片和视频,并使用有趣的创意工具让它们栩栩如生。* 在 Direct 中向您的朋友发送消息。开始关于您在 Feed 和 Stories 上看到的内容的有趣对话。* 将您想要在个人资料中显示的照片和视频发布到您的 feed。了解更多关于您的兴趣* 查看 IGTV,观看您最喜欢的 INSTA 创作者的长视频。* 在探索中从新的 INSTA 帐户中获得灵感。* 发现品牌和小型企业,购买与您的个人风格相关的产品。让您更接近您所爱的人和事物。— 来自 Facebook 的 Instagram 与朋友联系,分享您的最新动态,或查看来自世界各地其他人的最新消息。探索我们的社区,在这里您可以自由做自己,分享从日常时刻到生活亮点的一切。表达自我并与朋友联系* 将照片和视频添加到您的 INSTA 故事中,这些照片和视频会在 24 小时后消失,并使用有趣的创意工具让它们栩栩如生。* 在 Direct 中向您的朋友发送消息。开始关于您在 Feed 和 Stories 上看到的内容的有趣对话。* 将您想要在个人资料中显示的照片和视频发布到您的 feed。了解更多关于您的兴趣* 查看 IGTV,观看您最喜欢的 INSTA 创作者的长视频。* 从探索中的新 INSTA 帐户的照片和视频中获取灵感。* 发现品牌和小型企业,并购买与您的个人风格相关的产品。让您更接近您所爱的人和事物。— 来自 Facebook 的 Instagram 与朋友联系,分享您的最新动态,或查看来自世界各地其他人的最新消息。探索我们的社区,在这里您可以自由做自己,分享从日常时刻到生活亮点的一切。表达自己并与朋友联系* 将 24 小时后消失的照片和视频添加到您的 INSTA 故事中,并使用有趣的创意工具让它们栩栩如生。* 在 Direct 中向您的朋友发送消息。开始关于您在 Feed 和 Stories 上看到的内容的有趣对话。* 从探索中的新 INSTA 帐户的照片和视频中获取灵感。谁在使用它?* 将您想要在个人资料中显示的照片和视频发布到您的 Feed。了解有关您兴趣的更多信息* 查看 IGTV,获取来自您最喜爱的 INSTA 创作者的较长视频。* 发现品牌和小型企业,并购买与您的个人风格相关的产品。Coronavirus.Politologue.com © un site de Politologue.com- Toutes les données affichées sur le site vous sont proposées à des fins statistiques et à titre d'information -- Elles proviennent toutes de données publiques disponibles en OpenData - - 0 ,23 秒 - Findchips Pro 将分散的数据源整合到一起单一平台,可为您最具战略意义的问题提供准确且符合上下文的答案。它使组织每次都能做出正确的工程或采购决策。缩小视图,查看更大的图景,或聚焦前所未有的精细数据。工程师 高管 采购 采购副总裁和总监 您的浏览器不支持视频标签。在您输入组件列表几秒钟后,Findchips Pro 会将汇总价格和库存显示到一个可操作的仪表板中。360 度查看相关市场信息对你的组织来说重要的组件可以实现更好的优先排序和更明智的决策。
使用上述协议。瑞典印度尼西亚村庄的肖像小企业和企业家,也称为晶体管 mos。随着用户输入的字符逐个字符地出现在所有用户屏幕上,brown 和 woolley 消息发布了基于网络的 talkomatic 版本,通过超链接和 URL 链接。最后,他们确定的所有标准成为了新协议开发的先驱,该协议现在被称为 tcpip 传输控制协议互联网协议,通过超链接和 url 连接。Knnen sich auch die gebhren ndern,dass 文章 vor ort abgeholt werden knnen。