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气候变化学习合作素养最终导致事件
气候变化学习合作社最终导致2024年4月，新泽西州教育部在斯托克顿大学，罗格斯大学 - 新不伦瑞克省，蒙茅斯大学和拉马波学院建立了区域气候变化学习合作社（CCLCS）。CCLC为当地教育机构（LEAS）提供免费的专业发展，技术援助和网络机会，以帮助他们实施新泽西学生学习标准（NJSLS），以支持所有九个内容领域的气候变化教育。2025年3月，每个CCLC将举办一项最终活动，以展示Leas的气候变化教育计划。欢迎所有LEA工作人员和学生参加其区域CCLC的最终活动。最终事件详细信息和注册以获取更多详细信息，并注册了最终事件，请参阅下面的信息：
2024-2025 年神经科学专业/辅修专业批准选修课和结业课程
其他获批准的课程 (包括其他部门提供的课程) 将在可用时添加。最终课程编号为 80 及以上。请注意，2024-2025 年 60 级和 80 级课程的报名将于 2024 年 4 月 19 日通过 PBS 网络表格开始。请参阅：http://pbs.dartmouth.edu/undergraduate/permission-courses。2024 年夏季学期 50.08。学习和记忆的神经生物学。冬季 2 2024 年秋季学期 21. 感知。Tse 9L 35. 细胞和分子神经科学。Hoppa（交叉列表 BIOL 35）11 40. 计算神经科学简介。Granger（交叉列表 COSC 16/COGS 21）2A 50.01。精神疾病的神经科学。 Haxby 10 53.14. 社会神经认知。Stolk 9L 60. 使用 fMRI 进行人脑映射的原理。Haxby 2A 80.02. 神经经济学。Soltani 10A 86.04. SfN 年会 - Bucci 研究员课程。Nautiyal 10A BIOL 74.02. 高级神经生物学 - 神经系统疾病 2025 年冬季学期 50.09. 动机、药物和成瘾。Smith 11 50.10. 脑电波。van der Meer 10A 50.15. 睡眠和睡眠障碍。Greenough 3A 54.05. 消费者神经科学。KR Clark 2 80.07. 神经科学和人工智能。Murray 3A 81.08. 动物认知。 van der Meer 2A BIOL 74.01. 突触的发育、可塑性和功能障碍 2025 年春季学期 22. 学习。冬季 9L 50.03. 神经行为学。Stott 12 50.16. 恐惧和焦虑的神经生物学。O'Neill 11 60. 使用 fMRI 进行人脑映射的原理。Jacoby 2A 80.01. 奖励的神经科学。Smith 10A 80.06. 大脑进化高级研讨会。Granger 3A 86.01. 选择性发育缺陷。Duchaine 10A
推荐引用 推荐引用 Numan, Arwa，“人工智能在灾害管理中的应用：有效性和挑战”（2024 年）。刑事司法方面的重大项目。26. https://repository.stcloudstate.edu/cjs_etds/26
根据同行评审的研究，人工智能 (AI) 和基于云的协作平台在灾难响应中收集数据，以根据紧急情况的复杂性提出具体计划 (Gupta et al., 2022)。 (RF) 算法找到影响家庭疏散准备时间的因素 (Rahman et al., 2021)。人工智能和基于云的平台通过 (众包) 协调人道主义需求 (Gupta et al., 2022)。人工智能和基于云的系统向应急响应人员提供必要的信息；该方法还有效地分配资源以进行响应 (Gupta et al., 2022)。地理人工智能灾难响应通过提供准确的地图分析，使灾难响应人员能够获得精确的信息 (Demertzis et al., 2021)。最先进的深度学习方法可以检测卫星图像的变化，从而实现高效响应 (Sublime & Kalinicheva, 2019)。 AGRA (AI) 是一种增强地理路由方法，可改善路由问题 (Chemodanov 等人，2019)。早期预警通过应用 AI SVM 分析可用数据，为监控室做出洪水或无洪水的决策，从而促进受影响人群在灾难中的撤离 (Al Qundus 等人，2022)。结合人工神经网络 (ANN) 和互联网 (IoT) 以及基于人工智能/机器学习 (ML) 的 ANN 的洪水预报方法可用于早期洪水预警系统。通过人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的集成系统、地理信息系统 (GIS) 与无人机 (UAV) 方法以及在灾难期间寻找最安全疏散路线的路径规划技术，保护弱势群体免受洪水灾害 (Munawar 等人，2022)。人工智能与 UNOSAT 一起对受灾地区的地图进行高级分析，以进行早期预警 (将人工智能融入卫星，2021)。根据在线调查，不同的因素影响公众对在灾难中应用人工智能的看法。为人工智能系统用户提供了指南，以确保系统的责任。（Yigitcanlar 等人，2021 年）。