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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）。
有影响力的数字技术：幼儿时期与自然的联系
该项目由 ScholarWorks@GVSU 的研究生研究和创意实践部门免费提供给您，供您开放访问。该项目已被 ScholarWorks@GVSU 的授权管理员接受纳入 Culminating Experience Projects。如需更多信息，请联系 scholarworks@gvsu.edu 。
将技术融入中学教育世界语言课堂的策略和资源
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解决课堂上学生参与度的问题
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验证斯巴达特遣队师总部
免责声明：陆军经验教训中心 (CALL) 提供专业信息，但本文表达的观点为作者观点，而非国防部或其下属机构的观点。内容不一定反映美国陆军的官方立场，也不会更改或取代其他美国陆军官方出版物中的任何信息。作者对其所提供材料的准确性和来源文件负责。简介陆军中央司令部的斯巴达特遣部队在西南亚保持着美国军事态势，足以加强国防关系并建立合作伙伴能力。0F i 斯巴达特遣部队是一个独特的多组分师级单位，由来自现役陆军和国民警卫队部队的约 500 名人员组成，并由美国陆军预备役支援部队补充。1F ii 2016 年 12 月，第一军开始验证国民警卫队师，以接管斯巴达特遣部队的中级师总部。2F iii 第一军通过在训练周期结束时评估他们的最终演习来确保斯巴达特遣部队的部队训练有素并准备好承担任务。此外，这些最终演习使师级参谋人员在承担斯巴达特遣队任务之前熟悉了他们的规划流程。为了成功地进行演习评估，规划人员必须了解角色和职责、作战规划团队、指挥官的训练目标和作战变量。最终训练演习流程最终演习的设计和评估需要一个广泛的规划过程。在承担斯巴达特遣队任务前大约十二个月确定预备役部队的服役时间。一旦确定要执行斯巴达特遣队任务，该部队便会在多部队联合评估 (MCJA) 中制定并简要介绍他们的训练计划。第一军和部队指挥官在最终演习的初步规划会议 (IPC) 期间批准训练目标，该会议大约在执行前八个月举行。演习规划人员将在最终训练演习之前再重新评估这些训练目标两次。
慢性应激和糖皮质激素在阿尔茨海默氏病发病机理中的多种作用
慢性应激以及糖皮质激素（GCS）的长期升高，人体的应力激素，增加风险并加速阿尔茨海默氏病（AD）。AD的特征包括细胞内TAU（MAPT）缠结，细胞外淀粉样β（Aβ）斑块和神经蛋白浮肿。越来越多的工作表明，压力和GC会通过蛋白质稳态失调和促进性稳定性，线粒体生物能学以及对损伤相关刺激的反应来引发这些病理的细胞过程。在这篇综述中，我们整合了啮齿动物和细胞模型中的机械研究的发现，其中已表明定义的慢性应激方案或GC给药可引起与AD相关的病理。We speci fi cally discuss the effects of chronic stress and GCs on tau pathogenesis, including hyperphosphorylation, aggregation, and spreading, amyloid precursor protein (APP) processing and traf fi cking culminating in A β production, immune priming by proin fl ammatory cytokines and disease-associated molecular patterns, and alterations to glial cell and blood – brain barrier （BBB）功能。
