学士学位学生辅修课程................................................................................................................................ IV-102-114 学士学位2+2国际合作课程................................................................................................................... IV-115-174 高级学位课程...................................................................................................................................... IV-175-200
摘要:我们表明,通过扩展主动推理框架,可以在目的论框架中制定目标导向的行动规划和生成。所提出的模型建立在变分递归神经网络模型上,具有三个基本特征。这些特征是:(1)可以为静态感官状态(例如要达到的目标图像)和动态过程(例如围绕物体移动)指定目标;(2)该模型不仅可以生成目标导向的行动计划,还可以通过感官观察来理解目标;(3)该模型根据从过去的感官观察推断出的当前状态的最佳估计,为给定目标生成未来的行动计划。通过在模拟移动代理以及执行对象操作的真实人形机器人上进行实验来评估所提出的模型。
战略目标声明:布坎南社区学校将加深我们的系统学术和社会情感支持,以确保整个孩子的健康,安全和福祉,认识到我们的学习者需要平衡学术,身体,社会,社交和情感的需求。优先目标:o通过与MTSSS等系统的社区合作伙伴的合作,为具有识别身体,社交/情感,行为和心理健康需求的学生制定计划。o在该地区的每所学校中建立所需的气候和文化,通过使用诸如积极行为干预和支持(PBIS)等框架(PBIS)
⚫建立一个技术平台,即使通过开发紧凑,快速和高敏感性的诊断和治疗设备以及技术以及技术来进一步增强医生的医疗意见和诊断能力的技术,即使提供较少的提供者,也可以适当地提供适合每个人的技术平台,即⚫建立医疗网络,以提供与正常时间相同水平的医疗服务,无论区域如何,即使在家庭中开发诊断和治疗设备,以便在家中进行简单的测试和治疗,等等。到2040此外,通过大大减少药物和医疗设备的开发期,开发用于癌症和痴呆等疾病的根治性治疗和精确医学的方法。通过2040年建立数据科学和评估系统。
在喀拉拉邦提出的平台合作社模型,在国际劳工组织(ILO)的原则的指导下,提出了一种解决失业和促进可持续发展的变革性方法。尽管喀拉拉邦的高人类发展指数(HDI)为0.794,但青年劳动力的参与仍然很低,有42.63%的人从事就业,教育或培训。喀拉拉邦发展与创新战略委员会(K-DISC)领导下的喀拉拉邦知识经济特派团(KKEM)旨在通过利用私营部门的就业机会和增强创新的当地经济发展,将喀拉拉邦转变为知识社会。通过诸如数字劳动力管理系统(DWMS)之类的计划,KKEM还促进了远程工作和自由职业机会以及常规工作,获得了103,108多个职位,并在2024年3月之前为18,075个人提供了技能培训。以平台特定条款监管的基于任务的就业方式的开放经济面临着重大挑战,包括缺乏劳动力保护,不稳定的收入和剥削性实践。为了回应,KKEM提出的平台合作社模型将合作原则与数字平台相结合,促进民主治理,共享所有权和公平的利润分配。该模型通过有针对性的技能来增强就业能力,并通过通过道德合作和技术的卓越应用来通过多元化和汇总该州的小型生产系统来产生本地经济价值。借鉴了全球示例,例如欧盟关于透明和可预测的工作条件的指令以及英国最高法院对Uber驾驶员的裁决,KKEM的方法优先考虑法律认可,公平待遇,公平待遇和对开放人才工人的福利。通过整合基于社区的计划和本地资源,KKEM的平台合作社旨在创建一个更公平,更可持续的开放经济生态系统,从而有助于实现可持续发展目标的发展。
SDG-3“良好的健康与福祉”已经发展为确保健康的生活和促进所有年龄段的人的福祉。SDG-3与其他目标1(无贫困),进球2(无饥饿),进球5(性别平等),目标6(清洁水和卫生),目标7(负担得起和清洁能源)和目标12(负责消费和生产)相互联系。目标和目标还与获得社会和生殖健康和权利的机会紧密联系在一起,清洁饮用水和卫生环境,无污染的环境,控制气候相关危害,减少所有形式的暴力和相关死亡,消除有害的社会实践,营养性食品以及改善所有人的道路安全。此外,公共卫生和家庭福利部,其他相互联系的部门(线部),例如妇女和儿童发展部,公共卫生工程部,内政部,环境部和商业和工业部是与目标3相互联系的联系部门,因为这些部门的活动对健康有效,还对健康有影响。
摘要:至关重要的是要问,代理如何仅使用通过习惯性感觉运动经验获得的部分世界模型来生成行动计划,从而实现目标。尽管许多现有的机器人研究都使用了前向模型框架,但存在高自由度的泛化问题。当前的研究表明,采用生成模型的预测编码 (PC) 和主动推理 (AIF) 框架可以通过学习低维潜在状态空间中的先验分布来开发更好的泛化,该先验分布表示从习惯性感觉运动轨迹中提取的概率结构。在我们提出的模型中,学习是通过推断最佳潜在变量以及突触权重来最大化证据下限来进行的,而目标导向规划是通过推断潜在变量来最大化估计下限来完成的。我们提出的模型在模拟中使用简单和复杂的机器人任务进行了评估,通过为正则化系数设置中间值,证明了在有限的训练数据下学习中具有足够的泛化能力。此外,比较模拟结果表明,由于先验学习将运动计划的搜索限制在习惯轨迹范围内,因此所提出的模型在目标导向规划中优于传统的前向模型。
摘要目的:对目标设定和目标达到缩放的过程的叙述性回顾,因为在患有严重抑郁症(MDD)的人们的常规护理中,实用的方法来操作和实施共享决策制定原则(SDM)。方法:我们使用与MDD和目标设定或目标达到标准的关键术语搜索了以英文发表的临床研究的电子数据库。详细考虑了MDD中目标设定的两项临床研究,以说明目标设定方法的实用性。结果:尽管对患有心理健康问题的人的SDM被广泛建议,但人们普遍认为,迄今为止,它已被多样地实施。在其他医学领域,目标设定的主体是吸引患者,促进动机并协助恢复过程的既定方法。对于患有MDD的人来说,目标设定的概念处于起步阶段,只有很少的研究评估了其临床实用性。对MDD的Vortioxetine进行的两项临床研究表明,目标达到缩放的实用性是评估功能改善对患者的功能改善的适当结果。结论:目标设定是将SDM原理转变为临床实践的现实的一种务实方法,并与恢复原则保持一致,该原则涵盖了自我饮食,自我管理,个人成长,赋权和选择的概念。积累证据端口将目标达到缩放作为适当的个性化结果指标,以用于临床试验。
