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供应链世界核协会MDEP ...
Mission>启用：•具有强大，竞争和适应性的国际核供应•供应链战略的最佳实践：现有机队，LTO，新建，新建筑，SMR•采用供应链内的创新，公私协作和可持续的商业环境
语言教学教育计划（LIEP）计划-MDE
地区和特许学校LIEP计划还必须满足联邦法律要求。1972年的《均等机会法》（EEOA）要求地区删除成就的语言障碍，并确保学生同等地参与教学计划。《基础和中等教育法》，由2015年《学生成功法案》第3116（b）（4）（c）条修改，要求与“教师，研究人员，研究人员，学校管理员，父母，公共或私人或私人或私人实体以及高等教育机构”协商制定地区计划。”因此，LIEP计划必须协作制定，并包括地区利益相关者的观点。此外，最高法院案件（Castanedav。Pickard1981）澄清说，EL计划必须基于合理的教育理论，合理的有效性计算，并根据需要进行定期评估和调整。LIEP计划概述了地区或特许学校如何满足这些要求。
电子学习日计划（明尼苏达州法规 120A.414）- MDE
• 为家中无法充分使用互联网、硬件或软件的学生提供便利。 • 根据第 125A 章为残障学生提供无障碍数字教学，并满足每个学生的 IEP/504 计划的需求。 • 必须在学年开始时向家长和学生通知该计划，并且在实施电子学习日时，必须在正常上课时间前至少提前两个小时通知学生必须遵循电子学习日计划。 • 学生和家长必须能够在正常上课时间通过电话和在线联系教师。
AMDET：基于注意力机制的多维 EEG 变换器，用于情绪识别
摘要：情感计算是人工智能的一个重要分支，随着脑机接口技术的快速发展，基于脑电信号的情绪识别受到广泛关注。尽管目前已经出现了大量深度学习方法，但有效挖掘脑电数据中的多维信息仍然是一个巨大的挑战。本文提出了一种基于注意的多维脑电变换器（AMDET）深度模型，该模型利用多维全局注意机制，充分利用脑电数据的频谱-空间-时间特征之间的互补性。我们将原始脑电数据转换为 3D 时间-频谱-空间表示，然后 AMDET 将使用频谱-空间变换器编码层提取脑电信号中的有效特征，并通过时间注意层集中在关键时间帧上。我们对 DEAP、SEED 和 SEED-IV 数据集进行了广泛的实验，以评估 AMDET 的性能，结果在三个数据集上均优于最先进的基线。在 DEAP-Arousal、DEAP-Valence、SEED 和 SEED-IV 数据集中分别实现了 97.48%、96.85%、97.17%、87.32% 的准确率。我们还进行了广泛的实验，探索可能影响情绪和 EEG 信号耦合的大脑区域。值得注意的是，即使只有少数通道，AMDET 也能表现良好，这些通道是通过可视化训练模型所学内容来识别的。即使只有八个通道，准确率也可以达到 90% 以上，这对实际应用非常有用和有益。
1 AI 指数 MDE 13/3454/2020 2020 年 12 月 7 日 TO
2020 年 12 月 7 日 致：所有常驻纽约联合国代表团 阁下们， 下列署名的国家、地区和国际民间社会组织敦促贵国政府在本月晚些时候提交大会第三委员会全体会议通过的关于促进和保护伊朗伊斯兰共和国人权的 A/C.3/75/L.31/Rev.1 号决议时予以支持。 该决议为大会提供了一个机会，可以评估伊朗的人权状况，包括 2019 年 11 月对全国抗议活动的暴力镇压。这也是各国表达对伊朗当局正在犯下的国际法罪行和其他严重侵犯人权行为的关切，并帮助结束该国普遍存在的系统性有罪不罚现象的机会。 该决议是在伊朗当局实施联合国伊朗人权状况特别报告员所说的“对抗议者前所未有的暴力镇压”一年后提交大会的。 1 为应对 2019 年 11 月的全国性抗议活动，伊朗当局发动了大规模镇压运动，包括故意使用不必要的致命武力杀害数百名男女老少。绝大多数被杀害的抗议者和旁观者都是被安全部队击中头部或躯干，这表明他们有杀人意图，也暴露了他们完全无视生命权和使用武力和枪支的国际规范 2 。安全部队还对数千名男女老少实施任意逮捕和拘留、强迫失踪以及酷刑和其他虐待。这些侵犯人权的行为是在当局几乎完全关闭互联网的掩护下发生的，伊朗境内的人们无法与世界其他地方分享镇压的图像和视频。此后，数百人，包括人权捍卫者，在因抗议活动而受到的不公平审判中被判处监禁和鞭刑，其中几人被判处死刑。记者因报道抗议活动而被关进监狱。迄今为止，还没有公职人员因下令、实施或默许这些严重侵犯人权的行为而受到调查。伊朗当局无视联合国特别报告员、联合国人权事务高级专员和联合国秘书长多次要求透明度和问责的呼吁。
PEO-GCS - ACC-DTA - MDEX 2023
KP1 - 合同授予准备 KP2 - 设计成熟度评审更新 KP3 - 测试准备情况评审更新 KP4 - 士兵车辆评估 (SVA) 准备情况 KP5 - SVA 完成、LUT 准备情况、后勤更新 KP6 - LUT/PPT 结果；MS C 和 LRIP 授予准备情况 KP7 - PQT/FUSL 准备情况和生产状态 KP8 - IOTE 准备情况；日志更新；FRP J&A/材料授予 KP9 - PQT/IOTE 结果；FRP/FUE 准备情况
弗吉尼亚理工大学 ECE MDE 博览会
MDE 学生作为工程项目团队的一员贡献他们的知识和技能，他们专注于通过完整的设计周期来设计解决方案，其中团队合作、沟通、规划和测试都是取得您在展示中看到的成功的必要条件。这些团队在线上进行，许多团队在项目设计的前半部分身处偏远地区。当地学生可以进入设计工作室，但所有学生都通过向团队成员运送零件和设备来获得支持。规划必须考虑位置和运输时间以及工程方面的考虑。他们项目建设的后半部分是在校园内亲自进行的，但仍然受到 COVID 协议和全球物流挑战的影响。有些人的交付远远超出了我们认为在这种情况下不可能完成的任务，有些人将讨论剩下的工作。这些学生代表了我们的下一代工程师，他们已准备好应对和克服社会新出现的全球挑战。
特殊教育部有助于MDE战略计划，并与MDE内部优先事项保持一致
•支持并跟踪所有残疾学生的毕业率，尤其是来自历史悠久的群体和明尼苏达州移民社区的学生。•促进残疾学生获得职业和技术教育的机会。•提高了地区复制成功方法的能力，并取得了积极的成果，以取得学生的参与和成就。•支持学区为有不再成功接受通识教育的学生提供额外的学术和行为支持。•协助全州评估和替代评估，包括文化响应式评估和评估。•提倡以人为中心的整个孩子的方法，该方法支持自决，有意义的教育经验以及在学校和社区中的学习。
网站：https://www.arl.army.mil/HTMDEC 高通量...
基于规则的人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 工具为探索信息格局提供了强大的途径，以发现用于极端条件（例如高应变率、高 g 负载、高温）的新材料。这些方法为探索用于防护和杀伤力应用的材料的新领域提供了巨大的机会，尤其是当与允许更大、更丰富的数据集、计算工具和数据基础设施进行协作的新方法相结合时。广义上讲，AI/ML 可用于增强合成-加工-表征流程中的各个步骤，用于规模桥接以从更易处理的实验方法中提取更多信息，并用于指导更广泛的研究循环。