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公园 - NPS 历史
财务主管 Aubra Anthony, Jr.，阿肯色州埃尔多拉多 Victor Ashe，田纳西州诺克斯维尔 Edward A. Blackburn, Jr. 夫人，德克萨斯州休斯顿 Eugene D. Brown，堪萨斯州肖尼传教团 Virdin C. Brown，维吉尼亚州圣托马斯夏洛特阿马利亚Dorothy Canter，马里兰州贝塞斯达 Thomas Cavanaugh，佛罗里达州雷迪克 Donald R. Field，威斯康星州麦迪逊 C ilenn E. Haas，科罗拉多州柯林斯堡 *Augustin Mart 夫人，伊利诺伊州尤伊克森林 Charles A. Howell III，田纳西州纳什维尔 Neil Johannscn，阿拉斯加州安克雷奇 W. Boulton Kelly 夫人，马里兰州巴尔的摩 Robert Kerr，亚特兰大。佐治亚州 Betty Lilienthal，新墨西哥州洛斯阿拉莫斯 Thomas Markosky，佛罗里达州迈阿密 'Antonio Marquez，马里兰州罗克维尔 * Robert Mendelsohn，加利福尼亚州旧金山 Robert B. Millard，纽约州纽约市 F. I. Nebhut, Jr.，田纳西州纳什维尔 John B. Oakes，纽约州纽约市 Jerome Paige，华盛顿特区。Toby Pitts，马里兰州巴尔的摩 Virgil G. Rose，加利福尼亚州希尔斯伯勒 Alfred Runte，华盛顿州西雅图 Marian Albright Schenck，新墨西哥州阿尔伯克基 M. H. Schwartz，马里兰州银泉 Dolph G Simons, Jr.，堪萨斯州劳伦斯 Lowell Thomas, Jr.，阿拉斯加州安克雷奇 \anc\ Wheal。圣马力诺。加利福尼亚州 Fred C. Williamson, Sr.，罗德岛州普罗维登斯 Robin Winks，康涅狄格州诺斯福德
2022 年州水资源计划 - 德克萨斯州水资源开发委员会
E-Davidson，Michael E-Dunlap，Dan E-Etzold，David E-Hall，Dave E-Livingston，Tim E-Livingston，Mike E-Marquez，Michelle E-Miller，Albert E-Miller，Jim Ed E-Miller，Jim Ed E-Mitchell，Scott E-Mitchell，Scott E-Newton，Scott Enewton，Brad E-Palacios，Brad E-Palacios，Arlina E-Palacios，Arlina E-Perez，e耶稣 - 耶稣 - 耶稣 - 埃斯·E-- DD，Teresa E -Wagoner，Paige E -Webb，夏季F- Arsuffi，Tom F- Bearden，Jerry F- Brown，Chuck F- Brown，Stephen F- Carlile，Jimmy F- Daniel，Daniel，Don F- Deishler，Deishler，Ben F- Le F-哈古德，查尔斯·F-哈尔曼，金F-荷兰，斯科特·F-麦克维利亚姆，斯科特·F-穆迪，温德尔·F-罗德尔·F-劳尔·F-朗格 - 朗格，卡罗琳·F-卡罗琳F-约翰·F-约翰·F-约翰·F- Rhetta G -Aaron，Dirk G-亚当斯，戴尔·G-贝塞达，查尔斯·G-布莱克本，大卫·G-布里格斯，吉姆·G-布朗，蒂姆
![用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。](/simg/d\d0b24e3de4e984953fcbe1080336ba472eefd4f9.png)
用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。
用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。
阅读计划项目
● 监测已确定的一年级学生的成长情况。 ● 加强沟通和家校合作——特别是与老师的合作。 ● 增加家庭理解和 READ 计划的紧迫性。 ● 为父母创建资源和策略。 ● 通过个人支持和团体交流机会提高家庭支持和影响孩子阅读成长的效率。 校长领导是该计划成功的关键。家庭参与联络员与一年级教师、教学教练和学区 READ 团队合作。他们共同设计了一项计划，用于家庭对话和交流、集体和个人联系（面对面、电子邮件/短信、电话）、教授在家阅读策略和技能、增加获得适当、相关阅读材料的渠道、设定目标和进度监控以及庆祝成功。学校与教学教练和学区工作人员合作，定期进行数据挖掘。让家庭参与联络员参加这些会议是关键，这样他们才能更深入地了解年级水平的期望。反过来，家庭参与联络员被视为“学业成功团队”的一部分。阅读活动向所有一年级家庭开放，并为参加 READ 计划的学生家庭提供额外的个性化服务。家庭参与联络员 Shantell Lopez（Slater 小学）和 Bernadette Marquez（Foothill 小学）发挥他们的创造力，让阅读和阅读策略对家庭来说变得有趣！Slater 小学推出了“一年级超级读者 - 阅读使命”，Foothills 推出了“Foothills Falcons 翱翔读者”。两所学校都邀请了客座演讲者 Gary Johnston 举办晚间家庭活动，强调培养孩子的阅读热爱。他的信息很简单，“孩子会通过与他们所爱的人一起阅读而学会热爱阅读”。孩子们也玩得很开心，比如如何建造阅读小房间和可可、堡垒、睡衣和阅读。每个活动都为孩子们提供了选择书籍添加到家庭图书馆的机会。斯莱特小学家庭参与联络员与工作人员合作，录制视频阅读小课，展示某一特定策略，以便家庭能够看到和听到该策略的实际应用。
创伤性脑损伤和额叶裂片
TBI产生大脑的快速变形，导致一系列特定的病理事件。所产生的大脑解剖结构和神经生理学的变化会破坏影响认知，自主和情绪功能的多个脑网络，以及行为的其他方面（Eslinger等，2007）。对大脑连接的损害，涉及广泛分布的大脑网络，是认知障碍发展的关键因素（Mesulam，1998）。弥漫性轴突损伤最近被称为创伤性轴突损伤，发生在近后抗体中的轴突损伤，并落下，其中减速和旋转力导致大脑白质的剪切，尤其是在额叶内（Marquez de la Plata等人，2011年）。TBI后，白质的完整性与损伤的严重程度以及结果相关。Kraus等。 （2007）记录，各种白质结构的完整性的降低与注意力，记忆和执行功能的度量较差有关。 tbi在各个个体的可变位置产生了复杂的弥散轴突损伤模式，因此很难将白质破坏定位（Kinnunen等，2011）。 尽管白质破坏是TBI后认知障碍的重要决定因素，但常规的神经影像学会低估了其程度。 扩散张量成像（DTI）是一种新型的神经影像学方法，用于研究人脑中白质区的解剖学和完整性（Lawes等，2008; Beaulieu，2009; Thiebaut de Schotten et al。，2011）。Kraus等。（2007）记录，各种白质结构的完整性的降低与注意力，记忆和执行功能的度量较差有关。tbi在各个个体的可变位置产生了复杂的弥散轴突损伤模式，因此很难将白质破坏定位（Kinnunen等，2011）。尽管白质破坏是TBI后认知障碍的重要决定因素，但常规的神经影像学会低估了其程度。扩散张量成像（DTI）是一种新型的神经影像学方法，用于研究人脑中白质区的解剖学和完整性（Lawes等，2008; Beaulieu，2009; Thiebaut de Schotten et al。，2011）。最近的研究表明，与其他神经影像学方法相比，DTI不仅在急性阶段，而且在慢性阶段的创伤性损伤之后，对TBI的离散轴突损伤进行了更敏感的测量（Thomas等，2009，2011； Rimrodt等，2010; Charlton et al。从DTI地图集中得出的解剖信息也可以用于评估TBI中白质损害的扩展。在本文中，我们着重于TBI的身体和神经病理学原因对白质损害的影响，并描述了典型的临床临床预测的三个单一病例代表。 ）。最后，我们培养了使用DTI测量TBI轴突损伤的研究中报告的初步结果。