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领导处方范式
领导处方范式Ernest L. Stech博士辅助教授传播学研究亚利桑那州立大学弗拉格斯塔夫，亚利桑那州chfmtn@flaglink.com摘要摘要用于开发领导力处方的三个最常见的范式是经验，传记和意识形态。经验范式被细分为定量和定性版本。同样，传记范式有两种形式：历史和自传。意识形态范式涉及对尊敬的文本中有时包含的宗教，精神或道德原则的呼吁。了解领导力处方范式对讲师和培训师很有用，因为它明确了对实际应用的基本假设和局限性。引言在发展，培训或指导潜在的领导者时，首先有必要建立一组代表领导者，特别有效或有效领导的标准。过去曾提出过几套此类标准。对这些标准的评估表明，出现了三个主要的范式：经验，传记和意识形态。此陈述不仅基于对开发处方的学术尝试的评论，而且还基于流行文献和专有材料中发现的规定。范式如下所用，暗示着一组假设，概念，价值观和方法，这些假设，概念，价值观和方法构成了一种共享社区成员的现实方式。除非明确，否则很少会理解或承认范式的性质。也可以将其视为哲学和理论框架，在该框架中，开发了理论，法律和概括以及用于验证或反驳它们的方法。在范式内运作的人接受假设，概念，价值观和方法，实际上，当他们从事工作时可能没有意识到他们。
专业体系结构和范式
在第5章，第6和第7章中，我们分别提出了一个具体的深度学习范式，即馈电网络，卷积神经网络和序列模型。这样的模型本身就是有用的，但是在深度学习的世界中，它们经常将它们整合到更复杂的特定活动中。例如，第6章的卷积神经网络可以与第7章的序列模型相关，以涉及图像和文本的应用。此外，还出现了其他专业体系结构和范式，在每种情况下，都采用非平凡的想法来创建强大的模型。在当前章节中，我们介绍了从不同的领域中出现的这些想法，但都使用了深层的神经网络。这些域中的一些包括生成建模，在概述变异自动编码器之后，我们将重点放在分解模型和生成对抗网络上。其他领域处于自动控制和决策领域，我们提出了强化学习的概念。最后，我们探索了图神经网络的域，该区域被证明对可以用图结构表示的复杂问题如此有用。没有空间约束，这些主题中的每一个都应得到自己的章节或一系列章节，但是在本章中，我们希望读者能够获得总体观点。
塑造范式 - Mota-Engil
就此而言，作为集团董事会主席兼首席执行官，这是我向股东们发表的第一句话，在这一过渡阶段，我必须向工程师安东尼奥·莫塔表达深深的谢意，他现在是、也将永远是他的商业愿景、团结意识和人文主义的典范和重要榜样，他将这些灌输到了集团文化中，他是一位鼓舞人心的领导者，将 M OTA ‐E NGIL 变成了今天的样子，在担任 M OTA ‐E NGIL 集团主席的 27 年多时间里，他从未忘记为未来做好准备。
公式优化
9。Schwandt TA。 建构主义，解释主义者的人类探究方法。 in：Denzin NK，林肯YS。 编辑器。 定性研究的景观：理论和问题。 第一版。 千橡树，Sage Publications，1998：221-259。 https://us.sagepub.com/en-us/nam/the-sagehandbook-of-- altitative-research/book242504Schwandt TA。建构主义，解释主义者的人类探究方法。in：Denzin NK，林肯YS。编辑器。定性研究的景观：理论和问题。第一版。 千橡树，Sage Publications，1998：221-259。 https://us.sagepub.com/en-us/nam/the-sagehandbook-of-- altitative-research/book242504第一版。千橡树，Sage Publications，1998：221-259。 https://us.sagepub.com/en-us/nam/the-sagehandbook-of-- altitative-research/book242504
哪些神经反馈范式有效？
越来越多的证据支持了这样一种观点：最终的生物反馈是实时奖励与期望表现（例如出色的记忆检索）相关的神经回路感官愉悦感（例如，增强的视觉清晰度）。神经反馈是一种生物反馈，它使用实时感官奖励来奖励与某种表现（例如，准确和快速回忆）相关的大脑活动。工作记忆是人类智力的重要组成部分。挑战在于我们目前对神经认知功能障碍的理解有限，以及真正实时闭环反馈的技术困难。在这里，我们回顾了实时神经反馈的最新进展，以改善健康年轻人和老年人的记忆训练。随着特定神经生理功能的神经标志物的新进展，神经反馈训练应该有更好的针对性，而不仅仅是单一频率方法，包括频率相互作用和事件相关电位。我们的回顾证实了神经反馈训练在大多数研究中主要对改善记忆和认知起到一定作用的积极趋势。然而，训练通常需要数周时间，每周 2-3 次。我们回顾了各种神经反馈奖励策略和结果测量。此类训练中一个众所周知的问题是，有些人根本不对神经反馈做出反应。因此，我们还回顾了心理因素的个体差异文献，例如安慰剂效应和所谓的“BCI 文盲”（脑机接口文盲）。我们建议在神经反馈文献中使用神经调节敏感性或 BCI 不敏感性。未来的方向包括对轻度认知障碍、非阿尔茨海默氏症痴呆症人群进行急需的研究，以及在休息和睡眠期间使用 EEG 特征进行神经反馈以增强记忆并作为敏感的结果测量。
人机交互范例 - DTIC
但是现在，尽管文字处理尚未完成分析，但可用性的前沿已经因为新应用程序和新界面技术的开发和引入而不断向前推进。电子邮件和计算机会议支持等通信应用程序所带来的可用性挑战远比文字处理向非程序员扩展所带来的挑战更加多样化。在当前技术中，多个用户通过极其不同的工作站类型协作访问多个应用程序。就在这些新领域的可用性问题得到阐述和探索的同时，前沿原型正在引入手势（例如手写）和语音输入以及交互式视频输出。这些新发展正在整个行业中以更快的速度、更广泛地发生，并随着时间的推移影响更多的用户。
不断发展的访问控制范例
集成机器学习（ML）和人工智能（AI）技术。利用定量研究设计，该研究通过系统结构化的问卷收集了来自各个部门的383个网络安全专业人员的数据。问卷表现出了出色的内部一致性，可靠性得分为0.81，旨在评估有关不同访问控制模型在打击勒索软件方面的功效的李克特量表问题。采用多元回归分析，该研究探讨了访问控制范例与减轻勒索软件风险的能力之间的关系，同时还考虑了员工网络安全意识的影响。调查结果表明，传统的访问控制方法对勒索软件攻击的动态性质的有效性较小，这主要是由于其静态配置。相比之下，将ML和AI集成到访问控制系统中会显着提高其在检测和防止勒索软件事件中的适应性和有效性。此外，该研究强调了网络安全意识和员工培训在强化针对网络威胁的关键基础设施方面的关键作用。采用了分层安全策略，结合了先进的技术解决方案和全面的网络安全实践，可显着提高关键基础设施针对勒索软件攻击的弹性。这些策略对于维护日益数字和相互联系的世界中必需服务的连续性和可靠性至关重要。基于这些见解，该研究建议对ML和AI技术在访问控制系统中的拥抱，对所有组织成员的网络安全培训的优先次序，以及实施多方面的安全方法，以更好地防御不断发展的垃圾软件威胁。关键字：勒索软件；关键基础设施；访问控制范例；基于角色的访问
神经形态编程的概念和范例
神经形态计算机的价值主要取决于我们对其进行编程以执行相关任务的能力。目前，神经形态计算机大多局限于从深度学习改编而来的机器学习方法。然而，如果我们能利用神经形态计算机的计算特性来发挥其全部功能，那么它的潜力将远远超出深度学习。神经形态编程必然不同于传统编程，需要我们对编程的总体思维方式进行范式转变。本文的贡献包括：1）对神经形态计算机背景下“编程”含义的概念分析；2）探索神经形态计算中前景广阔但被忽视的现有编程范式。目标是拓展神经形态编程方法的视野，从而使研究人员能够摆脱现有方法的束缚，探索新的方向。