路易斯安那州的计算和网络安全途径使学生可以通过基于项目的学习来参与一项研究计划,该计划结合了计算机科学,网络安全和数学。学生将能够在许多不同的STEM学科中应用计算思维技术,并在许多设置中表现出熟练程度。学生将探讨技术使用在社交互动中的含义,学习如何保护系统免受可能的网络攻击,并创建交互式网站和应用程序。学生将讨论机器人和人工智能方面的进步伦理,因为他们考虑了真正的自主设备的价值。他们将构建能够具有多个感官输入和高级逻辑结构的复杂系统。Pathway课程为大学准备的准备工作,并开始使用Tops Tops技术文凭的学生,以在21世纪将他们沉浸在该领域的基础上,及其在工作场所的影响和应用。
在伽利略,我们努力培养一个蓬勃发展的社区,在这里每个学生都以其知名度,重视和积极从事学习。我们的学生为他们的学术旅程而感到自豪,并在充满热情,自信和致力于提供高质量,标准驱动的指导的老师的支持下始终如一地提高挑战。我们的课堂是充满活力的,学生们正在积极参与AT级或以上的任务,这些任务不仅促进了智力成长,还可以激发创造力和批判性思维。我们认为,基于数据驱动的,基于优势的方法是学生成功的关键,我们专注于学生表现出色,基于他们的优势,同时提供必要的支持以帮助他们发挥其全部潜力。我们确认教育者,家庭和社区之间的牢固伙伴关系对学生的成长和成功至关重要。我们的学生不仅被视为学习者;他们被视为社区中有价值的成员,该社区合作以确保满足他们的需求并听到他们的声音。伽利略是一个创新的枢纽,通过提供各种选修课,体验式学习机会以及对可能尚不存在的职业和行业的接触来为学生提供准备。学生从事现实世界的学习经验,为未来的就业市场发展关键技能,同时受到热情的老师和创新的客座讲师的指导。我们的中学得到了重新构想,以确保我们的学生不仅为高中做好准备,而且准备在一个不断变化的世界中蓬勃发展。我们专注于建立一种领导文化,学生对学习的所有权,指导他们的同龄人并充满信心。学生领导层嵌入了我们所做的每件事中,学生互相教学和指导,培养了强大而有意的学校文化。伽利略的老师将自己视为学生成功的关键动力,并在专业学习社区(PLC)共同努力,以不断完善他们的实践,分享想法并以集体效力为基础。家庭积极参与学校社区,分享积极的经验,并帮助塑造伽利略作为卓越学校的声誉。在伽利略,我们认为每个孩子都应该接受高质量的教育,并得到一个有爱心,包容和参与的社区的支持,在那里学习既鼓舞人心,
免责声明本文件是作为美国政府赞助的工作的帐户准备的。虽然该文件被认为包含正确的信息,但美国政府,其任何机构,加利福尼亚大学或其任何雇员的董事均未对任何信息,设备,产品或流程的准确性,完整性或有效性,都不会有任何法律责任,或者承担任何法律责任,这些责任是任何信息,设备,产品或流程所披露或代表其私人私有权利的使用权。以此处提到任何特定的商业产品,流程或服务的商标,商标,制造商或其他方式,并不一定构成或暗示其认可,推荐或受到美国政府或其任何机构或加州大学摄政的认可,建议或偏爱。本文所表达的作者的观点和意见不一定陈述或反映美国政府或其任何机构的观点或加利福尼亚大学的摄政。欧内斯特·奥兰多·劳伦斯·伯克利国家实验室是机会均等的雇主。
遗传服务,由个人或其任何家庭成员提供。”请参阅:“45 CFR 160.103 - 定义”。(LII / 法律信息研究所)访问日期:2018 年 3 月 6 日。“45 CFR 160.103 - 定义。”(LII / 法律信息研究所)访问于 2018 年 3 月 6 日。;为了本文的目的,我们将基因数据定义为有关个人遗传或获得性基因特征的信息,以及可以根据特定基因特征推断出的表型特征,这些数据来自人类 DNA、RNA 和染色体的测序或分析。测序通常通过基因测序、外显子组测序和全基因组测序 (WGS) 完成。人类 DNA 分析包括靶向诊断、基于人群的筛查测试、大型平台和其他基因检测技术。2 Zachary D. Stephens 等人,《大数据:天文数据还是基因组数据?》(2015 年)13 PLOS Biol e1002195。3 同上。4 身份盗窃资源中心,《ITRC 数据泄露报告 2016》(2017 年)访问日期:2017 年 5 月 4 日。身份盗窃资源中心,《ITRC 数据泄露报告 2016》(2017 年)访问日期:2017 年 5 月 4 日。5 Simson Garfinkel,“个人信息的去识别化”(2015)NISTIR 8053。Simson Garfinkel(注 21)。Simson Garfinkel(注 20)。Simson Garfinkel(注 19)。
摘要:人工智能 (AI) 的进步彻底改变了教育格局,催生了 AI 导师的概念。本摘要探讨了 AI 导师的概念,该导师为学习者提供个性化的学习路径和全天候支持。AI 导师利用复杂的算法和机器学习技术来分析学生的优势、劣势和学习风格。通过从评估、测验和用户交互等各种来源收集数据,AI 导师为每个学生量身定制个性化的学习路径。这种自适应方法可确保学习者收到专门为满足其个人需求和促进有效学习而设计的内容和练习。此外,AI 导师提供 24/7 支持,消除了传统课堂设置和固定辅导时间的限制。学习者可以随时访问 AI 导师,让他们按照自己的节奏和方便的方式学习。导师提供即时反馈,澄清疑问,并协助解决问题,培养互动和引人入胜的学习体验。此外,AI 导师会跟踪每个学生的进度,确定需要改进的领域并及时提供干预措施以提高学习成果。此外,人工智能导师可以提供广泛的教育资源,包括交互式多媒体内容、模拟和虚拟现实体验。这些资源迎合不同的学习偏好,有助于有效地强化概念。采用具有个性化学习路径和全天候支持的人工智能导师,有可能通过为学习者提供量身定制的教学和持续指导来改变教育。它满足了学生的不同需求,促进了自主学习,并提高了整体教育成果。该领域的进一步研究和开发将有助于完善人工智能导师的能力,使个性化和可及的教育成为全球学习者的现实。
脑水肿本身不是一种疾病。它是一种临床病理状态,特征是脑水含量增加(高于正常脑水含量约 80%)。它通常是对脑损伤的反应,常见于各种神经和非神经疾病。脑水肿会增加脑容量。由于大脑被限制在坚硬的颅骨内,脑水含量增加最终会导致颅内压 (ICP) 升高。颅内压升高会降低脑灌注压,导致脑缺血。此外,脑水肿可能因相关的占位效应而导致脑疝。脑水肿的治疗对神经外科医生和神经麻醉师来说都是一个巨大的挑战,因为目前的治疗方式主要是对症治疗。治疗范围从一般措施到渗透疗法、巴比妥类药物昏迷、类固醇和减压开颅术。尽管针对水肿的治疗方法是专门设计的,但它们或多或少仍然是实验模型。
癫痫发作类型识别对于癫痫患者的治疗和管理至关重要。然而,这是一个耗时耗力的困难过程。随着机器学习算法的进步,自动诊断系统有可能加速分类过程、提醒患者并支持医生做出快速准确的决策。在本文中,我们提出了一种新型多路径癫痫发作类型分类深度学习网络 (MP-SeizNet),它由卷积神经网络 (CNN) 和具有注意机制的双向长短期记忆神经网络 (Bi-LSTM) 组成。本研究的目的是仅使用脑电图 (EEG) 数据对特定类型的癫痫发作进行分类,包括复杂部分性、简单部分性、失神性、强直性和强直阵挛性癫痫发作。EEG 数据以两种不同的表示形式输入到我们提出的模型中。 CNN 接收从 EEG 信号中提取的小波特征,而 Bi-LSTM 接收原始 EEG 信号,以便我们的 MP-SeizNet 能够从癫痫发作数据的不同表示中进行联合学习,从而获得更准确的信息学习。我们利用最大的 EEG 癫痫数据库——天普大学医院 EEG 癫痫发作语料库 TUSZ v1.5.2 评估了所提出的 MP-SeizNet。我们使用三重交叉验证对不同患者数据评估了我们提出的模型,并使用五重交叉验证对癫痫发作数据评估了模型,结果分别获得了 87.6% 和 98.1% 的 F1 分数。
大使(已退休)欢迎致辞探路者印度洋安全会议秘书长 Geetha de Silva 下午好,西方与会代表早上好,东方与会代表晚上好。今天,我非常高兴地欢迎来自斯里兰卡各地及其他地区的各位通过 Zoom 平台参加探路者印度洋安全会议第二阶段会议。第二阶段会议是 2020 年 11 月举行的探路者印度洋安全会议的后续会议。今天加入我们的各位可能也参加了 2020 年会议。如果是这样,我们应该记得,定期举行此类会议,以重点关注与印度洋地区有关的多方面问题是 2020 年会议提出的一项建议。今天的会议也是在 1.5 轨级别举行的。据我所知,会议的参与方来自当地、地区各国以及全球主要参与者、地区和国际组织、专家、智库、研究人员、学者和私营部门。会议将讨论三个主题。它们是:(1) 旨在建立基于规则的国际秩序的印度洋新安全架构;(2) 扩大现有的海洋领域意识安排;(3) 加强印度洋地区的信任建立措施。在印度洋安全会议探路者国际顾问组的指导和合作下,秘书处确定了专家对每个主题进行研究,并准备一份立场文件,专家将在今天的工作会议上提交该文件。由主持人和两名小组成员组成的小组将就三个主题中的每一个主题进行讨论,然后进行公开讨论。我们希望今天的活动将成为斯里兰卡与该地区及地区外国家和组织就印度洋安全必要性进行接触的垫脚石。此类持续活动很可能将印度洋的重要参与者聚集在一个平台上,在这个平台上讨论和审议关键问题,以加强双边、区域和多边合作与协作,以解决全球海洋领域的共同问题和可能威胁。我们期待一个下午的有趣、有用和激动人心的讨论。谢谢。我们还期待众多参与者在会议的公开讨论期间通过 zoom 平台加入我们,通过他们的问题、意见和评论在“聊天框”中提出问题。