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Mentorskap OCH同伴学习
近几十年来，越来越多的研究人员对学生当前和学生在学习过程中的积极作用感兴趣。几项研究，包括bud等（2001），Falchikov（2001）和Gärdebo＆Wiggberg（2012），在学生激活与改进的研究技术以及增强的研究结果之间显示出明显的相关性。但是，在先前的研究中，语言主题中缺少示例，这显然证明了这样的研究的重要性。本文讨论了如何在现代语言的指导计划中使用学生激活方法，例如同伴学习和补充教学（SI），这是针对阅读其语言学科第一学期的学生。通过澳大利亚的培养指导会议，在一个或多个导师的指导下，学生在小组中工作，这里检查了哪种激活方法是根据他们在课堂上的动态进行的。除了听诊外，分析和讨论还基于有关导师自己对领导力和角色的思考的文章，这些文章与与活跃男人的后续会议有关。本文的最后讨论涉及，除其他外。导师角色的各个方面及其如何影响课堂状况以及语言主题与男性计划和SI的兼容性。在研究会议期间，事实证明，在某些情况下，学生和导师对彼此的期望有所不同，这可能会引起不当行为并降低研究节奏，尤其是在引入热门单曲的引入阶段。SI原则的核心，假设导师不应主要回答学生的问题，而是鼓励学生自己找到答案。在学生的目标上造成挫败感，目的是将语言正确性和关注结果（对与错）而不是过程而不是过程。当导师和学生设法扮演角色时，合作变得更加活跃，所有学生都被激发了参加。会议然后成为一种积极的经历，使导师的意义赋予了意义，并在他们的学习过程中增强了学生的增强。
对现实世界工程问题的元启发式算法的贡献
许可论文涉及元启示术，这是启发式方法的集合。可以说升华是经验法则或辅助方法，该方法被算法用来有效达到解决方案。只是元启发术是指导不同的优化技术，并且最近受到了很多关注。这种关注的原因是荟萃奴术促进复杂和大规模问题的解决方案的能力，尤其是在经典算法试图更准确地解决问题的情况下，很难遇到困难。几种荟萃方法基于自然界中发生的各种过程。这些包含各种SO所谓的进化方法以及基于身体和人类行为的方法。这些事实证明，这些问题对于解决了许多条件，解决问题的优化问题非常有用，因此要解决的问题非常广泛，因此计算很重。在云计算（云计算）中，我们在SO称为云中实现计算，即通过Internet，而不是直接在我们自己的计算机上执行这些计算。在进行云计算的情况下，元启发式学很有用。这样做的原因是，在工业和科学中，无论是在个人计算机上进行的计算和其他工作还是其他工作，都已经转移到云中。这意味着在云中计算中常见的各种操作，例如有效安排了不同的计算和资源分配，以避免可能的绩效损失。这些观察是许可论文提出的研究的动机。许可论文研究了不同的新优化方法，以及这些方法如何通过研究如何改善绩效和资源管理来改善绩效和资源管理，还可以通过研究如何培训计算的成本来提高绩效和资源管理。许可论文分为两个部分，第一部分涉及理论背景，在这些背景中，准备了不同的理论优化方法和工程问题。本节还提出了有关在云上下文中与调度有关的当前挑战的讨论。论文的第二部分由三项已发表的研究组成，这些研究涉及不同方法的实际影响以改善云中的计算操作。总而言之，可以说，许可论文涉及优化驱动的计划，例如，我们如何在云中更有效地执行计算。
上下文感知的预测运动计划安全自主驾驶
在自动驾驶汽车中，在不确定环境中的几个道路使用者中，在交通状况中是安全有效的操作。前瞻性运动计划策略试图预测周围的交通变动，然后使用这些预测来计划无碰撞的道路。在交通环境中，有多个汽车的中央研究问题是如何处理汽车，驾驶行为不确定性和周围环境的影响之间的相互作用，以实现安全的运动计划。本文提出了在不确定和动态环境中自动驾驶汽车的运动计划方法，并有助于设计达到期望绩效的策略。第一个贡献包括一种相互作用的策略预测模型预测调节（MPC）。该方法基于相互作用的模型的整合，以预测周围汽车的运动和自己的汽车的时间变化参考目标。结果是在动态的交通环境中进行的主动运动计划，其中几辆汽车不仅允许当地重新计划道路。第二个贡献扩展了MPC方法，也能够处理环境中的多模式操作不确定性，其中包括驾驶操作和特定方式的不确定。该方法包括对这些不确定性进行建模以及引入一个参数，该参数能够在运动计划者的性能和稳健性之间保持平衡。第三个贡献集中在自动学习上，同时驱动周围汽车的运动不确定性，以避免操作员过于谨慎，而不会损害安全性。该方法是基于学习周围汽车的驾驶行为的基础，并采用后续策略来预测他们在不久的将来可以占据的道路的哪一部分。第四个贡献是一个注重环境意识的运动计划策略师，可以预测有关道路属性的周围汽车中可能驾驶操作。通过整合这些因素，该方法可以有效地预测周围汽车的运动，然后将其用于制定业务计划问题中的碰撞折叠标准。通过在各种交通情况下进行的模拟和实验，自动驾驶汽车可以通过整合对互动的意识，周围的汽车的不确定性以及周围环境的特征来实现安全有效的运动计划。
年度报告2024 CNS肿瘤的护理计划小组...
儿童中枢神经系统肿瘤的护理计划组（VCTB）VCTB举行了三次会议：2024-01-19（斯德哥尔摩），登机在哥德堡2024-04-24和2024-10-11（斯德哥尔摩）。所有人都是混合会议，以实现最大的参与，但也可以在现场进行联网。未来的重要点会议参与国际治疗方案并开放新的GCP调节药物研究。-corfort在INCA平台下开发了VCTB登记册，尤其是WHO对中枢神经系统肿瘤（2021）和肿瘤遗传变量的新分类的实施。- 连续的GMS项目，用于CNS肿瘤的诊断和治疗。在GMS项目中使用NGS引起了极大的兴趣。生物信息学系统和国家多学科会议将越来越多。- 继续在其他国家研究项目上进行诊断，治疗，跟随和抵消晚期副作用等的合作。- 与康复小组（SAREB）继续合作，与几个工作组一起，新的神经心理变量登记册和认知能力跟随-up。治疗方案和研究SIOP PNET 5 MB的低和标准髓母细胞瘤（MB）（> 4年）自2015年以来一直在进行。招聘于2022年结束。关注-up正在进行中。结果将用于建立即将到来的标准风险协议SIOP MB6。已经包括在瑞典的19例患者。（Pi Magnus Sabel，哥德堡）。到目前为止，包括三名瑞典患者。（Pi Magnus Sabel，哥德堡）。SIOP HRMB 对于高风险的髓母细胞瘤，在哥德堡，斯德哥尔摩，隆德，乌普萨拉以及很快也在林克平和梅尔开业。 （PI Magnus Sabel，哥德堡）针对髓母细胞瘤（<4年）（低风险和高风险）的年幼儿童的方案正在进行中。 最接近开放的地方，希望在2025年是YCMB-LR。 同时，使用该指南。 MEMMAT研究现已开始对AT/RT和RESPONDYMOM的复发开放，但是纳入新的髓母细胞瘤（MB）病例已完成，结果已发布。 也建议记忆用于MB累犯。 到目前为止包括一个瑞典案例，其中包括累进性。 新的修正案（4.0）正在进行中，用于髓母细胞的新手臂。 预计将开放2025。 （Pi Magnus Sabel，哥德堡）。 使用 SIOP Effendymoma II（标准组），但尚未在瑞典进行随机分组。 在与研究领导的讨论后，由于该研究很快完成，因此预计不会在瑞典开放（PiHelenaMörse，Lund）。 对于低级别神经胶质瘤（LGG），现在打开了一种新协议（Loggic/ Firefly2）。 这项研究是由制药公司（第一天的生物制药）赞助的，并且是与葡萄蛋白 + carboplatin（当前标准）相比，在低级Glioma与Bibopsyms相比 纳入需要肿瘤活检。 我们只允许在3个瑞典中心（斯德哥尔摩，哥德堡，隆德）开放研究。 （Pi Stefan Holm，Thomas Bexelius，斯德哥尔摩）。对于高风险的髓母细胞瘤，在哥德堡，斯德哥尔摩，隆德，乌普萨拉以及很快也在林克平和梅尔开业。（PI Magnus Sabel，哥德堡）针对髓母细胞瘤（<4年）（低风险和高风险）的年幼儿童的方案正在进行中。最接近开放的地方，希望在2025年是YCMB-LR。同时，使用该指南。MEMMAT研究现已开始对AT/RT和RESPONDYMOM的复发开放，但是纳入新的髓母细胞瘤（MB）病例已完成，结果已发布。也建议记忆用于MB累犯。到目前为止包括一个瑞典案例，其中包括累进性。新的修正案（4.0）正在进行中，用于髓母细胞的新手臂。预计将开放2025。（Pi Magnus Sabel，哥德堡）。SIOP Effendymoma II（标准组），但尚未在瑞典进行随机分组。在与研究领导的讨论后，由于该研究很快完成，因此预计不会在瑞典开放（PiHelenaMörse，Lund）。对于低级别神经胶质瘤（LGG），现在打开了一种新协议（Loggic/ Firefly2）。这项研究是由制药公司（第一天的生物制药）赞助的，并且是与葡萄蛋白 + carboplatin（当前标准）相比，在低级Glioma与Bibopsyms相比肿瘤活检。我们只允许在3个瑞典中心（斯德哥尔摩，哥德堡，隆德）开放研究。（Pi Stefan Holm，Thomas Bexelius，斯德哥尔摩）。
COVID-19 疫苗 Janssen，INN-Ad26.COV2-S，重组
该药物需接受额外监控。这将有助于快速识别新的安全信息。您可以通过报告可能出现的任何副作用来提供帮助。请参阅本段的最后一部分。 4.如何报告不良反应。接种疫苗之前请仔细阅读本传单的全部内容，因为其中包含对您来说很重要的信息。 - 请保留此传单。您可能需要重读它。 - 如果您还有任何其他问题，请咨询您的医生、药剂师或护士。 - 如果您出现任何副作用，请咨询您的医生、药剂师或护士。这些包括本传单中未提及的任何可能的副作用。看到要点。 4. 本宣传单包含的内容 1. 什么是 Janssen COVID-19 疫苗以及它用于什么 2. 接种 Janssen COVID-19 疫苗前需要了解什么 3. 如何接种 Janssen COVID-19 疫苗 4. 可能的副作用 5. 如何储存 Janssen COVID-19 疫苗 6. 包装内容和其他信息 1. 什么是 Janssen COVID-19 疫苗以及它用于什么 COVID-19 Janssen 疫苗是一种用于预防 COVID-19 的疫苗，COVID-19 是由 SARS-CoV-2 病毒引起的疾病。 COVID-19 疫苗 Janssen 是一种针对 18 岁及以上成年人接种的疫苗。疫苗可促使免疫系统（人体的天然防御机制）产生抗体和专门的白细胞来对抗病毒，从而提供针对 COVID-19 的保护。该疫苗的任何成分均不会导致 COVID 19 疾病。2. 接种 COVID-19 疫苗 Janssen 之前需要了解的事项 如果您有以下情况，则不应接种此疫苗 • 您对该疫苗的活性物质或任何其他成分过敏（列于第 6 节）。 • 如果您过去被诊断出患有毛细血管渗漏综合征（一种导致液体从小血管中渗漏的疾病）。警告和注意事项 如果出现以下情况，请在接种 COVID-19 詹森疫苗前咨询您的医生、药剂师或护士： • 您在注射任何其他疫苗后曾出现严重过敏反应， • 您在注射针头后曾晕倒， • 您患有严重感染并伴有高烧（超过 38°C）。然而，如果你有轻微发烧或上呼吸道感染，如感冒，你仍然可以接种疫苗，
电池集成的模块化多级转换器拓扑用于汽车应用程序
对可持续运输的需求导致电动汽车的迅速发展，但是电池限制了电动汽车的行驶里程和寿命。车辆中的电池由几千个电池电池组成，每个电池电池都有2-4 V左右的电压，并且在不同的模块中互连并平行，它们共同有助于电池电压和电源容量。细胞制造和其他因素的变化意味着单个细胞电压和细胞之间的分布百分比在操作过程中可能会有所不同。每个单元具有最低和最高的电压限制集，必须保留这些限制，以使电池不被破坏。由于细胞间的变化，某些单元格的速度比其他细胞更快，这限制了电池的性能。因此，需要单个单元控制，以最大程度地利用电池提供的能量。电动汽车的常规推进系统具有电池，可为用于推进的电机提供能量。电池与直流电流一起工作，而车辆中的电动机则由交替电流提供动力，这意味着需要电源转换器，可以将DC从电池转换为电动机的交替电流。这样的功率电子转换器用于将直流电流转换为交替电流，称为逆变器，而这些转换器又使用半导体开关来创建交替的电流。通过在倒置中控制半导体“ ON”和“ AV” - period来控制Ethlete之外的，以便输出接收交替的电流。，以便输出接收交替的电流。这些过渡在“ on”和“ by”之间交替的速度称为开关频率。在常规动力总成中，通常使用一个逆变器，可与两个级别一起使用，因此具有两个级别的外科医生，这些逆变器具有很高的总和和谐失真，并且需要在出口（交流侧）的过滤器。总和和谐失真是波形与纯窦波的偏差。总和和谐失真越高，电机中的损耗越大。为了减少这些问题，建议使用抗战斗的模块化级别转换器（来自英语电池集成模块多级转换器的BI-MMC）提出，提出和评估。在BI-MMC中，电池组中的较小的电池模块链接到逆变器，然后成为称为子模块的单元。以及常规电池组中的电池模块，可以将这些订阅组合在一起并平行，以使它们可以直接交流电流直接传递到电气机。BI-MMC因此具有增加的可控性，并可以改善电池组的寿命。此外，BI-MMC在结果中的总和和谐失真较低，这进一步改善了动力总成的影响。论文中的第一个贡献是分析和评估三相和六阶段BI-MMC的不同拓扑。作为比较的基础，常规的两级逆变器用于40吨400千瓦的卡车。评估表明，大多数BI-MMC的损失低于常规的两级逆变器。第二个贡献是对每个串联细胞的数量如何影响
使用自然主义驾驶数据对长组合车辆的性能评估
目前在瑞典正在进行长期车辆组合（LCV）的引入，这为降低运营成本提供了机会，同时改善了每吨公里的缩放和二氧化碳排放。LCV是指超过25.25米的重型车辆，这是根据瑞典规则的常规长度限制。尽管有好处，但问题是这些车辆在路上的表现。本论文研究并分析了LCV实验的自然主义驾驶数据（NDD）的帮助。使用基于绩效的标准（PBS）进行绩效评估。PBS是用于重型车辆的调节系统，例如LCV，它需要吵架并需要车辆的行为。本文中使用的主要PBS尺寸是低速的背部加固，轨道偏差和扫荡区域。背面加固代表了从车辆组合的前部到后部的运动加强，这与其稳定性有关，其余两个表示车辆在不同情况下占用的空间。此外，转向恢复速度（SRR）用于以低速计算驾驶员的认知工作量，例如在回旋处和交叉点驾驶时。在本文中研究了两个LCV变体，该论文是由拖拉机拖车 - 拖车/拖车拖车拖车组成的A双变体，以及一个由卡车组成的二人组合，该卡车绘制了两个带有中心轴的拖车。本文论文感兴趣的四种情况：文件更换，通过回旋处的操作，在交叉路口的摇摆和紧密曲线驾驶。论文提出了三项贡献，描述了分析方法和随后的结果讨论。在第一个贡献中，开发了一种算法，以从LCV车辆的自然驾驶数据中提取文件更改，在该数据中，该方法用于来自A-Double Deakic的数据。结果表明，在文件更改期间，A-Double车辆遵守建议的安全限制。在第二个贡献中，在NDD的帮助下，在回旋处评估了A双车的性能。研究了不同半径的不同回旋处。与半径较大的回旋处相比，车辆在回旋处占据了更多的空间，在所有情况下，占用的空间都低于拟议的安全限制。对于比本研究中包含的回旋处，可能需要可控的轴。此外，驾驶员的认知负荷随着回旋处的半径而变化，在该回旋处的驾驶员较大的回旋处的驾驶员具有较低的认知负载。第三个贡献是关于在四种情况下对二人组合的绩效评估，然后与A-dubble车辆进行了比较。结果介绍的是，A-Double车辆和二人组合都稳定，并且在大多数情况下都具有良好的跟踪性能。在文件更换中，观察到一辆可简约的车辆更稳定，而二人组合在低速场景（例如回旋处和交叉点）下具有更好的可操作性。