根据 38 U.S.C.§4102A(c)(2)(A)(i)(III),各州必须在其 JVSG 州计划中描述其绩效激励奖励计划,根据 38 U.S.C.§4102A(c)(7),各州必须使用其年度 JVSG 资金的百分之一在其绩效激励奖励计划下提供现金奖励。因此,各州的绩效激励奖励计划必须提供现金奖励。如上所述,已制定法律、政策或协议限制或禁止向个别员工提供现金奖励的州可以利用法律提供的灵活性向就业服务办公室提供现金奖励。
摘要 — 近年来,使用生理传感器预测工作量的方法多种多样。然而,这些方法中的大多数都是在小数据集上训练模型,大脑中的通道位置数量很少,这限制了模型在参与者、任务或实验会话之间迁移的能力。在本文中,我们介绍了一种新方法,该方法使用基于认知负荷理论的方法并采用结合注意力机制和自监督标签增强 (SLA) 的双向门控循环单元 (BiGRU),对大量跨参与者和跨会话的高密度功能近红外光谱 (fNIRS) 数据集进行建模。我们表明,我们提出的 CNN-BiGRU-SLA 模型可以学习和分类不同级别的工作记忆负荷 (WML) 和视觉处理负荷 (VPL) 在不同参与者之间。重要的是,我们利用多标签分类方案,我们的模型经过训练可以预测同时发生的 WML 和 VPL 水平。我们使用留一法 (LOOCV) 和 10 倍交叉验证来评估我们的模型。使用 LOOCV,对于二元分类(关闭/打开),我们在 22 位参与者(每位参与者参加了 2 次会话)中获得了 WML 的 0.9179 F1 分数和 VPL 的 0.8907 F1 分数。对于多级(关闭、低、高)分类,我们获得了 WML 的 0.7972 F1 分数和 VPL 的 0.7968 F1 分数。使用 10 倍交叉验证,对于多级分类,我们获得了
用作 VPL 时,公用事业规模的电池存储提供了一种增加电网容量的技术替代方案,同时还提高了系统的可靠性和安全性。使用 VPL 的目的是使额外的电力容量比传统的基础设施加固或扩建更快、在某些情况下成本更低。当网络拥塞在特定的罕见事件(例如夏季的极高温度)期间发生时,以及当昂贵的网络容量升级未得到充分利用时,VPL 提供了一种特别经济有效的解决方案。此外,如果法规允许,ESS 还可以通过提供频率调节、电压支持和旋转备用等辅助服务来支持系统。
委员会讨论 委员会讨论了战略计划目标 4.2 的倡议进展情况,以及工作人员建议的目标和相关指标,以及董事会的作用,以及考虑和反映与土著权利与和解战略的关系的必要性。在委员会讨论之后,工作人员修改了下面的土著考虑部分,以直接参考土著权利与和解战略的目标。 委员会建议董事会批准目标 1-4。在对目标 5 进行广泛讨论之后,委员会将目标 5 提交给全体董事会进一步讨论,其中包括对多样性的代表性、如何纳入公平性、适当的目标指标应该是什么、注意到目标是招聘和留任的主要衡量标准以及需要建立一个会随着时间的推移而发展的起点。 战略影响 VPL 董事会将 2020-2025 年战略计划中的目标 4.2 确定为“营造一个反映我们社区多样性的包容性工作场所”。原住民考虑因素 VPL 的 EDI 工作与我们实施原住民权利与和解战略以及温哥华市与 Musqueam、Squamish 和 Tsleil-Waututh 民族共同制定的联合 UNDRIP 战略的工作同时进行。通过这些战略,VPL 认识到组织内需要开展与原住民员工的公平、多样性和包容性相关的独特工作。VPL 的原住民权利与和解战略包括与 EDI 行动计划和相关行动相关的以下目标:
(J & J、Gamalaya-Sputnik)• 病毒亚单位(Novavax、AdaptVac、Clover Biopharma)• 减毒活疫苗(Codagenix、Indian Immunologicals Ltd.)• 灭活病毒(SinoVac、SinoParm)• VPL(病毒样颗粒)• 裂解病毒疫苗(例如流感疫苗)• RNP(核糖核蛋白)疫苗。• 被动免疫(抗体给药)
• DNA 疫苗 (Inovio) • RNA 疫苗 ( Moderna 、 Pfizer ) • 病毒载体 ( Oxford/AstraZeneca 、 Janssen 、 Gamalaya-Sputnik ) • 病毒亚单位 ( Novavax 、 AdaptVac 、 Clover Biopharma ) • 减毒活疫苗 ( Codagenix 、 Indian Immunologicals Ltd. ) • 灭活病毒 ( SinoVac 、 SinoPharm 、 Bharat Biotech ) • VPL ( 病毒样颗粒 ) • 裂解病毒疫苗 ( 例如流感疫苗 ) • RNP ( 核糖核蛋白 ) 疫苗。 • 被动免疫 ( 抗体给药 )
上午11:30 - 下午12:30 │2025年2月21日(星期五)CPD1.24,1/f,Run Run Shaw Tower│Centennial Campus│香港大学抽象视觉感知学习(VPL)可以通过培训来增强任务性能,有时通过培训提高了准确性,从近乎机会到熟练程度。 鉴于其在优化视觉和认知功能中的关键作用,因此了解通过学习的看法如何变化至关重要。 然而,人类学习是一个动态过程,涉及一般学习,遗忘,快速重新学习和适应,由于许多研究中使用的粗糙时间分析,通常会忽略它们。 本谈话从大规模的多任务VPL研究中介绍了发现,揭示了特定于主题的一般学习能力,会议内和间隔过程以及任务之间的干扰效应。 为了更好地分析这些学习动力学,我们使用非参数和分层贝叶斯模型介绍了新的数据分析方法,从而为人类学习行为提供了细粒度的见解。 此外,新的计算建模技术允许对生成过程模型进行逐审拟合,从而通过最小的培训数据可以预测学习性能。 这些进步为优化培训策略和改善人类绩效提供了基础。 演讲将以未来的研究方向结束,包括精炼生成模型,探索组件学习过程对经典感知学习操作的影响,并开发一个全面的框架来增强学习概括和效率。上午11:30 - 下午12:30 │2025年2月21日(星期五)CPD1.24,1/f,Run Run Shaw Tower│Centennial Campus│香港大学抽象视觉感知学习(VPL)可以通过培训来增强任务性能,有时通过培训提高了准确性,从近乎机会到熟练程度。鉴于其在优化视觉和认知功能中的关键作用,因此了解通过学习的看法如何变化至关重要。然而,人类学习是一个动态过程,涉及一般学习,遗忘,快速重新学习和适应,由于许多研究中使用的粗糙时间分析,通常会忽略它们。本谈话从大规模的多任务VPL研究中介绍了发现,揭示了特定于主题的一般学习能力,会议内和间隔过程以及任务之间的干扰效应。为了更好地分析这些学习动力学,我们使用非参数和分层贝叶斯模型介绍了新的数据分析方法,从而为人类学习行为提供了细粒度的见解。此外,新的计算建模技术允许对生成过程模型进行逐审拟合,从而通过最小的培训数据可以预测学习性能。这些进步为优化培训策略和改善人类绩效提供了基础。演讲将以未来的研究方向结束,包括精炼生成模型,探索组件学习过程对经典感知学习操作的影响,并开发一个全面的框架来增强学习概括和效率。关于发言人Lu Zhong-lin教授是NYU上海的神经科学教授,也是纽约大学神经科学中心的全球网络教授。Lu教授于2019年加入俄亥俄州立大学的纽约大学,在那里他是艺术与科学学院杰出心理学教授,心理学,验光学和转化数据分析教授,以及认知和脑科学中心,以及认知和行为脑智慧中心的中心。lu是实验心理学家和心理科学协会的会员。Zoom会议(对于无法亲自参加研讨会的参与者)
摘要 - 视觉机器人编程在学习幼儿教育的学习计算方面具有重要的好处,例如增强创造力,了解计算概念,介绍算法,提高解决问题的技能,引入技术,协作和沟通。在学龄前儿童中引入计算概念有助于为他们做好准备,以使他们的未来越来越依赖技术和计算。Visual Robot编程语言仍然很难教给学龄前儿童,因此有必要创建一种易于使用Block编程语言的儿童教学的编程语言。编程语言的设计始于选择适当的图标,创建编程语言流以及适合儿童学习机器人编程语言的块程序。创建视觉编程语言(VPL)设计,例如在块程序中使用图标,对象拖放规则,编程语言结构,合适的机器人和为儿童使用该结构,尤其是印尼编程语言的儿童的编程语言,以使学龄前儿童更容易以母语学习(使用Bahasa)。