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关于在线国家级网络研讨会发言人 M 博士的报告......
1. 简介 2024 年 3 月 30 日，吉隆坡大学 VLSI 与微电子研究小组组织了“使用分布式算术架构实现自适应滤波器”全国网络研讨会。网络研讨会旨在探讨分布式算术架构在实现自适应滤波器中的应用，并深入了解其应用和进步。 2. 目标：“使用分布式算术架构实现自适应滤波器”全国网络研讨会的目标是探索和阐明分布式算术架构在自适应滤波器实现中的应用。网络研讨会旨在让参与者全面了解在 VLSI 和微电子领域使用分布式算术架构的自适应滤波器的原理、技术和应用 3. 演讲者和主题 主旨演讲由 NIT Calicut 电子与计算机工程系助理教授 M Surya Prakash 博士发表。他的演讲重点是“使用分布式算术架构实现自适应滤波器”，深入了解了微电子和 VLSI 领域的复杂性和策略。重点是自适应滤波器。重点领域：了解自适应滤波器、探索分布式算术架构、实现技术、应用和优势、未来方向。 4. 描述：网络研讨会由 KL 大学 VLSI 和微电子研究小组组织，于 2024 年 3 月 30 日举行。NIT Calicut 的 ECE 系助理教授 M Surya Prakash 博士担任此次活动的特邀演讲嘉宾。Prakash 博士凭借其在该领域的专业知识，发表了一次富有启发性的演讲，涵盖了与自适应滤波器和分布式算术架构相关的各个方面。 5. 组织者 网络研讨会由 ECE 的 VLSI 和微电子研究小组组织，Fazal Noorbasha 博士和 K. Har Kishore 博士担任召集人。 K. Srinivasa Rao 博士和 Venkata Ratnam D 博士分别担任主席和联合主席，而 Suman Maloji 博士担任总主席。6. 主要亮点
FRIDA 参与式资助战略（2020-2025）
2020 年，FRIDA 发布了《战略计划 (2020-2025)》，该计划是通过与 FRIDA 社区的不同代表协商程序共同制定的。该资助策略反映了 FRIDA 的资助目标与《战略计划》中共同创建的愿景和目标的一致性。本文件中列出的资助目标履行了 FRIDA 对社区的承诺，即通过参与式资助流程提供灵活的资助。通过这一战略，FRIDA 旨在积极响应已经从社区收到的反馈和经验，以建立在每个周期中都更具参与性、包容性和可访问性的资助流程。FRIDA 还承诺在每个资助周期结束时开始一个反思期，以参与资助过程的社区成员为中心。这将为加强这些流程以及学习和分析世界各地青年女权主义组织的趋势和差距创造空间。通过这种方式，FRIDA 在所有与捐赠相关的决策和战略制定中始终响应运动的需求。本文档是对参与式捐赠策略的概述，但为了方便 FRIDA 内部人士理解，本文档进行了简化。如果您有任何问题、意见或希望更好地理解本文档中的任何内容，请随时通过电子邮件联系 FRIDA 的捐赠团队。
脊髓灰质炎疫苗和美国对脊髓灰质炎的应对：突破医学、生理和社会
最大的挑战之一是第一次感到被抛弃。我当时五岁，我记得父亲把我抱进隔离医院，把我一个人留在那里。在我隔离期间，父母不准来探望我。幸运的是，我母亲自愿给医院里的孩子们热敷，所以她每天都能花一点时间陪我。我的家人不得不面对家里有人患脊髓灰质炎的耻辱。一些邻居回避我的父母和妹妹。（威尔逊）
PLTW 面向创新者和制造者的计算机科学
面向创新者和制造者的计算机科学课程教导学生，编程不仅限于虚拟世界，还涉及物理世界。学生需要创造性地使用传感器和执行器来开发与环境交互的系统。通过设计算法和使用计算思维实践，他们编写程序并将其上传到执行各种真实任务的微控制器。该单元通过有意义的应用拓宽学生对计算机科学概念的理解。团队选择并解决与可穿戴技术、交互式艺术或机械设备相关的个人相关问题。在整个单元中，学生通过融合硬件设计和软件开发来学习物理世界的编程，让学生通过创建个人相关、有形且可共享的项目来发现计算机科学概念和技能。
一个用于集成基于课堂的活动休息的新模型
t可以很好地确定体育锻炼在儿童的代谢，心血管和肌肉骨骼健康（5-12岁）和青少年（13-17岁； Carson等，2016; Janssen＆Leblanc，2010; Poitras et al。，2016）中起着重要作用。此外，体育锻炼通过降低焦虑和抑郁水平对儿童和青少年的心理健康产生积极影响；增加韧性，自尊和自信心；并改善情绪和福祉（Andermo等，2020; S. J. H. Biddle等，2019）。鲜为人知的是体育锻炼在学习中的作用。体育锻炼与增加与学术相关的成果的正相关，包括认知能力（例如，执行功能，注意力，记忆，记忆，理解），对学习的态度（例如，动机，动机，自我概念，满意，满意，享受），参与学习（例如，学习时间）（例如，任务时间）和学术成就，例如，标准测试; 2016; Singh等人，2019年）。
课程点提示弱监督的参考图像分割
参考图像分割（RIS）的目的是通过相应的静脉语言表达式精确地分段图像中的对象，但依赖于成本密集的掩码注释。弱监督的RIS因此从图像文本对学习到像素级语义，这是用于分割细粒面罩的挑战。自然而然地提高了分割精度，是用图像分割模型SAM赋予弱监督的RI。尽管如此，我们观察到，简单地整合SAM会产生有限的收益，甚至由于不可避免的噪声而导致性能回归，而过度关注对象部分的挑战和挑战。在本文中，我们提出了一个创新的框架，即P PPT（PPT），与拟议的多源课程学习策略合并，以解决这些挑战。具体来说，PPT的核心是一个点发生器，它不仅可以利用Clip的文本图像对准能力和SAM强大的掩膜生成能力，而且还产生了负点提示，以固有，有效地解决嘈杂和过度的焦点问题。在适当的情况下，我们引入了一种以对象为中心图像的课程学习策略，以帮助PPT逐渐从更简单但精确的语义一致性中学习到更复杂的RIS。实验表明，我们的PPT在MIOU上显着胜过弱监督的技术，分别为11.34％，14.14％和6.97％，分别为6.97％。
最终的费尔菲尔德公寓开创性
俄勒冈州住房和社区服务（OHCS）：“ OHCS的战略重点不仅仅是为新的经济适用住房提供资金，而且还以可承受的价格保留了当前的住房，因为我们知道高质量的房屋会对一个人的身心，情感和心理健康产生重大影响。对于位于波特兰中心的Fairfield Apartments之类的地方，可负担性的保存甚至更为重要，这些公寓可轻松获得食品，运输和基本需求。我们要祝贺家庭前进，波特兰城市联盟以及许多其他人再次在联邦，州，县和城市一级合作，以使这种康复实现。” 〜OHCS权益，多样性和包容性部门总监切尔西束
雅加达基线研究 RfP 2022.docx
UKAID 东南亚 CAI 项目正在寻找顾问或咨询公司/财团，通过整合能源流行病学的方法对雅加达 DKI 的能源和建筑状况进行基线研究和分析。这项基线研究的目的是了解城市的现状，即按部门和建筑类型（市政、商业、机构、工业、住宅等）（消费方）和城市边界内的设施或能源资源类型（生产方）分类的固定能源水平，城市建筑存量的健康和运行情况，以及城市采用能源效率和节约 (EE&C) 实践、可再生能源 (RE) 技术和绿色建筑标准的促进和阻碍因素。收集到的部分基线数据预计将输入 C40 的建筑改造效益分析（即与气候行动、燃料、经济和健康相关的本地相关数据）。
AI解决Java内存泄漏的方法
Java内存泄漏给开发人员带来了重大挑战，通常会导致性能和系统不稳定。“智能调试：AI解决Java内存泄漏的方法”探索了旨在解决和减轻这些问题的创新人工智能技术。本文研究了AI驱动的工具和方法的集成，包括机器学习算法和异常检测，以更有效地识别，分析和解决Java应用程序中的内存泄漏。通过利用预测模型和自动分析，这些AI方法可以增强调试过程，从而精确的见解记忆使用模式和泄漏起源。本文对传统调试方法与AI增强策略进行了比较评估，强调了检测准确性，分辨率速度和整体系统稳定性的提高。调查结果强调了AI改变内存泄漏管理的潜力，从而提供了有关软件调试未来的前瞻性观点。