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成长心态课程课程课程描述成长心态可以帮助学生学习挑战，培养内在动机和
成长心态课程课程课程描述成长心态可以帮助学生学习挑战，培养内在动力，并最终养成思想的习惯，从而促进终身学习。该在线课程将向K-12教育者介绍成长心理心理背后的原理和与大脑有关的科学。他们将了解自己拥有成长心态的含义，这与固定思维方式有何不同，以及他们如何在课堂上促进成长心态。通过协作讨论和反思性日记，他们将探索如何增强实践并建立课堂文化的方式，使学生不必担心失败。他们将讨论将成长心态介绍给学生的想法，以及他们可以将成长心态的原则传达给父母的方式。他们还将探讨有关成长心态的共同误解，并讨论避免陷阱的策略。参与者将了解形成性评估的重要性以及如何使用它来促进成长的心态。作为一个最终项目，参与者将开发一个与在课堂上发展成长心态有关的S.M.A.R.T目标。（2个MSDE学分）先决条件这是一门入门课程，适合教师，技术专家，课程专家，专业发展专家或其他学校人员。参与者有望定期访问计算机。此外，参与者应精通使用电子邮件，浏览互联网并导航到计算机文件。本课程完成后的课程结果，参与者将能够：
使用Raspberry Pi和虚拟现实耳机
摘要：现代信息和通信技术（例如虚拟和混合现实）的使用提供了控制和监视物联网设备的新选择。例如，头部安装显示器（HMD）已成为提高用户生产力和享受的工具。这种开发也与计算机技术的最新进步以及该技术价格下降有关：HMD现在更具功能性，同时在市场上也更广泛地使用。本文提供了两轮机器人汽车，可以使用HMD实时远程控制。遥控器是在统一3D的帮助下在虚拟现实中完成的。开源游戏引擎减少了成本和开发时间。有用于方向盘，变速箱，屏幕和停止按钮的单独对象。控制器和用户的手都可以用作输入操纵器。Oculus耳机的外部摄像头使用手识别来实现此功能。Raspberry Pi 4具有三个主要功能：首先是用GPIO引脚控制直流电动机，其次是将视频流从相机发送到HMD，第三个是接受HMD的控制信号并执行它们。虚拟现实耳机和远程操作车辆（ROV）的数据传输是通过服务器客户通信完成的。Raspberry扮演服务器的角色，该角色写在Python编程语言的烧瓶框架上。该服务器使用异步原理和OPENCV库来使用图像。GPIO引脚由服务器控制，并且也接收请求。VR耳机是客户，该客户端是在Unity Game Engine上写的。用户执行任何操作并实时将视频流传输到屏幕时，设备与服务器进行交互。输入系统的配置是在官方Oculus软件开发套件的帮助下完成的。
驾驶影响：西林赛的文化策略
可以以新的投资和奉献以文化为主导的影响力来实现这种野心。建议介绍一个新的社区文化官员帖子，通过新的文化提供者网络来支持文化伙伴关系，营销和节目更有效地协调一致，为关键组织提供了能力和技能支持，并且在三年内，该地区可以吸引英格兰艺术委员会的NPO投资作为新投资的一部分。在西林赛（West Lindsey），未来5 - 10年的机会是将文化定位为该地区长期可持续续约的基础。这种文化策略规定了优先的主题，行动和伙伴关系考虑，以实现这一机会。
33.2 低于 1µJ/级的耳机集成思维意象和……
33.2 一款低于 1 µ J/级的集成思维意象与控制 SoC，适用于 VR/MR 应用，具有师生 CNN 和通用指令集架构 Zhiwei Zhong*、Yijie Wei*、Lance Christopher Go、Jie Gu 西北大学，伊利诺伊州埃文斯顿 * 同等署名作者 (ECA) 虚拟现实 (VR) 和混合现实 (MR) 系统，例如 Meta Quest 和 Apple Vision Pro，最近在消费电子产品中引起了极大的兴趣，在游戏、社交网络、劳动力援助、在线购物等元宇宙中掀起了新一波发展浪潮。AI 计算和多模块人类活动跟踪和控制方面的强大技术创新已经产生了身临其境的虚拟现实用户体验。然而，大多数现有的 VR 耳机仅依靠传统的操纵杆或基于摄像头的用户手势进行输入控制和人体跟踪，缺少一个重要的信息来源，即大脑活动。因此，人们对将脑机接口 (BMI) 整合到 VR/MR 系统中以供消费者和临床应用的兴趣日益浓厚 [1]。如图 33.2.1 所示，现有的集成 EEG 通道的 VR/MR 系统通常由 VR 耳机、16/32 通道 EEG 帽、神经记录模拟前端和用于信号分类的 PC 组成。此类系统的主要缺点包括：（1）佩戴麻烦且用户外观不佳，（2）缺乏低延迟操作的现场计算支持，（3）无法根据大脑活动进行实时思维意象控制和反馈，（4）由于 AI 分类导致的功耗高。为了克服这些挑战，这项工作引入了一种思维意象设备，该设备集成到现有的 VR 耳机中，而无需为 VR/MR 系统的思维控制 BMI 增加额外的佩戴负担。本研究的贡献包括：（1）支持 VR/MR 系统现场心智意象控制的 SoC，（2）与现有 VR 耳机无缝集成并优化 EEG 通道选择，以提高用户接受度和体验，（3）具有灵活数据流的通用指令集架构 (ISA)，支持广泛的心智意象操作，（4）混淆矩阵引导的师生 CNN 方案，可在 AI 操作期间节省电量，（5）EEG 信号的稀疏性增强以降低能耗。制造了 65nm SoC 测试芯片，并在各种基于心智意象的 VR 控制上进行了现场演示。虽然先前的研究涉及基于 EEG 的癫痫检测或类似的生物医学应用 [2-6]，但本研究专注于 VR/MR 环境中的新兴 BMI。得益于低功耗特性和设计的系统级优化，SoC 的数字核心在计算密集型 CNN 操作中实现了 <1μJ/类的能耗。图 33.2.2 显示了 EEG 通道选择和集成到 Meta Quest 2 VR 耳机中，在准确性和用户便利性之间进行了权衡。为了支持各种思维意象任务，8 个 EEG 通道 T3、T5、O1、O2、T6、T4、PZ、和 CZ 被选中并巧妙地融入头带以保持用户的美感。不同的心理任务会激活八个选定通道的子集，例如用于心理意象的 T3/T5/CZ/T4/T6、用于情感（例如情绪）监测的 T5/CZ 或用于稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 的 O1/O2/PZ。通道的减少导致三个主要任务的平均准确率略有下降（从 90.4% 下降到 85.2%），但显着提高了用户体验和可用性。带有生理盐水的商用 Hydro-link 电极用于通过头带上的预切孔捕获 EEG 信号。图 33.2.2 还显示了完全集成 SoC 的顶层图。多达 16 个可编程通道的 AFE 用于信号采集和数字化。 AFE 的每个通道包括一个增益为 45 至 72 dB、带宽为 0.05 至 400 Hz 的两级斩波放大器、一个转折频率为 60 Hz 的低通滤波器和一个工作频率为 128 Hz 至 10 kHz 的 8b SAR ADC。用于集成 AI 操作的数字核心包括一个 8×10 处理单元 (PE) 阵列、控制逻辑和相关存储库。带有专门开发的 ISA 的指令存储器为芯片的操作提供全局控制，以支持一系列思维意象任务。实时分类的大脑状态和思维控制命令通过外部蓝牙模块传输到 VR 耳机，以控制 VR 场景。虽然大多数现有研究仅关注固定数据流 [4] 和 CNN 模型 [2,3]，但需要高度灵活的计算架构来支持各种思维意象任务。图 33.2.3 显示了专门开发的通用 ISA，用于数据流控制、模型配置、通道选择等。128b 的超宽 ISA 命令用于监督各种计算任务，例如 IIR 滤波器、卷积 (Conv) 层、离散傅里叶变换 (DFT) 和全连接 (FC) 层，具有很高的硬件效率。为了支持不断变化的 AI 模型，每个子任务的配置（例如内核数量、层数、分支目标地址 (BTA)、稀疏性设置等）也集成到 ISA 中，以便高效地调度和执行不同的任务。图 33.2.3 还显示了数字神经处理器的详细架构。8×10 PE 阵列可以灵活地按行或列打开或关闭。 CNN、FC、DFT 和 IIR 滤波操作可以通过在不同数据流中重复使用相同的 PE 阵列来执行，例如，Conv 层的权重固定，或 FC 层和 DFT 的输出固定。与使用大量流水线触发器的传统脉动阵列不同，此设计有意移除了大部分或 O1/O2/PZ 用于稳态视觉诱发电位 (SSVEP)。通道数的减少导致三个主要任务的平均准确度略有下降（从 90.4% 降至 85.2%），但显著提高了用户体验和可用性。使用带有生理盐水的商用 Hydro-link 电极通过头带上的预切孔捕获 EEG 信号。图 33.2.2 还显示了完全集成 SoC 的顶层图。最多 16 个可编程 AFE 通道用于信号采集和数字化。AFE 的每个通道包括一个增益为 45 至 72dB 和带宽为 0.05 至 400Hz 的两级斩波放大器、一个转折频率为 60Hz 的低通滤波器和一个工作频率为 128Hz 至 10kHz 的 8b SAR ADC。集成 AI 操作的数字核心包括 8×10 处理单元 (PE) 阵列、控制逻辑和相关存储库。带有专门开发的 ISA 的指令存储器为芯片的操作提供全局控制，以支持一系列思维想象任务。实时分类的大脑状态和思维控制命令通过外部蓝牙模块传输到 VR 耳机，以控制 VR 场景。虽然大多数现有工作仅关注固定数据流 [4] 和 CNN 模型 [2,3]，但需要高度灵活的计算架构来支持各种思维想象任务。图 33.2.3 显示了专门开发的用于数据流控制、模型配置、通道选择等的通用 ISA。128b 的超宽 ISA 命令用于监督各种计算任务，例如 IIR 滤波器、卷积 (Conv) 层、离散傅里叶变换 (DFT) 和全连接 (FC) 层，具有高硬件效率。为了支持不断变化的 AI 模型，每个子任务的配置（例如内核数量、层数、分支目标地址 (BTA)、稀疏度设置等）也集成到 ISA 中，以便高效地调度和执行不同的任务。图 33.2.3 还显示了数字神经处理器的详细架构。8×10 PE 阵列可以灵活地按行或列打开或关闭。CNN、FC、DFT 和 IIR 滤波操作可以通过在不同数据流中重复使用相同的 PE 阵列来执行，例如，Conv 层的权重固定，或 FC 层和 DFT 的输出固定。与使用大量流水线触发器的传统收缩阵列不同，此设计有意消除了大部分或 O1/O2/PZ 用于稳态视觉诱发电位 (SSVEP)。通道数的减少导致三个主要任务的平均准确度略有下降（从 90.4% 降至 85.2%），但显著提高了用户体验和可用性。使用带有生理盐水的商用 Hydro-link 电极通过头带上的预切孔捕获 EEG 信号。图 33.2.2 还显示了完全集成 SoC 的顶层图。最多 16 个可编程 AFE 通道用于信号采集和数字化。AFE 的每个通道包括一个增益为 45 至 72dB 和带宽为 0.05 至 400Hz 的两级斩波放大器、一个转折频率为 60Hz 的低通滤波器和一个工作频率为 128Hz 至 10kHz 的 8b SAR ADC。集成 AI 操作的数字核心包括 8×10 处理单元 (PE) 阵列、控制逻辑和相关存储库。带有专门开发的 ISA 的指令存储器为芯片的操作提供全局控制，以支持一系列思维想象任务。实时分类的大脑状态和思维控制命令通过外部蓝牙模块传输到 VR 耳机，以控制 VR 场景。虽然大多数现有工作仅关注固定数据流 [4] 和 CNN 模型 [2,3]，但需要高度灵活的计算架构来支持各种思维想象任务。图 33.2.3 显示了专门开发的用于数据流控制、模型配置、通道选择等的通用 ISA。128b 的超宽 ISA 命令用于监督各种计算任务，例如 IIR 滤波器、卷积 (Conv) 层、离散傅里叶变换 (DFT) 和全连接 (FC) 层，具有高硬件效率。为了支持不断变化的 AI 模型，每个子任务的配置（例如内核数量、层数、分支目标地址 (BTA)、稀疏度设置等）也集成到 ISA 中，以便高效地调度和执行不同的任务。图 33.2.3 还显示了数字神经处理器的详细架构。8×10 PE 阵列可以灵活地按行或列打开或关闭。CNN、FC、DFT 和 IIR 滤波操作可以通过在不同数据流中重复使用相同的 PE 阵列来执行，例如，Conv 层的权重固定，或 FC 层和 DFT 的输出固定。与使用大量流水线触发器的传统收缩阵列不同，此设计有意消除了大部分AFE 的每个通道包括一个增益为 45 至 72 dB、带宽为 0.05 至 400 Hz 的两级斩波放大器、一个转折频率为 60 Hz 的低通滤波器和一个工作频率为 128 Hz 至 10 kHz 的 8b SAR ADC。用于集成 AI 操作的数字核心包括一个 8×10 处理单元 (PE) 阵列、控制逻辑和相关存储库。带有专门开发的 ISA 的指令存储器为芯片的操作提供全局控制，以支持一系列思维意象任务。实时分类的大脑状态和思维控制命令通过外部蓝牙模块传输到 VR 耳机，以控制 VR 场景。虽然大多数现有研究仅关注固定数据流 [4] 和 CNN 模型 [2,3]，但需要高度灵活的计算架构来支持各种思维意象任务。图 33.2.3 显示了专门开发的通用 ISA，用于数据流控制、模型配置、通道选择等。128b 的超宽 ISA 命令用于监督各种计算任务，例如 IIR 滤波器、卷积 (Conv) 层、离散傅里叶变换 (DFT) 和全连接 (FC) 层，具有很高的硬件效率。为了支持不断变化的 AI 模型，每个子任务的配置（例如内核数量、层数、分支目标地址 (BTA)、稀疏性设置等）也集成到 ISA 中，以便高效地调度和执行不同的任务。图 33.2.3 还显示了数字神经处理器的详细架构。8×10 PE 阵列可以灵活地按行或列打开或关闭。 CNN、FC、DFT 和 IIR 滤波操作可以通过在不同数据流中重复使用相同的 PE 阵列来执行，例如，Conv 层的权重固定，或 FC 层和 DFT 的输出固定。与使用大量流水线触发器的传统脉动阵列不同，此设计有意移除了大部分AFE 的每个通道包括一个增益为 45 至 72 dB、带宽为 0.05 至 400 Hz 的两级斩波放大器、一个转折频率为 60 Hz 的低通滤波器和一个工作频率为 128 Hz 至 10 kHz 的 8b SAR ADC。用于集成 AI 操作的数字核心包括一个 8×10 处理单元 (PE) 阵列、控制逻辑和相关存储库。带有专门开发的 ISA 的指令存储器为芯片的操作提供全局控制，以支持一系列思维意象任务。实时分类的大脑状态和思维控制命令通过外部蓝牙模块传输到 VR 耳机，以控制 VR 场景。虽然大多数现有研究仅关注固定数据流 [4] 和 CNN 模型 [2,3]，但需要高度灵活的计算架构来支持各种思维意象任务。图 33.2.3 显示了专门开发的通用 ISA，用于数据流控制、模型配置、通道选择等。128b 的超宽 ISA 命令用于监督各种计算任务，例如 IIR 滤波器、卷积 (Conv) 层、离散傅里叶变换 (DFT) 和全连接 (FC) 层，具有很高的硬件效率。为了支持不断变化的 AI 模型，每个子任务的配置（例如内核数量、层数、分支目标地址 (BTA)、稀疏性设置等）也集成到 ISA 中，以便高效地调度和执行不同的任务。图 33.2.3 还显示了数字神经处理器的详细架构。8×10 PE 阵列可以灵活地按行或列打开或关闭。 CNN、FC、DFT 和 IIR 滤波操作可以通过在不同数据流中重复使用相同的 PE 阵列来执行，例如，Conv 层的权重固定，或 FC 层和 DFT 的输出固定。与使用大量流水线触发器的传统脉动阵列不同，此设计有意移除了大部分IIR 滤波器、卷积 (Conv) 层、离散傅里叶变换 (DFT) 和全连接 (FC) 层，具有很高的硬件效率。为了支持不断变化的 AI 模型，每个子任务的配置（例如内核数量、层数、分支目标地址 (BTA)、稀疏度设置等）也集成到 ISA 中，以便高效调度和执行不同的任务。图 33.2.3 还显示了数字神经处理器的详细架构。8×10 PE 阵列可以灵活地按行或列打开或关闭。可以通过在不同数据流中重用相同的 PE 阵列来专门执行 CNN、FC、DFT 和 IIR 滤波操作，例如，Conv 层的权重平稳，或 FC 层和 DFT 的输出平稳。与传统的脉动阵列不同，该设计特意移除了大部分IIR 滤波器、卷积 (Conv) 层、离散傅里叶变换 (DFT) 和全连接 (FC) 层，具有很高的硬件效率。为了支持不断变化的 AI 模型，每个子任务的配置（例如内核数量、层数、分支目标地址 (BTA)、稀疏度设置等）也集成到 ISA 中，以便高效调度和执行不同的任务。图 33.2.3 还显示了数字神经处理器的详细架构。8×10 PE 阵列可以灵活地按行或列打开或关闭。可以通过在不同数据流中重用相同的 PE 阵列来专门执行 CNN、FC、DFT 和 IIR 滤波操作，例如，Conv 层的权重平稳，或 FC 层和 DFT 的输出平稳。与传统的脉动阵列不同，该设计特意移除了大部分
2024 年 2 月 6 日联系人：Lindsey Cousins Lindseyrc99@gmail.com ABC 新闻制片人 Gina Sunseri 将获得 2024 年 RNASA 太空通讯员奖
Sunseri 谈及获奖时说：“能与之前的获奖者同台，我感到十分荣幸。我一直试图让观众对太空计划感兴趣，并分享那些满足我们探索欲望的人的好奇心、辛勤工作、创造力和热情。我对这些小故事很着迷——来自太空的猫咪视频。迷路的西红柿。宇航员在执行任务期间每天早餐、午餐和晚餐都吃辣虾鸡尾酒。当然，还有 Suni Williams 在太空为慈善事业剪掉马尾辫。”2003 年哥伦比亚号航天飞机不幸失事后，Sunseri 广泛报道了 STS-107 号上遇难的七名宇航员，以及 NASA 对灾难的调查，以及 2005 年重返飞行前启动的安全措施。她是美国广播公司新闻团队不可或缺的一员，该团队凭借在“黄金时段星期四”播出的调查和报道“哥伦比亚号的最终任务”获得了艾美奖。
哥伦比亚的经济心态
引言哥伦比亚经济思想的历史通常被叙述为改编的思想，从所谓的重商主义，法国物理学和19世纪（英国）自由主义（参见Jaramillo，1982 [1964]；罗德里格斯（Rodríguez），1989年； Sabogal，1995年；弗隆斯，1999年；阿方索，2010年； Patiño-Benavides＆Méndez，1997）。在本手稿中，我们试图对这一历史提出另一种观点。我们将哥伦比亚经济思想的历史解释为以经济学实践为中心的叙述。这种从经济思想转变为经济学家的实践的史学方法自第XX世纪过去十年以来就受到了越来越多的关注。所产生和使用的知识的地方，它通过它传播的文物，暗示着专注于思想和理论时无法充分理解的特定特征（Ginger's 2010，Nicolini，2017年）。这种使用的目的，规范其使用的规范和习惯，参与知识生产和扩散的人的社会，文化和政治作用，在我们前进的这种替代观点中恢复了中心位置。发生这种情况的社会环境决定了如何解释思想和理论，以及它如何成为不同叙述的一部分。因此，我们试图专注于实践的动态，并将经济学理解为社会活动（Coats 2007）。在建构主义者的脉络中，我们认真对待经济学家或经济学家以及采取经济政策决策如何确定自己并解释，改编和产生了对他们所作用的背景的解释（Emmet 2001，2007）。在哥伦比亚，经济知识与决策1截然不同。自独立以来，甚至在经济学之前就一直是
合作。化学教授 - 路易·麦德森集团
*在VT的Macromolecules Innovation Institute（MII）上接受了采访并出现在材料研究协会（MRS）电视节目中。在秋季国际MRS会议和展览中播出的6分钟视频在马萨诸塞州波士顿（11月29日至12月29日至12月6日至8日，2021年），并在MRS网站上播出（至少在2021年11月29日至2022年1月14日）中。*由WDBJ Roanoke News采访，于2020年2月3日在电视上播出（记者Jen Cardone）。“ Virginia Tech研究人员致力于开发未来派电池” *为《华盛顿邮报》（Teddy Amenabar和Luz Lazo）采访了有关电池驱动的踏板车的文章 - 出现在2019年6月20日。“暂停在D.C.，Arlington和Alexandria发生火灾后的跳过踏板车服务” *材料研究协会（MRS）关于自然通讯“双螺旋”文章的公告特征文章，由Hortense Leferrand博士撰写，并于2019年5月发表。标题：“合成聚合物形成双螺旋形式具有高刚度的双螺旋” *基于网络的杂志“ The Verge”的访谈在便携式电话电池上 - 文章发表于2018年8月8日。*在弗吉尼亚州播出的国家公共广播电台（NPR）的两次访谈
飞机驾驶舱内光学无线耳机的链路可靠性研究
摘要 — 飞机驾驶舱内的通信目前基于有线或射频连接。例如，已经引入无线技术来支持平板电脑。然而，射频技术的使用仍然有限。例如，耳机的无线连接在舒适性和灵活性方面对飞行员来说是一个优势，但也存在一些问题，尤其是射频干扰和音频数据安全问题。基于可见光或红外线的光学无线通信为克服这些问题提供了有趣的可能性。事实上，由于光束被限制在环境中，这项技术可以抵御攻击风险，从而提高安全性。此外，射频免疫可确保没有干扰，从而为通信提供更多资源。本文首次在文献中采用模拟方法研究了飞机驾驶舱内飞行员耳机连接的光学无线信道，并根据给定链路可靠性可实现的最大数据速率确定了其性能。索引术语 — 光学无线通信；红外传输；信道建模。
飞机驾驶舱内光学无线耳机的链路可靠性研究
摘要 — 飞机驾驶舱内的通信目前基于有线或射频连接。例如，已经引入无线技术来支持平板电脑。然而，射频技术的使用仍然有限。例如，耳机的无线连接在舒适性和灵活性方面对飞行员来说是一个优势，但也存在一些问题，尤其是射频干扰和音频数据安全问题。基于可见光或红外线的光学无线通信为克服这些问题提供了有趣的可能性。事实上，由于光束被限制在环境中，这项技术可以抵御攻击风险，从而提高安全性。此外，射频免疫可确保没有干扰，从而为通信提供更多资源。本文首次在文献中采用模拟方法研究了飞机驾驶舱内飞行员耳机连接的光学无线信道，并根据给定链路可靠性可实现的最大数据速率确定了其性能。索引术语 — 光学无线通信；红外传输；信道建模。