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通讯
美国数学协会于 8 月 7 日至 8 月 10 日在印第安纳波利斯举办了 2024 年 MAA 数学节。周四上午，加州大学洛杉矶分校的 Deanna Needell 发表了 2024 年 AWM-MAA Etta Zuber Falconer 讲座，题为“机器学习的公平性”。与会者有机会了解机器学习在图像分析和莱姆病等媒介传播疾病建模中成功和失败的有趣案例。介绍了包括公平性定制方法在内的线性代数学习工具，并介绍了公平性的新方向，这些方向使人口亚群的预测指标比在整个人口中治疗时更好。 Needell 教授的演讲录音可在 MAA 的 YouTube 频道上找到：https://youtu.be/cCw6lqL2TeU?si=a5pZZpZx4eSA-71A Needell 还组织了相关的 AWM-MAA 邀请论文会议，主题为线性系统及其他系统的迭代和草图方法，该会议于周四和周五举行，并包含以下演讲：
通过流算法的镜头尖峰神经网络
峰值神经网络中先前的算法工作与流算法有许多相似之处。但是，这两个空间有限模型之间的连接尚未正式解决。我们采取了第一个步骤来理解这种联系。在上边界，我们根据已知的流媒体算法设计神经算法，用于基本任务，包括不同的元素，近似中位数和重型击球手。我们溶液中神经元的数量几乎与相应的流算法的空间界限匹配。作为一种一般算法原始的原始算法，我们展示了如何在尖峰神经网络中实现有效的线性素描的重要流技术。在下边界，我们给出了通用的还原，表明可以通过空间良好的流媒体算法模拟任何有效的尖峰神经网络。这种还原使我们能够将流空间的下限转换为几乎匹配的神经空间下限，从而在两个模型之间建立了密切的连接。
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一元函数微积分：线性和二次近似、误差估计、泰勒定理、无穷级数、收敛测试、绝对和条件收敛、泰勒和麦克劳林级数。多元函数微积分：偏导数、链式法则、隐式微分、梯度、方向导数、全微分、切平面和法线、最大值、最小值和鞍点、约束最大值和最小值、曲线绘制、积分的几何应用、双重积分、面积和体积的应用、变量变换。常微分方程：一阶及高阶微分方程、线性微分方程。具有高阶常数系数、柯西微分方程、参数变异法、联立微分方程。图论：简介、术语、表示、同构、连通性、Wars Hall 算法、欧拉和汉密尔顿路径以及最短路径树。参考文献：
认知神经科学革命的困境
神经结构表示是脑图或模型样结构，在结构上类似于它们所代表的内容。这些表示绝对是“认知神经科学革命”的核心，因为它们是与革命者的机械承诺兼容的唯一类型。至关重要的是，这些同样的承诺必须在神经元活性的漩涡中观察到结构表示。在这里，我认为，无论观察的时空尺度如何，我们的神经元活性中都没有观察到结构表达。我的论点首先引入了“认知神经科学革命”（第1节），并勾勒出对结构表现形式的突出，广泛采用的说法（§2）。然后，我将咨询各种在各种时空尺度上描述我们的神经元活动的报告，认为它们都没有报告存在结构表示的存在（§3）。在对我的分析（第4节）偏转了某些直觉异议之后，我将得出的结论是，在没有神经结构表达的情况下，代表性和机制不能融合在一起，因此“认知神经科学革命”被迫放弃其承诺之一（第5节）。
认知神经科学革命的困境
神经结构表示是脑图或模型样结构，在结构上类似于它们所代表的内容。这些表示绝对是“认知神经科学革命”的核心，因为它们是与革命者的机械承诺兼容的唯一类型。至关重要的是，这些同样的承诺必须在神经元活性的漩涡中观察到结构表示。在这里，我认为，无论观察的时空尺度如何，我们的神经元活性中都没有观察到结构表达。我的论点首先引入了“认知神经科学革命”（第1节），并勾勒出对结构表现形式的突出，广泛采用的说法（§2）。然后，我将咨询各种在各种时空尺度上描述我们的神经元活动的报告，认为它们都没有报告存在结构表示的存在（§3）。在对我的分析（第4节）中偏转了某些直觉异议之后，我将得出结论，在没有神经结构表达的情况下，代表性和机制不能融合在一起，因此“认知神经科学革命”被迫放弃其主要承诺之一（§5）。
人类和人工智能同事的另类叙事
摘要 专业工作者在人工智能 (AI)、人工智能行业和监管框架的公共叙事交汇处工作。然而，人们对工作者、人工智能系统和他们所服务的公众之间的互动的理解有限。为了为网络学习学术提供信息，迫切需要研究工作者在学习使用人工智能时所发展的知识，以及对工作场所和高等教育中的网络学习的影响。我们将社会和计算科学的观点与超人类的敏感性结合起来，探索专业知识、判断力、责任感和控制力如何在人类工作者和人工智能系统之间重新分配。通过勾勒人工智能引发的变化，我们强调了必要的细粒度研究和分析，以确保人工智能的设计和部署得到深入理解，从而为人们实际如何与算法系统互动提供关键信息。我们提出了关于需要（或可能）对新的人工智能工作实践的信任和信心的问题。人们注意到人工智能介导的工作的复杂性，这促使我们重新思考如何生成为网络工作学习实践提供信息所需的证据。自始至终强调的是人工智能叙事的力量以及推进替代性、更细致入微的叙事的重要性。
印度理工学院德里分校 HAUZ ...
设计、传播设计、交互设计以及其他相关设计领域。候选人应在以下一个或多个领域有研究兴趣：创造力、文化与设计、创造力的神经认知、用户体验设计、信息设计、产品设计、计算机辅助设计、医疗和辅助设备设计、视觉传达、电影制作、动画、数字媒体、游戏设计、文化建构、设计研究、人为因素和人体工程学、久坐行为与健康、包容性设计、环境设计研究、身体意识设计、设计中的社会和文化因素、建筑环境中的健康与保健设计、数据驱动设计、机电一体化、工程设计、能源效率设计、人机交互、情感和说服设计、可用性设计、行为设计、人类发展设计、（经济）金字塔底层设计、社会创新、设计创造力与创新、设计理论与方法（包括设计思维）、虚拟现实、设计中的人工智能、新产品开发、漫画研究、插图、平面设计、为儿童设计、交通设计、可持续性设计、设计草图、设计创新。
rawhash2：使用哈希 -
摘要：可以在生成时分析原始纳米孔信号，这是一种称为实时分析的过程。对原始信号的实时分析对于利用纳米孔测序提供的唯一特征至关重要，从而可以根据分析的分析提早停止读取或整个测序运行。最新的机制Rawhash，通过快速匹配其哈希值，提供了原始信号和参考基因组之间的首个基于哈希的有效和准确的相似性识别。在这项工作中，我们介绍了Rawhash2，该Rawhash2对Rawhash提供了重大改进，包括更敏感的量化和链接算法，加权映射决策，频率过滤器，以减少模棱两可的种子命中量，基于哈希的素描的最小化以及对R10.4流元电池版本和POD5和慢速5文件的支持。与Rawhash相比，Rawhash2提供了更好的F1精度（平均为10.57％且最高20.25％）和更好的吞吐量（平均比Rawhash（平均为4.0倍，最高9.9×））。可用性和实现：RAWHASH2可在https://github.com/cmu-safari/rawhash上找到。我们还提供脚本以在GitHub页面上充分复制我们的结果。
国际水稻研究所（IRRI）作为国际农业研究中心（IARC）：从冷战到一个CGIAR
摘要本文在勾勒出从冷战起源到现在的国际水稻研究所（IRRI）的历史上迈出了一个适中的步骤。合并不同的来源来讲述这种叙述，本文旨在填补Irri开发叙事中的一些空白，提供一些其他细节，并将其扩展为在一个CGIAR下覆盖Irri。在冷战期间，美利坚合众国与苏联社会主义共和国联盟（此后的苏联共和国联盟）之间的地缘政治竞争帮助1960年在菲律宾建立了IRRI。这迎来了绿色革命。在冷战地缘政治的坩埚中形成，IRRI于1991年之后进行了变化，例如：（1）对IRRI作为国际农业研究中心（IARC）的正式认可； （2）2014年后，农业研究中公共支出的稳定，增加和最终下降（Beintema and Echeverria 2020年）； （3）法案和梅琳达·盖茨基金会（BMGF）在Irri的活动中的战争后战争的参与（麦地那2020年）； （4）扩大BMGF的公司参与，这是通过在一个CGIAR下的国际农业研究咨询集团（CGIAR）集中化来促进的。这个
斯特拉特福德学校夏令营小册子2025
时尚前锋：数字设计点燃您的孩子的创造力，而风格符合技术！这个令人兴奋的节目非常适合具有时尚风光的年轻设计师。在亲自举办课程时，学生将使用动态的在线设计工具将自己的想法栩栩如生，以数字格式的面料，颜色和样式进行实验，以反映专业时尚界。在整个课程中，学生将探索从素描和数字图案制作到了解面料纹理和季节性趋势的时装设计的基础。与平板电脑或笔记本电脑的动手实践，他们将开发独特的风格，并在经验丰富的教练的指导下创建衣服，配饰和服装的虚拟模型。不需要先前的设计经验 - 只需热爱创造力和自我表达！除了设计技能，学生还将增强他们的解决问题的能力，练习团队合作，并在向同伴展示工作时建立信心。加入我们的旅程，将面对面订婚与创新的在线工具相结合，以探索前所未有的时尚世界！上升3 - 5年级