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决策认知科学的暑期实习...
在很大程度上，您可以摆脱这样的体验。但是，如果您在我们熟练的导师的仔细指导下成功地从头到尾浏览了一个项目，那么这些经验是在行为或认知科学领域的研究生院的宝贵准备。我们的实验室经常在出版物上包括本科生的合着者，虽然我们不能保证您的实习经验会导致出版物（毕竟，科学很困难，实验并不总是按照我们的计划来实现）。当项目导致出版物时，我们提供合作。实习也是将您的网络扩展到自己的大学之外的机会，这在简历上看起来令人印象深刻，并有可能导致外部来源的额外参考书。
小鼠模型中源自关节体积和纹理协方差模式的阿尔茨海默氏病风险的网络生物标志物
摘要。阿尔茨海默氏病（AD）缺乏有效的治疗方法，通常在发生实质性病理变化后发现干预措施具有挑战性。早期发现和对危险因素及其下游影响的理解至关重要。动物模型提供了研究这些前驱阶段的宝贵工具。我们使用表达三个主要人类APOE等位基因的小鼠来投资各种遗传风险，代替了小鼠APOE。我们利用这些小鼠模型利用高分辨率磁共振扩散成像，因为它提供了可以共同分析的多个参数的能力。我们研究了APOE基因型如何与年龄，性别，饮食和免疫力相关，以产生区域脑体积和分数各向异性的共同变化，这是对脑水扩散的敏感度量。我们的结果表明，基因型强烈影响尾状壳，PON，扣带回皮层和小脑，而性别影响双侧杏仁核和梨状皮层。免疫状态会影响许多区域，包括顶叶皮层，丘脑，听觉皮层，V1和双侧齿状小脑核。危险因素相互作用特别影响杏仁核，丘脑和PON。apoE2小鼠在常规饮食上表现出最少的时间变化，表明弹性，而ApoE3小鼠对高脂饮食（HFD）的影响最小。HFD扩增了多个大脑区域的衰老效应。包括饮食在内的AD危险因素的相互作用显示出灰灰色，PON，PONS，AMYGDALA，下丘，M1和腹侧轨道皮层的显着变化。未来的研究应研究这些协调的体积和纹理变化基础的机械性，可能通过检查基因表达和代谢中的网络相似性，以及它们与与神经退行性疾病进展有关的结构途径的关系。
对自动驾驶系统中的错误固定模式的全面研究
随着自主驾驶系统（ADS）变得越来越复杂，对日常生活不可或缺，因此相应地增长了这些系统中软件错误的性质和缓解性质的重要性。应对自动驾驶系统中软件维护的挑战（例如，处理实时系统决策并确保安全至关重要的可靠性）至关重要，这是至关重要的，这是由于实时决策要求的独特组合和广告中的高赌注。该领域中自动化工具的潜力是有希望的，但是我们对所面临的挑战以及手动调试和修复此类系统所面临的策略的理解仍然存在差距。在本文中，我们提出了一项经验研究，该研究调查了广告中的错误固定模式，以提高可靠性和安全性。我们已经分析了两个主要的自动驾驶项目的提交历史和错误报告，即阿波罗和自动驾驶，从1,331个错误修复中，研究了错误症状，根本原因和错误框架模式。我们的研究揭示了几种主要的错误框架模式，包括与路径计划，数据流和配置管理相关的模式。此外，我们发现错误框架模式的频率分布明显取决于其性质和类型，并且某些类别的错误是经常出现的，并且灭绝更具挑战性。根据我们的发现，我们提出了ADS错误的层次结构和15个句法错误框模式的两个分类法和27个语义错误框架模式，可为错误识别和分辨率提供指导。我们还贡献了1,331个ADS Bug-Fix实例的基准。
塞内加尔的时空温度和降雨模式的40年遥感分析
气候变化的影响在全球范围内显现出来，许多非洲国家（包括塞内加尔）特别脆弱。地面观察和对这些观察结果的有限访问的下降继续阻碍研究范围来理解，计划和减轻气候变化的当前和未来影响。这发生在地球观测（EO）数据，方法和计算能力的快速增长时，这可能会增加数据筛分区域的研究。在这项研究中，我们利用了使用Google Earth Engine利用历史EO数据的卫星遥感数据来研究1981年至2020年塞内加尔的时空降雨和温度模式。我们将chirps降水数据和ERA5-Land重新分析数据集结合在一起，用于遥感分析，并使用Mann – Kendall和Sen的坡度统计测试进行趋势检测。我们的结果表明，从1981年到2020年，塞内加尔的年度温度和降水增加了0.73℃和18毫米。塞内加尔的所有六个农业生态区都表现出统计学上显着的向上降水趋势。然而，卡萨姆斯，费洛，塞内加尔东部，花生盆地和塞内加尔河谷地区在温度上表现出统计学上显着的向上趋势。在南部，气候变化的方法将集中在降雨量增加的影响上，例如流量和土壤侵蚀。 相反，在波多哥和圣路易斯等干燥的北部地区，重点将放在解决水资源短缺和干旱状况上。在南部，气候变化的方法将集中在降雨量增加的影响上，例如流量和土壤侵蚀。相反，在波多哥和圣路易斯等干燥的北部地区，重点将放在解决水资源短缺和干旱状况上。在塞内加尔东部地区的萨拉亚（Saraya），古迪里（Goudiry）和坦巴丘加（Tambacounda）等主要农作物区域的高温也威胁着农作物产量，尤其是玉米，高粱，小米和花生。通过承认和解决气候变化对各种农业生态区的独特影响，决策者和利益相关者可以制定和实施定制的适应策略，这些策略在促进韧性和确保面对不断变化的气候的情况下更加成功，并确保可持续的农业生产。
大师实习优惠 - 2025年春季从Pac -Bayesian的角度来预测
机器学习算法在我们的社会中越来越普遍。随着这些算法的快速扩展，当研究算法应用于新数据时，就其可靠性和概括性能出现了许多问题。因此，对最广泛使用的算法进行了深入的数学分析，在当前的研究中起着越来越重要的作用。新工具以快速的速度出现，有助于研究为什么这些算法概括地概括了。这项研究属于统计学习理论的主要领域[8]。为了获得相关的统计保证，已经开发了许多方法，例如统一稳定性的概念，假设空间的复杂度度量或Pac-Bayesian理论[7，5]。Pac-Bayesian方法最近在发现新颖的概括范围中导致了连续的突破，直到现在，这些范围才能使用替代理论产生。它也已用于得出新算法以最大程度地减少此类界限（称为自我限制算法[9，第7章]）。
小脑Purkinje细胞条纹模式揭示了小鼠正常衰老期间细胞损失的差异脆弱性
与年龄相关的神经退行性疾病涉及细胞数量减少和行为能力受损。神经变性和行为缺陷在衰老期间也出现，尤其是在没有疾病的情况下。调节运动和认知的小脑容易受到衰老和疾病的细胞损失。在这里，我们证明了老年小鼠的小脑Purkinje细胞损失在空间上不是随机的，而是出现在旁皮条纹的模式下。我们还发现，与年轻小鼠相比，老年小鼠的运动配位受损和更严重的震颤。然而，图案化的Purkinje细胞损失与运动功能障碍之间的关系并不简单。对神经学典型个体的人类小脑的死后样本的检查支持在衰老期间的选择性丧失Purkinje细胞的存在。这些数据揭示了小脑衰老的时空细胞底物，可以告知神经元脆弱性如何导致神经变性和随之而来的行为恶化。
交互模式和物联网的影响分析......
摘要。如今，估计有一半的连接设备与物联网 (IoT) 有关。物联网范式导致信息技术能源需求增加。能源需求一方面是由于物联网设备数量庞大，另一方面是由于大量物联网终端用户应用程序消耗这些设备产生的数据。然而，考虑到此类应用程序的开发中的能源消耗，使用物联网设备产生的数据仍然具有挑战性。人们缺乏关于开发绿色物联网应用程序的最佳实践的知识。本文提出的工作旨在提高应用程序设计人员对物联网协议和交互模式的选择对应用程序能耗的影响的认识。为此，我们通过实验分析了 HTTP 和 MQTT 的能耗，它们是物联网消费者应用程序最流行、最成熟和最稳定的两种协议。对于 HTTP 协议，我们研究了发布-订阅和请求-回复交互模式。对于 MQTT，我们研究了具有三种可用服务质量的发布-订阅交互模式。我们还研究了消息有效负载对能耗的影响。结果表明，发布/订阅交互模式的能耗低于同步交互模式（约低 92%），而对于发布/订阅交互模式，HTTP 比 MQTT 协议消耗的能量多 20%。最后，我们表明有效负载对能耗的影响很小，有效负载从 24 到 3120 字节不等，开销为 9%。