《教育者规范和标准》(南非共和国 [RSA] 2000)和《教师教育资格最低要求》(MRTEQ)(RSA 2011)明确规定,社区、公民和牧师角色是南非合格教师的七种角色之一。教师应接受各种教学策略的培训,以便将牧师角色应用于需要情感支持的学习者。他们需要获得适当的资源和专家协助(如有必要),以支持学习者的整体福祉、成长和全面发展(Joubert 2023)。由于教师每天都与学习者打交道,因此他们应该在学习者出现心理社会挑战时立即应对,而不是等待专家的帮助。然而,学校和师范教育机构往往忽视教师的牧师角色(Schoeman 2012)。考虑到南非教育环境中存在的心理健康挑战(Artz 等人,2016 年),南非人权委员会年度报告(2017 年)的一个重要发现是,南非政府在心理健康方面的投资严重不足。
∂ttt f e + + +Δk∆ ∆ ∆ ∆ ∆C C ∆ ∆ ∆CCCCCH + ft E K当它是Iσσσσ演出时,
传统上,工程伦理被视为仅属于贫血领域。在本章中,有人认为工程伦理可以从社会学方法中学到很多东西。这一点尤其重要,因为所有工程师都是隐性的社会学家。他们对自己居住,社交和工作的社会世界形成了一种看法 - 他们认为他们的工程文物将被部署。对形式社会学的更多了解使工程师能够以更跨学科和多维的方式将其实践背景,理解问题并产生工程思想。社会学还可以帮助我们了解技术伦理(以及工程师的作用)如何以及为什么(文化)和时间(历史上)以及社会系统的结构变化以及思想历史的变化。社会学为我们提供了与学生合作时解构简单观点的工具,例如技术决定论和信念技术设计是价值中立的。本章介绍了我们认为的三种最关键的社会学方法及其对工程伦理教育的潜在贡献:批判理论,后殖民理论以及科学,技术和社会(STS)研究。
• IC2024_10_01 代数几何和/或交换代数博士后研究员 BCAM-巴斯克应用数学中心的奇点理论和代数几何组 (STAG) 和约翰内斯古腾堡美因茨大学的代数、几何、拓扑和数论组 (AGTZ) 正在寻找一名 2 年的博士后,由 STAG 的 Javier de Bobadilla、Ilya Smirnov 和 AGTZ 的 Manuel Blickle、Duco van Straten 指导。该职位由 AEI-DFG 联合资助 (BL 1072/3-1“经典奇点理论与正特征方法相遇”) ,申请人应积极参与上述 DFG/AEI 提案中概述的一个或多个项目。研究员预计将在 JGU Mainz 工作一年,在毕尔巴鄂工作一年。该职位无需出差,并提供一些差旅资金。潜在研究员应具有交换代数或代数几何背景,并根据 PI 所追求的方向进行解释。我们的主要选择标准是研究卓越性,但我们会考虑申请人的背景或兴趣是否与我们研究小组所追求的方向重叠。工资:根据经验,研究员的年薪总额在 JGU 为 55.556,88 欧元,在 BCAM 为 29.994 欧元 - 36.420 欧元。合同:JGU 1 年 + BCAM 1 年 成立时间:灵活,截止至 2025 年 10 月 1 日 截止日期:2025 年 1 月 13 日,14:00 CEST 有关该职位的更多信息,请访问:https://joboffers.bcamath.org/apply/ic2024-10-01- postdoctoral-fellow-in-algebraic-geometry-and-or-commutative-algebra
与年龄相关的大脑变化会导致认知能力下降和痴呆。近年来,研究人员广泛研究了与年龄相关的功能连接 (FC) 变化与痴呆之间的关系。这些研究使用静息态功能磁共振成像 (rs-fMRI)、脑电图 (EEG) 相干性分析和图论方法等技术探索了在衰老和神经退行性疾病中观察到的 FC 模式的变化。当前的综述总结了这些发现,这些发现强调了使用这些技术 FC 变化对认知能力下降和神经退行性疾病进展的影响,并强调了了解神经变化对于早期发现和干预的重要性。这些发现强调了认知衰老的复杂性以及进一步研究以区分正常衰老和病理状况的必要性。rs-fMRI 通过捕捉静息期间大脑活动的连贯波动,为研究与衰老和病理相关的大脑变化提供了必要的信息,从而提供了对 FC 的洞察,而没有与任务相关的混淆。默认模式网络和前顶叶控制网络等关键网络对于揭示与年龄相关的连接变化至关重要。尽管存在神经血管解偶联和数据复杂性等挑战,但持续的进步有望改善 rs-fMRI 在理解整个生命周期认知衰退方面的临床应用。EEG 和脑磁图 (MEG) 是具有高时间分辨率的经济有效的技术,可以详细研究脑节律和 FC。最近的研究强调了 EEG/MEG 通过识别大脑连接模式的变化在早期阿尔茨海默病检测中的潜力。机器学习技术的集成提高了诊断准确性,尽管还需要进一步的验证和研究。图论提供了一个定量框架来分析认知网络,识别健康衰老和病理状态之间明显的拓扑差异。未来的研究应该扩大对轻度认知障碍以外的各种神经退行性疾病的探索,整合神经成像技术以提高诊断精度并加深对大脑功能和连接的了解。
我们在复杂的自适应系统中探讨了新兴量子样理论的概念,并特别研究了Lotka – Volterra系统中这种新兴(或“模拟”)量子理论的具体示例。通常,我们研究了在经典系统上实施量子力学的数学形式主义的可能性,以及使用这种方法的条件。我们从汉密尔顿– jacobi(HJ)方程的经典系统的标准描述开始,并将其减少到有效的schrodinger-type方程,并具有(模拟)planck常数y,该方程是系统依赖的。的条件是,依赖状态的所谓量子电势𝑉被HJ方程中的一些额外项取消。我们考虑了这个附加术语,以规定正在考虑的经典系统与“环境”的耦合。我们假设经典系统可以通过对环境进行微调来取消(至少大约)(至少大约)。这可能提供了一种机制,可以在(复杂)自适应系统(例如生物系统)中建立稳定的固定状态。特别是我们提出了一个普遍的论点,即为什么经典系统的非平衡动力学会导致模拟量子描述,以确保稳定性与适应性兼容。在这种情况下,我们强调了模拟量子动力学的状态依赖性,我们还介绍了模拟量子,依赖状态,统计领域理论的新概念。通过这种方式,我们将破坏性的概念重新构架为“量子湍流”的概念,即我们还讨论了量子到经典的某些通用特征以及我们建议的流体力学表述的湍流阶段中发现的模拟量子到古典过渡。可以类比,量子和经典之间的过渡可以与从层流到流体动力学的湍流过渡。
量子化学(QChem)及其准确预测分子和材料性质的能力如今对于广泛的现代量子科学而言是不可或缺的。例如,它加深了我们对化学过程的理解,1 – 6 并推动了材料科学的发展。7 – 16 近年来,QChem 的成功不仅归功于理论和算法方面的重大进步,也归功于硬件计算能力的提高。事实上,几乎所有现代量子化学技术都依赖于多体波函数的紧凑表示(即有效存储)和有效操控 17 – 23 或相应的约化密度矩阵。24 – 28 特别是对于弱关联系统,即使在大规模下也可以常规获得有效和准确的解。29 – 32 相比之下,强关联问题仍然是一个关键挑战。量子计算或许是解决这一问题的一个有希望的方向
尽管通常不可能预测混乱系统的特定未来状态(尚未知道在2012年12月21日在俄勒冈州将在俄勒冈州的哪种温度),但仍然有可能对整个系统的行为提出统计要求(俄勒冈州2012年12月的2012年12月温度很可能比其2012年7月的温度更冷)。气候系统有混乱的组成部分,例如El Nino和流体湍流,但它们的长期影响远低于温室效应。这有点像飞机在暴风雨的天气中飞来飞来:它可能会瞬间被燃烧,但它仍然可以从一个机场转移到另一个机场。
在管理中介绍定量方法:一种实用方法,该管理中的定量方法的综合指南采用了一种实用方法,使用现实世界中的案例研究来证明每一堂课。学生可以使用Microsoft Excel和R在线进行案例研究,从而使其成为互动和动手学习的经验。本书着重于将定量方法应用于业务和管理决策,从而减少了理论信息以腾出空间来分析现实生活中的问题。每一章都简要说明了关键概念,然后是一个需要解决的现实管理案例。解决方案是在Excel文件中提供的,可以从书的网站下载。此外,附录还使用R统计语言为相同问题提供解决方案。该宝贵的参考指南适合研究生,MBA和执行教育学生,以及希望改善决策过程的经理。作者,MiguelángelCanela,InésAlegre和Alberto Ibarra都是其领域的专家,在数学,管理和决策分析方面具有强大的背景。他们为这份综合指南带来了丰富的知识和经验。角色管理科学在决策过程中的角色是多方面的。从各种案例研究中可以明显看出,它有效地应用了。这些实例激发了用户在组织中采用创新的方式利用管理科学。然后通过求解模型来生成用于管理的解决方案和建议。“管理科学介绍”采用了一种面向应用程序的方法,继续了问题的问题,该方法一直是每个版本的标志。这涉及在引入的管理科学模型以及引入的管理科学模型附带提出问题。这种方法不仅展示了该过程的工作原理,而且还展示了它如何对决策过程的贡献,从而使其引人入胜和激励性。管理科学教科书的撰写是为了使数学和技术概念对商业和经济学专业的学生有用。教学同事和成千上万的学生的回答表明,这一挑战已成功满足。忠实用户的有用评论和建议在文本的成功中发挥了重要作用,以确保其保持相关和有效。为了进一步研究本文的水平,全面使用了公认的符号,这使得先进的材料更容易获得进一步的研究。本书背面还包括参考文献和参考书目部分,以帮助学生进一步探索这些概念。在2016年,Matthias Durr在各种设备上很容易访问Matthias Durr的管理思想的演变。该书的可用性包括物理副本和在线访问,已公开以即时检索。同时,H.B。Drury的作品2007年的作品结合了历史和商业观点,在他的2007年出版物中。
近年来,人工智能领域取得了显著进展,其中人工神经网络 (ANN) 走在这场革命的最前沿。这些生物神经元的概念模型在解决分类、模式识别和预测等复杂问题方面表现出了前所未有的能力。然而,随着我们不断突破 ANN 应用的界限,我们面临着一个重大挑战:这些模型对计算的要求很高,而且能耗很高,尤其是在大规模问题和资源有限的应用中。神经形态工程 (NE) 和神经形态计算 (NC) 是两个密切相关的领域,它们为这些紧迫问题提供了有希望的解决方案。NE 旨在复制电路和系统中的生物神经网络行为,而 NC 则专注于开发基于这些生物启发原理的应用程序。这些跨学科领域吸引了来自不同背景的研究人员,包括神经科学、物理学、计算机科学、电气工程和计算机工程,从而培育了一个丰富的创意和创新生态系统。近年来,我们看到在使用数字、模拟和混合信号电路和系统实现生物启发神经元和网络模型方面取得了重大进展。这些发展使我们更接近在人工系统中复制大脑功能。然而,神经形态计算的全部潜力仍有待发挥,在实际应用和现实世界的实现方面仍有许多需要探索的地方。本研究主题“从理论到实践:神经形态计算应用的最新发展”旨在弥合神经形态计算领域的理论进步与实际应用之间的差距。我们寻求能够展示神经形态硬件、新颖架构和各个领域创新应用的最新发展的贡献。我们很高兴提出一个研究主题,其中包含对这个快速发展的领域做出重大贡献的前沿研究文章: