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学术和学生事务委员会 - UC董事会
执行摘要圣地亚哥UC提议建立计算，信息和数据科学学校。学校的目标是在培训加利福尼亚人的计算，信息和数据科学领域中发挥重要的教育作用，这是整个社会发展的关键，尤其是在许多领域的人工智能应用程序最近更广泛的出现。通过其学术核心，Halicioğlu数据科学研究所将提供一种跨学科的教育，并以道德方法为基础，以使用数据的使用。 学校计划通过将研究所与全国一个领先的计算中心之一，圣地亚哥超级计算中心组合在一起，作为数据科学领域的教育和研究实验室，包括人工智能，机器学习和信息学，由可访问的实验计算机基础结构启用，该实验可以成为一种必不可少的成分。 学校将在推进所有学科的数据科学并推进计算应用程序中的最新技术方面发挥关键作用。 与圣地亚哥分校现有的学校和学术部门共同，该学校希望在建立新的探究领域中发挥关键作用，并为增加大学所有学科的合作提供了催化剂。 因此，学校将为加利福尼亚大学的公共使命做出贡献，以提高社会服务知识。 受学校培训的学生将准备领导人工智能，数据分析和数据策展方面的未来创新。通过其学术核心，Halicioğlu数据科学研究所将提供一种跨学科的教育，并以道德方法为基础，以使用数据的使用。学校计划通过将研究所与全国一个领先的计算中心之一，圣地亚哥超级计算中心组合在一起，作为数据科学领域的教育和研究实验室，包括人工智能，机器学习和信息学，由可访问的实验计算机基础结构启用，该实验可以成为一种必不可少的成分。学校将在推进所有学科的数据科学并推进计算应用程序中的最新技术方面发挥关键作用。与圣地亚哥分校现有的学校和学术部门共同，该学校希望在建立新的探究领域中发挥关键作用，并为增加大学所有学科的合作提供了催化剂。因此，学校将为加利福尼亚大学的公共使命做出贡献，以提高社会服务知识。受学校培训的学生将准备领导人工智能，数据分析和数据策展方面的未来创新。受学校培训的学生和工作专业人员将有一个独特的机会来学习数据科学的基本方面，并获得计算机的实际方面的动手经验，这都是对这些进步的道德和公共政策维度的欣赏。随着学校的教育和研究任务，其目标是为在21世纪社会所面临的问题的人类，科学和技术方面的进步铺平道路，从而促进加利福尼亚州加州大学圣地亚哥，加利福尼亚州和国家的战略目标。
德国 HCI
通过重新组合在爱好者存储库中找到的模型来创建新的 3D 打印对象被称为“重新混合”。在本文中，我们探讨了如何最好地支持用户重新混合特定类别的 3D 打印对象，即那些执行机械功能的对象。在我们的调查中，我们发现制造商通过手动从一个父模型中提取零件并将它们与来自不同父模型的零件组合来重新混合这些机器。这种方法通常将一个制造商制造的轴放入另一个制造商制造的轴承中，或者将一个制造商的齿轮与另一个制造商的齿轮组合在一起。然而，这种方法是有问题的，因为来自不同制造商的零件往往配合不佳，这导致长时间的调整和测试打印，直到所有零件最终协同工作。我们通过交互式系统 grafter 解决了这个问题。Grafter 做两件事。首先，grafter 在很大程度上自动化了从 3D 打印机中提取和重新组合机械元素的过程。其次，它强制执行一种更有效的重用方法：它阻止用户提取单个部件，而是允许提取已经协同工作的机械元件组，例如轴及其轴承或齿轮对。我们称之为基于机制的重新混合。在最终的用户研究中，参与者使用 grafter 重新混合的所有模型都可以进行 3D 打印而无需进一步调整并立即工作。
开发审查指南：GDCL 12.27.24
●2015年所有联合国成员国通过的2030年可持续发展议程为人们和地球的和平与繁荣提供了共同的蓝图。它描述了17个可持续发展目标（SDG），这是全球合作伙伴关系中所有国家（开发和发展的行动）的紧急呼吁。●我们的许多日常活动，例如使用电力，驾驶汽车或废物处置，都会导致温室气体排放。这些排放构成了家庭的碳足迹。在线碳足迹计算器估计您在三个领域的占地面积：家庭能源，运输和浪费。人们可以对一些活动产生多少吨二氧化碳以及需要多少树来抵消这些排放量 - 免费使用！●《环境资源指南》（ERG），由美国建筑师学院发表[1989]，首次在主流建筑实践中首次使用生命周期评估（LCA）方法。●LEED强调基于点系统的能源效率和碳排放降低，BREEAM系统涉及更广泛的评估类别，例如生态学和污染。●井建筑标准●国家绿色建筑标准（NGB）●Passivhaus（Passivhaus.com）●国际生活未来研究所（ILFI）●生物极屋顶将绿色屋顶与太阳能电池板结合在一起。这些屋顶可以吸收雨水，减轻热岛效应并提供太阳能。冷却器屋顶温度使太阳能电池板更有效地工作。●Dark Sky International提供了有效的照明指南和产品规格，并最大程度地减少了光污染对环境的有害影响。●罗格斯报告有关15分钟的社区
从结构MRI和MEG数据估算大脑年龄
大脑年龄预测研究旨在可靠地估计个体年龄年龄与基于神经成像数据的预测年龄之间的差异，这已被认为是对疾病和认知下降的信息衡量。由于大多数先前的研究仅依赖于磁共振成像（MRI）数据，因此我们在此研究是否使用大量的健康受试者（N = 613岁，年龄18-88岁，年龄18-88岁）将结构MRI与功能性磁脑表生矩（MEG）信息相结合，以改善年龄预测。为此，我们研究了降低维度降低和多元关联技术的性能，即主成分分析（PCA）和规范相关性分析（CCA），以应对神经影像数据的高维度。与使用MRI功能（MAE为5.33岁）相比，使用MEG功能（9.60岁的平均绝对误差（MAE）为9.60年）的性能较差，但是将这两种功能集结合在一起的堆叠模型改善了年龄预测的性能（MAE 4。88年）。此外，我们发现PCA导致了劣质性能，而CCA与高斯工艺回归模型结合使用，产生了最佳的预测性能。值得注意的是，CCA使我们能够可视化有助于大脑时代预测的显着贡献的特征。我们发现，皮层结构的MRI特征比皮质特征更可靠，并且光谱MEG测量比Connectiv-Ity指标更可靠。我们的结果提供了对脑衰老反射的基本过程的见解，对鉴定可靠的神经退行性疾病的可靠生物标志物产生了希望，这些疾病在寿命后期出现。
长 Aa 拼写为 ai 或 ay 组件
音节中 /āāā/ 之前的辅音。这种拼写通常用于单词末尾。我们将这个模式读作 _ay。• 指向 ai_。这个模式叫什么？学生和老师：ai 空白 它拼写什么声音？学生和老师：/āāā/ • 指向 _ay。这个模式叫什么？学生和老师：空白 ay 它拼写什么声音？学生和老师：/āāā/ • 我将使用我们的解码策略来阅读一个包含长 a 的单词，拼写为 ai_ 或 _ay。把单词 complaint 写在黑板上。让我们假装不认识这个词。我将使用阅读大词策略来弄清楚。首先，我在单词中的元音下划线。在 o 和 ai 下划线。我知道音节中一个 o 后面如果有一个辅音，就会发 /ŏŏŏ/ 的声音。我将 a 和 i 一起划线，因为这两个元音合在一起发音为 /āāā/。接下来，我寻找我知道的其他部分。我在每个部分下面都打一个点。在 c、m、p、l 和 t 下打点，同时说出它们发出的发音。我知道这个单词的所有部分，这意味着我能读懂它。我知道这个单词有两个元音，这意味着它有两个音节。我仔细查看每个音节，确保每个音节都包含一个元音。我会在每个元音之前和/或之后添加一个或两个辅音。仔细查看 com 和 plaint 。现在，我读音节，如果需要，就发音：/kŏm/ /plānt/, com'plaint'。听起来不太对，所以我会弯曲元音。我会把 /ŏŏŏ/ 的发音改成中元音：/kƏm/ /plānt/。投诉！这很有道理。
biostatistics，赞比亚，赞比亚大学公共卫生学院，赞比亚。 *通讯作者：zuluolipa@yahoo.com引用：zulu o，lupenga j
背景：研究约束运动疗法和镜像治疗对上肢功能结果的疗效，对于晚期亚急性和慢性中风的患者。材料和方法：这项研究是一项单中心，随机，单一主题盲，2向交叉。招募了12名在卢萨卡物理治疗系大学教学医院接受慢性中风的参与者。患者被随机分配在联合治疗的组（n = 6）或常规治疗组（n = 6）中。Microsoft Excel用于随机分配和试验组分配。将两个序列中相同类型处理的数据组合在一起并分析。主要分析比较了随访6周的两组运动和运动功能的范围。结果：通过镜像治疗的约束诱导运动疗法在运动范围，日常生活活动和运动功能方面产生了显着改善（p <0.016）。在任何一种治疗组的生活质量中均未观察到显着改善。然而，在改善运动范围，运动功能，日常生活活动和生活质量方面，约束诱导运动疗法与镜像疗法和常规理疗之间没有发现显着差异。关键字：中风，约束诱导运动疗法，镜像治疗，功能活动，上肢，结论：总体而言，约束诱导的运动疗法和镜像治疗的结合显示，在晚期亚急性和慢性中风的上肢障碍管理方面，关于运动，运动功能范围以及慢性中风患者日常生活的活动的上肢障碍的治疗方面有更好的改善。
自动驾驶汽车导航系统的数学技术
摘要：高级数学方法在自动驾驶指导系统中经常使用，以确保它们正常，可靠和有效地工作。这个摘要谈论用于创建和改进这些系统的一些最重要的数学方法。一种重要的方法是概率机器人，它使用贝叶斯过滤器，例如Kalman滤波器及其非线性版本（扩展的Kalman滤波器和无味的Kalman滤波器）来估计车辆的状态并了解不总是清晰或响亮的传感器数据。路径规划算法（如A和Dijkstra的算法）需要找到最佳路线。基于抽样的方法，例如快速探索随机树（RRT），可以帮助解决高维空间中的问题。控制理论是保持汽车稳定并遵循您想要采取的方向的非常重要的部分。模型预测控制（MPC）经常使用，因为它可以在考虑系统行为时处理具有多个变量的控制作业。用于建模车辆如何移动，使用微分方程和动力学系统理论来显示控制输入如何影响车辆随着时间的推移的作用。此外，将来自LiDAR，相机和GP等不同来源的数据组合在一起的方法对于制作世界的准确而完整的图片非常重要。优化方法通过调整汽车的路径，减少能源利用并缩短行程时间来改善跟踪。通过使用老式的数学方法和新的，尖端的机器学习方法，自动驾驶汽车跟踪系统变得越来越聪明，更有能力和更可靠。除了这些方法外，还越来越多地将机器学习和深度学习添加到指导系统中，以帮助他们做出更好的决策，并在快速变化且非常复杂的设置中更加灵活。这些模型可以通过查找趋势并进行预测来从非常大的数据集中学习，这些预测对于找到对象，理解场景和自行做出决策等任务很重要。这使得他们可以在现实生活中广泛使用。
水稻现象选择的表现：种群大小和基因型 - 环境相互作用对预测能力的影响
现象预测（PP）是一种利用近红外光谱（NIRS）数据的新方法，为育种应用提供了基因组预测（GP）的替代方法。在PP中，高光谱关系矩阵取代了基因组关系矩阵，可能会导致添加剂和非加性遗传效应。与GP相比，PP具有成本和吞吐量的优势，但影响其准确性的因素尚不清楚，需要定义。本研究研究了各种因素的影响，即训练人群的规模，多种环境信息整合以及基因型X环境（GXE）效应对PP的影响与GP相比。我们评估了在四种不同环境中种植的水稻多样性面板中的几种农艺上重要特征（开花，植物高度，收获指数，千粒体重和谷物氮含量）的预测准确性。培训人群规模和GXE效应包容对PP准确性的影响最小。影响PP准确性的关键因素是包括的环境数量。使用来自单个环境的数据，GP通常超出执行的PP。但是，使用来自多个环境的数据，使用基因型随机效应和每个环境的关系矩阵，PP获得了与GP的可比精度。与使用单个信息源相比，将PP和GP信息组合在一起（例如，GP，PP的平均预测能力以及GP和合并的GP和PP的平均预测能力分别为0.44、0.42和0.44）。我们的发现表明，当所有基因型至少具有一个NIRS测量值时，PP可以与GP一样准确，这可能为水稻育种计划提供重要优势，降低育种周期并降低计划成本。
通过直接外延方法在单个芯片上单一集成了μLED/hemts microdsplay
基本上，微滤线的微型播放主要由μLED阵列和电子零件组成，这些阵列和电子零件可电动驱动单个μLED。当前，使用两种主要方法来整合μLED阵列和电子零件。第一种方法是基于大规模转移技术的所谓“选择”，这意味着数百万的LED从晶圆转移到晶体管背板，在晶体管背板中，非常高的精度约为1 µm，需要大量时间。结果，产率通常非常低，[13-16]，因此这种方法对于制造微型播放是不切实际的，尤其是对于AR/VR应用。第二种方法是基于翻转芯片键合技术，其中μLED和CMO（用于电动驱动单个μLED）分别制造，然后将其合并晶片键合在一起。[17]但是，值得强调的是，第二种方法面临着两个主要的挑战。第一个挑战是由于组装问题。由于需要通过CMOS CUIT来驱动单独的可寻址LED，因此采用了一种异质的集成方法，用于与电动驱动零件的CombineμLED。[4,8–13]在这种情况下，仍然存在μLED和CMO之间对齐的准确性问题，因此仍然限制了转移产量，然后增加了制造成本。第二个挑战是由于μLED的光学性能降解，其中μLED是通过光刻技术和随后的干蚀刻过程制造的。[4-11]在这种干蚀刻和随访过程中，引入了严重的损坏，导致μED的光学效果严重降解。[18,19]此外，随着降低LED的尺寸，问题的严重程度进一步增强。[18-22]尽管采用了使用原子层沉积（ALD）技术的额外钝化过程，但[22,23]由于在干etter蚀过程中造成的不可逆损害，光学性能的恢复是微不足道的。因此，用于制造微型播放的这种杂基整合方法仍然远非令人满意。我们认为，电气驱动的LED和高电子迁移式晶体管（HEMT）的外延整合
通过直接外延方法在单个芯片上单一集成了μLED/hemts microdsplay
基本上，微滤线的微型播放主要由µ LED阵列和电子零件组成，这些阵列和电子零件可电动驱动单个µ LED。当前，使用两种主要方法来整合µ LED阵列和电子零件。第一种方法是基于大规模转移技术的所谓“选择”，这意味着数百万的LED从晶片转移到晶体管背板，在晶体管背板上，非常高的精度约为1 µm，需要大量时间。结果，产率通常非常低，[13-16]，因此这种方法对于制造微型播放是不切实际的，尤其是对于AR/VR应用。第二种方法是基于翻转芯片键合技术，其中µ LED和CMO（用于电动驱动单个µ LED）分别制造，然后将其合并晶片键合在一起。[17]但是，值得强调的是，第二种方法面临着两个主要的挑战。第一个挑战是由于组装问题。由于需要通过CMOS CUIT来驱动单独的可寻址µ LED，因此采用了一种异质的集成方法，用于与电动驱动零件的Combine µ LED。[4,8–13]在这种情况下，仍然存在µ LED和CMO之间对齐的准确性问题，因此仍然限制了转移产量，然后增加了制造成本。第二个挑战是由于µ LED的光学性能降解，其中µ LED是通过光刻技术和随后的干蚀刻过程制造的。[4-11]在这种干蚀刻和随访过程中，引入了严重的损害，从而导致µ LED的光学表现严重降解。[18,19]此外，随着缩小LED的规模，该问题的严重程度进一步增强。[18-22]尽管采用了使用原子层沉积（ALD）技术的额外钝化过程，但[22,23]由于在干etter蚀过程中造成的不可逆损害，光学性能的恢复是微不足道的。因此，用于制造微型播放的这种杂基整合方法仍然远非令人满意。我们认为，电气驱动的µ LED和高电子迁移式晶体管（HEMT）的外延整合