XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System多台计算机
计算机 - 教育部
本计算机教师手册涵盖了有效教授新课程第一年所需的所有内容、教学法、教学资源和评估。它包含第一年前 12 周的信息，其余 12 周包含在第二册中。因此，教师应使用本教师手册制定加纳教育服务要求的每周学习计划。新课程的一些主要特点如下。以学习者为中心的课程 SHS、SHTS 和 STEM 课程以学习者现有的生活经验、知识和理解为基础，将学习者置于教学和学习的中心。学习者积极参与知识创造过程，教师充当引导者。这涉及使用互动和实用的教学和学习方法以及学习者的环境，使学习变得有趣和可关联。例如，新课程侧重于加纳文化、加纳历史和加纳地理，以便学习者首先了解他们的家乡和周围环境，然后再将他们的知识扩展到全球。弘扬加纳价值观 课程中融入了共同的加纳价值观，以确保所有年轻人都了解成为负责任的加纳公民意味着什么。这些价值观包括真理、正直、多样性、公平、自主学习、自信、适应能力和机智、领导力和负责任的公民意识。
思维与计算机
我想向所有直接或间接参与本书编写的人表示感谢。感谢 20 世纪最后几年在昆士兰大学认知科学课程任教的教职员工，他们激发了我对跨学科分析重要性的承诺。我还要感谢我所有的老师——无论是哲学系内的还是非哲学系的。也感谢多年来受我教导的本科生。我特别感谢 2002 年的“心智与机器”班同学，是他们首先启发了我编写本书，还要感谢 2006 年的同学阅读并评论了本书的材料。感谢墨尔本大学哲学系（我写作本书时就在那里）及其出色的工作人员。感谢 EUP 的所有人出版这本书并与他们打交道是一种荣幸。特别感谢 Jackie Jones 最初对这个项目的热情。感谢我所有朋友的支持和理解，特别是 FB、Wayne 和 Eloise 容忍无数次晚餐时间的来访，以及 Lester 和 Christie 超越友谊的帮助。非常感谢 Graham Priest，没有他，这本书就不会写出来。感谢 Mia 和 Linus 的可爱，非常感谢 Sue 的出色表现。
计算机与工业工程
在由许多互连组件组成的软件系统中，每个组件的脆弱性都会影响其他组件和整个系统的脆弱性。现有技术可以量化单个组件的脆弱性，但当它们互连或相互依赖时，评估它们的脆弱性仍然是一个挑战。本研究通过一种新的系统范围脆弱性评估 (SWVA) 框架解决了这一问题，该框架针对互连软件组件，基于关联随机神经网络 (ARNN)，根据单个组件已知的局部脆弱性及其互连来估计所有软件组件的系统范围脆弱性。ARNN 使用特定于问题的权重初始化，并使用基于梯度的深度学习算法从现有软件系统示例中学习。然后使用 ARNN 来评估迄今为止未见过的软件系统的脆弱性。对所提出的基于 ARNN 的 SWVA 框架的性能进行了评估，并与几种著名的机器学习技术在 13 个不同版本的真实软件系统（最多包含 11 个组件）上进行了比较。实验结果表明，ARNN 的性能优越，中位准确率达到 85% 以上，并且相对于连接的软件组件数量具有良好的高可扩展性。
计算机脑电图
介绍。脑机接口（BCI）是一种很有前途的方法，当大脑或脊髓受损或患病时，它可以绕过通常的神经通路，实现与外部设备的直接连接。目标。本文旨在综述基于脑机接口的非侵入式脑电设备的最新研究。研究并提出了不同的内生和外生技术、优点、缺点和困难。材料和方法。使用电子数据库进行了广泛的文献检索，以确定基于 EEG 的 BCI 的相关研究。对选定的研究进行分析，以确定设备在辅助、适应和康复中的应用。结果。非侵入式脑电图-脑机接口与侵入式脑机接口相比具有许多优点，包括成本更低、使用更简单、更便携。我们还排除了颅骨组织损伤的可能性。非侵入式BCI的缺点是分辨率较低并且捕获的信号较弱。结论。在过去的 20-30 年里，BCI 经历了巨大的发展，带来了非侵入式 BCI 的进步、创新和改进。已经提出开发混合 BCI 系统，即将一个 BCI 系统与另一个 BCI 或其他类型的接口集成在一起，以提高基于 EEG 的 BCI 应用的准确性和有效性。除了单独使用 EEG 获取生物信号外，还可以使用 fNIRS 或 fMRI 等其他技术来支持生物信号的强度和质量。心率或眼球运动是附加生理测量的两个例子。关键词：脑机接口，脑电图，康复。
