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Olli好奇的头脑聚集
RudolfNureyev和Margot Fonteyn：奇怪的夫妇史蒂夫·席勒（Steve Schiller）将重点关注Nureyev和Fonteyn之间不寻常的伙伴关系。在1961年，Nureyev于23岁时叛逃到英国。fonteyn是42。他们建立了令人难以置信的合作伙伴关系，而Fonteyn跳舞直到60岁，超出了常规。班级将与这两颗星一起观看1965年的伦敦演出“罗密欧与朱丽叶”的表演。班级还将观看皇家芭蕾舞团的“罗密欧与朱丽叶”的近期彩排新视频。讲师史蒂夫·席勒（Steve Schiller）是加拿大国家芭蕾舞团的成员，在1970年代，努雷耶夫（Nureyev）在100多个表演中担任主角。这是一个为期4周的课程，上课的2/15、2/22、2/29和3/7。
用头脑思考，用心行动，用心服务。
天使女王学校的每个家庭（除了那些孩子只参加桥梁计划的家庭）都有规定的服务时间。有学龄前儿童的家庭需要在整个学年内服务至少 10 小时，有从幼儿园到 8 年级儿童的家庭需要服务至少 20 小时。所描述的服务时间要求是针对家庭而不是儿童的。全年有多种机会来完成这些时间，从活动/筹款活动（例如 Harvest Jam、儿童转售、圣诞老人早餐、冬季吐司、圣诞树销售和 Track-A-Thon）到帮助课堂、担任课堂家长、加入多个委员会（例如，Commons 和 Men's Club）、跑腿、帮助弥撒等等。如果您无法完成规定的时间，您可以购买志愿者时间；但是，我们鼓励家庭参与并成为我们社区的积极成员。我们拥有一所令人惊叹的学校，由分享时间、才华和财富的家庭提供支持。
使用头脑风暴优化动态神经网络
动态神经网络 (NN) 可以在推理过程中使稀疏激活的子网络适应输入，与静态神经网络相比，它在准确性、计算效率和自适应性方面表现出了明显的优势。然而，现有的深度学习框架和编译器主要侧重于优化具有确定性执行的静态 NN，而错过了动态 NN 中激活分布不均匀所带来的优化机会。优化动态 NN 的关键在于跟踪数据在推理过程中如何动态地分派到不同路径。这种动态性通常发生在子张量级别（例如，张量的条件分派标记），因此由于表达粒度不一致，现有的以张量为中心的框架很难跟踪。在本文中，我们提出了 Brainstorm，一个用于优化动态 NN 的深度学习框架，它通过统一动态性的表达方式来弥补这一差距。 Brainstorm 提出（1）Cell，这是关键的数据抽象，可让模型开发人员表达存在动态的数据粒度；（2）Router，这是一个统一的接口，可让模型开发人员表达如何动态调度Cell。Brainstorm 处理路由操作的有效执行。这种设计使 Brainstorm 能够以正确的粒度收集细粒度数据流的配置文件。可追溯性进一步为动态 NN 开辟了新的动态优化空间，使其执行专门针对运行时动态分布。广泛的评估表明，通过提出的动态优化，Brainstorm 将流行的动态神经网络的加速提高了 11.7 倍（平均为 3.29 倍），或内存消耗减少了 42%。
头脑风暴-DUNEuro
a Ming Hsieh 南加州大学电气与计算机工程系，美国加利福尼亚州洛杉矶 90089 b Athinoula A. Martinos 麻省总医院生物医学成像中心，美国马萨诸塞州查尔斯顿 c 哈佛医学院，美国马萨诸塞州波士顿 d 明斯特大学生物磁学与生物信号分析研究所，德国明斯特 e 克里特技术大学电气与计算机工程学院，希腊 f 德克萨斯大学休斯顿健康科学中心麦戈文医学院神经病学系，美国德克萨斯州休斯顿 g 明斯特大学应用数学系，德国 h 明斯特大学 Otto Creutzfeldt 认知与行为神经科学中心，德国明斯特
头脑风暴-Duneuro
美国南加州大学电气和计算机工程系，洛杉矶分校，CA 90089，美国B Athinoula A. Martinos生物医学成像中心，马萨诸塞州马萨诸塞州查尔斯敦，马萨诸塞州查尔斯敦，马萨诸塞州马萨诸塞州，美国马萨诸塞州，美国马萨诸塞州，美国马萨诸塞州，美国马萨诸塞州，美国马萨诸塞州。德国穆斯特，穆纳斯特，E电气与计算机工程学院，克里特岛技术大学，希腊科特技术大学。穆斯特，德国美国南加州大学电气和计算机工程系，洛杉矶分校，CA 90089，美国B Athinoula A. Martinos生物医学成像中心，马萨诸塞州马萨诸塞州查尔斯敦，马萨诸塞州查尔斯敦，马萨诸塞州马萨诸塞州，美国马萨诸塞州，美国马萨诸塞州，美国马萨诸塞州，美国马萨诸塞州，美国马萨诸塞州。德国穆斯特，穆纳斯特，E电气与计算机工程学院，克里特岛技术大学，希腊科特技术大学。穆斯特，德国
从头脑机接口改变了人类大脑皮层中群体神经活动模式的多样性
摘要 人类大脑能够调节先天活动以适应新的环境和任务；对于感觉运动神经系统来说，这意味着获得丰富的活动模式库，从而提高行为表现。为了将在执行任务过程中获得神经系统功能的过程直接映射到表现改进上，我们分析了女性和男性在通过脑机接口 (BCI) 操作学习其自愿调节过程中的净神经群体活动。对记录的全头部高密度头皮脑电图 (EEG) 进行降维算法，以捕捉皮质活动模式的变化，以适应过程中神经元振荡的同步为代表。虽然降维后目标特征的保留方差为 20%，但我们发现活动模式和检测运动尝试的 BCI 分类器之间存在系统性相互作用；基于模型的固定分类器会将嵌入空间中得到的神经流形与 EEG 的运动相关特征一起拉伸，但自适应分类器则不会，因为自适应分类器会根据用户活动不断重新校准。此外，基于生物学上非自然的特征，具有固定决策边界的从头分类器会将流形变形为与边界正交。总的来说，人类皮质信号模式的灵活性 (即可塑性) 只有通过分类器需要固定活动的 BCI 操作才能诱导，即使该要求与生物学上自然的反应不一致，也可以诱导适应。这些宏观层面的神经适应原理可能是人类学习广泛行为技能和适应新环境能力的基础。
健康的头脑：我们的心理健康策略2022-2025
为了确保我们能够继续为支持澳大利亚经济和社区提供重要的工作，我们必须注意自己的福祉以及同事的福祉。我们的人民对他们的工作充满热情。有时，如果没有定期休息来刷新我们的思想和身体，则这种承诺有时可能会对我们的福祉造成风险。嵌入此策略的重点是在财政部培养一种文化，这使我们的人民能够在职业和个人身上蓬勃发展，并提供工具来识别和对工作场所中心理健康问题有效做出反应。