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根据UQ-Ochsner MD计划中的学习准备USMLE步骤1本指南是通过UQ学生员工合作伙伴关系
根据UQ-Ochsner MD计划中的学习准备USMLE步骤1本指南是通过UQ学生员工合作伙伴关系根据UQ-Ochsner MD计划的成功毕业生的近乎同行经验而开发的。内容建立在UQ-Ochsner MD计划中的学习机会上，以支持您为USMLE步骤1的准备。它旨在通过将USMLE概念与UQ医学博士课程相匹配来补充USMLE研究。它并非旨在取代Ochsner临床学校提供的USMLE指南/资源。项目的贡献者：学生伙伴（2021-22）凯瑟琳·劳顿（Catherine Lawton）Abdul Zia；查尔默·斯旺森（Chalmer Swanson）；康纳·索兰（Connor Solan）； Rana Mehdizadeh; Ranko Savic; Sava Turcan工作人员合作伙伴克里斯蒂安·格雷（Christian Gray）博士（课程协调员Medi7282为USMLE步骤1准备）
2022-2025 年教育总体规划
学习。结果是大家共同拥抱科技，并在使用科技方面越来越得心应手，也越来越熟练。出于必要，我们迅速提高了教职员工的技术能力，我们了解到学生希望在学习机会中拥有灵活性。我们学生的生活挑战需要只有技术才能提供的灵活性，我们的目标是在不失去关键人际关系的情况下满足这一迫切需求。我们必须扩大我们的灵活学习、混合和在线课程，以满足学生当前和未来的需求。我们还必须将重点放在遥远的技术前景上。我们必须有意利用技术来改善学习并提高学生的成功率。我们必须现在就探索新兴的教学技术，而不是等待。我们还必须通过帮助学生使用设备和高速互联网来解决数字鸿沟问题。我们必须努力提高学生的数字素养和数字流畅度（除了内容掌握），同时努力实现学院的数字化转型。然而，在所有这些方面，我们不能失去人性化。
l'自动化，une arme de毁灭性巨大的emploi？
摘要：自动化，人工智能的发展和生产空间的数字化是旨在加深工作和生产过程的动荡的基础。但是在经常宣传的演讲背后，现实是更加对比的。机器人化远非像在亲人文学中可以阅读的那样充实。人工智能一直在进步，但对于基本的模拟人类智力，仍然受到计算和学习机器学习的破坏。数字化是迄今为止最发达的趋势，目前正在加速，其行动有助于扩展对生活工作的控制和监测。最终，这些过渡对就业的影响将远小于所宣布的。如果只有减少的工作可以自动化，那么就业结构肯定会随着资格和技能而发展。最终，只有在全球资本主义的整体统治中，才能通过扩大分析领域来真正理解工作中的转变，它们对工作的真正影响，它们的不同和不平等的特征才能真正理解。再次，技术创新解释了累积周期的限制，同时部分扩大了跨越局面的紧张局势。
陶森大学STEM中心
与TU Cyber Center合作，陶森大学STEM卓越中心很高兴宣布2025-2026 B'More Secure Gencyber专业学习计划。在马里兰州的中学和高中教育者为期一年的专业学习机会将建立教师的能力，以将网络安全概念整合到他们的课程中，并吸引学生学习职业和院长后的网络安全机会。该程序主要是为几乎没有网络安全知识知识的教师设计的。所有参与者将获得与数字公民，软件安全性，密码学和网络安全以及系统安全有关的核心网络安全概念中的基础技能。参与者将了解更多有关其学生可用的网络职业的信息，并将从事课堂实施项目，这将使他们有机会在其学科领域设计与网络相关的课程。将在2025-2026学年的参与者中提供支持，因为他们注入了在研讨会期间学到的教学中所学到的知识。
食管癌中药物治疗和耐药性的机制
最近的研究表明，大脑功能连通性障碍是在阿尔茨海默氏病（AD）以及轻度认知障碍（MCI）的情况下发生的早期事件。我们将大脑作为基于图的网络建模，以研究这些障碍。在本文中，我们使用基于图理论的功能磁共振（FMR）图像的特征提出了一种新的诊断方法，以使用不同的分类技术来区分AD，MCI和健康对照（HC）受试者。这些技术包括线性支持向量机（LSVM）和正规化的极限学习机（RERM）。我们使用成对的Pearson基于相关的功能连接来构建大脑网络。我们使用阿尔茨海默氏病神经影像计划（ADNI）数据集比较了大脑网络的分类性能。node2Vec图嵌入方法用于将图形特征转换为特征向量。实验结果表明，与其他分类技术相比，具有LASSO特征选择方法的SVM具有更好的分类精度。
用于锂离子电池健康估算状态的基于装袋的ELM算法中的超参数优化
daniel-ioan Stroe能源系Aalborg University Aalborg，丹麦des@energy.aau.dk摘要 - 广泛研究了人工神经网络的健康状况（SOH）估计锂离子电池的估计，因为它们可以从原始数据中识别全球功能，并能够与多二维数据相处。，但模型的性能在一定程度上取决于选择超参数的选择，而超参数在模型训练期间保持恒定。为了提高概括性能和准确性，为电池SOH估算提供了一个集合学习框架，其中将多个极端学习机与装袋技术结合在一起。然后，基本模型的袋子和神经元的数量通过五种常用的高参数优化方法调节。此外，选择具有最大概率密度的SOH值作为输出估计，以进一步提高估计精度。最后，对NMC和LPF电池的实验结果表明，具有超参数优化的提出的方法可以实现稳定而准确的电池SOH估计。无论使用哪种优化方法，NMC和LFP电池的SOH估计的平均百分比误差分别可以保持在1％和1.2％以下。
在高中学习过程中使用技术...
在这个数字化时代，教育发生了重大变化，尤其是将技术融入教育世界。作为正规教育的高级阶段，高中在将技术整合到教学过程中起着重要作用。各种研究表明，技术的巨大潜力丰富了学生学习经验，改善获得教育资源的机会并提高教学效率。该研究使用了文献综述方法，将一些相关研究的结果结合到了一个新主题。在评论中发现，高中的技术使用涉及多种数字基础架构和计划，例如Zoom，Zoom，Canva，数字教育（电子学习），Google教室，Google Sitemes，Google Spite，Magic School，Kahoot，Kahoot，E-UJIAN，E-UJIAN，E-UJIAN，视频会议，电子报告（E-Rapot）和WhatsApp应用程序。技术的主要优点是它的能力使教学对学习者更加令人兴奋和互动。但是，挑战是与技术相关的连通性的不平等。没有电子设备或Internet连接风险的学生被抛在后面，在学习机会中造成差异或失衡。
多层感知器和参数模型的混合集成用于智能电网的可靠性预测
摘要 电力系统的可靠运行是电力公司的一个主要目标，这需要准确的可靠性预测以最大限度地减少电力中断的持续时间。由于天气状况通常是智能电网（尤其是其配电网）电力中断的主要原因，本文全面研究了各种天气参数对配电网可靠性性能的综合影响。特别地，提出了一种基于多层感知器 (MLP) 的框架，使用常见天气数据的时间序列来预测一个配电管理区域中每日持续和瞬时电力中断的次数。首先，实施参数回归模型来分析每日电力中断次数与各种常见天气参数（如温度、降水量、气压、风速和闪电）之间的关系。然后将选定的天气参数和相应的参数模型作为输入，以建立 MLP 神经网络模型来预测每日电力中断次数。引入了一种改进的基于极限学习机 (ELM) 的分层学习算法，使用来自佛罗里达州电力公司的实时可靠性数据和来自国家气候数据中心 (NCDC) 的常见天气数据来训练制定的模型。此外，还实施了敏感性分析以确定各种影响
yolov4
在计算机视觉中，从图像中提取有意义的特征对于准确的分析和分类至关重要。为了实现这一目标，使用定向梯度（HOG）的直方图和定向梯度的垂直直方图（VHOG）采用了水平和垂直特征提取技术。这些方法允许对图像结构进行详细表示，从而捕获梯度方向的变化以增强对象识别[4]。用于分类，机器学习模型，即支持向量机（SVM）和Extreme Learning Machine（ELM）。SVM方法通过定位关键图像组件并在时空区域中跟踪其运动来绘制和可视化特征。然而，尽管具有特征表示有效性，但该方法在确切检测与运动相关的变化时遇到了局限性，尤其是在动态环境中。另一方面，极限学习机提供了一种替代分类技术，旨在提高计算效率并解决传统模型面临的一些挑战[5,6,7,8]。随着特征提取和分类方法的持续进步，研究人员继续完善这些技术，以提高各种计算机视觉应用中的准确性和鲁棒性。