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指示候选人 - 考试中心数字学习材料问答
这些是2021年2月16日在数字学习材料上举行的直播网络研讨会的问题和答案。问：我们可以打印数字学习材料或导出到PDF，还是将来可以使用此选项？a：目前，这些材料仅作为数字产品可用，无法打印或导出到PDF。当我们考虑未来的开发选择时，我们将始终考虑学生的反馈。问：您是否咨询了学生决定转移数字学习材料的决定？ A：是的，我们咨询了所有利益相关者；雇主，导师和学生。 这包括ICAEW学生会。 问：我可以将2020年旧的副本带入我的2021考试吗？ A：ICAEW只能建议使用正确的版本来学习各自的考试，即2021版的2021考试学习材料，您可以将硬拷贝材料带入您的开放式考试中，并允许在远处IFRS考试中使用您的硬拷贝IFRS蓝皮书。 您将不允许将纸质材料带入任何其他考试。 问：考试期间我们允许互联网访问吗？ A：是的，但不开放访问。 访问书架，数据分析软件和拼写检查需要互联网访问。 考试平台被锁定，以便学生只能访问考试所需的方面。 问：是否有包括问题库在内的软件版本？ 如果学习材料现在以数字方式存储在书架中，则是一个实时文档。 这同样适用于问题库。问：您是否咨询了学生决定转移数字学习材料的决定？A：是的，我们咨询了所有利益相关者；雇主，导师和学生。这包括ICAEW学生会。问：我可以将2020年旧的副本带入我的2021考试吗？A：ICAEW只能建议使用正确的版本来学习各自的考试，即2021版的2021考试学习材料，您可以将硬拷贝材料带入您的开放式考试中，并允许在远处IFRS考试中使用您的硬拷贝IFRS蓝皮书。您将不允许将纸质材料带入任何其他考试。问：考试期间我们允许互联网访问吗？A：是的，但不开放访问。访问书架，数据分析软件和拼写检查需要互联网访问。考试平台被锁定，以便学生只能访问考试所需的方面。问：是否有包括问题库在内的软件版本？如果学习材料现在以数字方式存储在书架中，则是一个实时文档。这同样适用于问题库。i.e., not just the blank software A: Yes, these can be found on the individual student resources pages (icaew.com/examresources) Q: Is the electronic materials able to use the find (control F) function A: There is a search function built into the software, you can search entire books and your notes / highlights Q: It is frustrating to have to keep monitoring the errata sections on the ICAEW website.因此，为什么简单地将校正纳入实时学习手册来避免疏忽大意？A：勘误表定期在网站上更新，以确保它们保持最新状态和相关性。购买并注释了电子书后，我们将无法干扰电子书的内容。问：是否会更新在线允许的文本以进行未来考试？例如，当前只有4种突出显示的颜色，这不是很多：当我们考虑未来的开发选项Q时，我们将始终考虑学生的反馈Q：我们能够在Bibliu中对硬材料（使用手写笔）做书面笔记吗？A：当我们考虑未来的开发方案
用于高级 fMRI 分析的用户友好型学习材料
先进的脑成像分析方法，包括多元模式分析 (MVPA)、功能连接和功能对齐，在过去十年中已成为认知神经科学的有力工具。这些工具以自定义代码和单独的程序包实现，通常需要不同的软件和语言能力。虽然专家研究人员可以使用，但新手用户面临着陡峭的学习曲线。这些困难源于使用新的编程语言（例如 Python）、学习如何将机器学习方法应用于高维 fMRI 数据以及极少的文档和培训材料。此外，大多数标准 fMRI 分析包（例如 AFNI、FSL、SPM）侧重于预处理和单变量分析，在如何与高级工具集成方面存在空白。为了满足这些需求，我们开发了 BrainIAK (brainiak.org)，这是一个开源 Python 软件包，它将几种尖端的、计算效率高的技术与其他 Python 包（例如 Nilearn、Scikit-learn）无缝集成，用于文件处理、可视化和机器学习。为了传播这些强大的工具，我们开发了用户友好的教程（Jupyter 格式；https://brainiak.org/tutorials/），以便更广泛地学习 BrainIAK 和 Python 中的高级 fMRI 分析。这些材料涵盖的技术包括：MVPA（模式分类和表征相似性分析）；并行探照灯分析；背景连接；全相关矩阵分析；受试者间相关性；受试者间功能连接；共享响应建模；使用隐马尔可夫模型进行事件分割；以及实时 fMRI。对于长时间运行的作业或大内存需求，我们提供有关高性能计算集群的详细指导。这些笔记本已在多个站点成功测试，包括作为耶鲁大学和普林斯顿大学课程的问题集以及各种研讨会和黑客马拉松。这些材料是免费共享的，希望它们成为开源软件和教育材料池的一部分，用于大规模、可重复的 fMRI 分析和加速发现。