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World File Search System层次
参数化层次制品 -
神经程序是高度准确且结构化的策略，可以通过控制计算机制的行为来执行算法 - MIC任务。尽管有可能增加人工剂的行为的解释性和组成性，但仍很难从代表计算机程序的演示神经网络中学习。与其他模仿学习域不同的设定算法的主要挑战是需要高精度，数据的特定结构的参与以及极为有限的观察力。为了应对这些挑战，我们建议将程序建模为参数化的层次结构程序（PHP）。php是一系列条件操作，使用程序计数器以及观察结果，在采取基本操作，将另一个PHP作为子处理和返回呼叫者之间进行选择。我们开发了一种从一组主管演示中培训PHP的算法，其中只有一些用内部呼叫结构注释，并将其应用于对多级PHP的有效水平培训。我们以两个基准（纳米司法机构和长局添加）的形式显示，PHP可以从较小量的注释和未经通知的示范中更准确地学习神经程序。
工件和抽象层次 - Pure
本文旨在说明，与人工制品（即人类设计的系统）的比较或类比如何为复杂的神经认知系统在不同层次上可解释这一观点奠定基础，这是大脑建模的核心简化策略。类比的最主要来源当然是数字计算机，但我将讨论与设计和工程过程的一些更一般的比较如何也发挥重要作用。我将说明类比以及随后的不同计算层次的概念如何产生了关于如何安全地从具体神经系统的复杂性中抽象出来的共同思想，从而解释神经过程如何产生认知功能。我还对这些解释的局限性表示担忧，因为忽略了人造设备和生物器官之间的差异。
层次化任务分析 - MyCourses
层次化任务分析 (HTA) 由赫尔大学于 20 世纪 60 年代末开发，旨在满足人们对理解复杂非重复性操作员任务所需技能的理性基础的需求，尤其是钢铁生产、化学和石油精炼以及发电中的过程控制任务。当时可用的主要分析工具要么来自经典工作研究（Gilbreth，1911；Taylor，1911），要么来自基于心理测量结构的技能分类法。工作研究提供了一组简单的单元，如“选择”、“掌握”和“组装”，描述重复的手动操作，但对于监控、控制和决策等“脑力”工作却不足。Gilbreth 的一些单元，例如“选择”，暗示了认知过程，但并没有认真尝试阐述或分析潜在的心理活动。
在层次中的实践辅助剂 -
摘要本文描述了助教（TAS）在休斯顿大学技术系（COT）工程技术系的计算机工程技术（CET）计划中的作用。招聘的TA被要求具有多个主题的知识和经验，并能够熟练英语，以便能够为学生提供特定的项目和课程政策。本文简要讨论了招聘过程，包括广泛的访谈以及潜在的TA必须在选择之前证明其技术专长。先前的项目经验和行业经验受到高度重视。一旦被录用，TA就会立即经过强制性的为期两天的方向，以熟悉系，大学和大学的文化和政策。TA是从电气和计算机工程以及计算机科学申请人池中选择的。本文讨论了TAS的作用，政策的政策，包括课程的各个组成部分的评分，例如每周进度报告，家庭作业，考试，建议报告，最终项目报告和课程网站维护。几种调查工具用于评估团队和个人学生表现的许多方面。所有TA都经过培训，以快速调查调查结果以及用于更好地指导项目团队并改善课程管理的结果。本文结束了，概述了提高TA的角色和职责的短期和长期目标。TAS还参与并协助有前途的项目成员在学术期刊上发布其项目结果，并通过UH的知识产权管理办公室申请专利。
