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有效教授，2月，星期五有效连接
异步在线学习提供了灵活性和可访问性，但通常缺乏培养学生归属和参与度的人际关系。“属于异步课程”项目通过开发一个全面的帆布资源来解决这一差距，该帆布资源为讲师提供了实用工具，以创建包容性，以学生为中心的在线课程。这次专业演讲将使参与者浏览资源模块，其中包括可行的模板，最佳实践以及促进归属和改善学生成果的策略。资源的关键特征包括学前策略，以设定包容性的基调，“在此处开始”材料，以欢迎和指导学生，以及构建引人入胜的在线讨论和协作活动的技术。此外，资源强调了设计包容性课程内容的方法，以考虑各种学生需求并促进公平。简短的教学视频伴随着每个模块，以支持讲师无缝实施这些实践。通过培养一种归属感，该项目使教育工作者能够将异步课程转变为引人入胜，支持性学习环境，从而增强了学生的成功和教师的有效性。
心理学 301-901 (2023W1)
PSYC 301 是一门“混合”课程，包括面对面和异步在线活动。所有异步活动（例如，预先录制的讲座）都在课外时间完成（通常需要的时间不超过 1 小时），并且通常应在准备后续的面对面课程时完成。虽然有些面对面活动会被录制（例如，讲座），以方便因任何原因无法参加的人，但其他活动则不会录制（例如，课堂小组作业）。因此，强烈建议参加。此外，如果您全身心投入课程（例如，在面对面课程之前阅读预先录制的讲座笔记，在课堂时间参加活动，应用有效的学习策略），您将更好地理解课程内容并更长时间地记住课程内容。
算法设计的影响 John Asker Chaim ...
人工智能算法 (AIA) 的行为取决于它们如何了解环境。我们比较了在市场互动时使用不同学习协议的 AIA 产生的价格。异步学习发生在 AIA 仅了解其所采取行动的回报时。同步学习发生在 AIA 进行反事实以了解如果采取其他行动将获得的回报时。两者导致截然不同的市场价格。当 AIA 不给予未来利润正权重时，同步更新会导致竞争性定价，而异步更新可能导致接近垄断水平的定价。我们研究当反事实只能不完美地计算和/或当 AIA 为未来利润赋予权重时，这一结果如何变化。
人工智能与定价：算法的影响......
人工智能算法 (AIA) 的行为取决于它们如何了解环境。我们比较了在市场互动时使用不同学习协议的 AIA 产生的价格。当 AIA 仅了解其所采取的行动所带来的回报时，就会发生异步学习。当 AIA 进行反事实学习以了解如果采取其他行动将获得的回报时，就会发生同步学习。两者导致截然不同的市场价格。当 AIA 不给予未来利润正权重时，同步更新会导致竞争性定价，而异步可能导致接近垄断水平的定价。我们研究当反事实只能不完美地计算和/或当 AIA 为未来利润赋予权重时，此结果如何变化。
可靠分布式系统的不可靠故障检测器
我们引入了不可靠故障检测器的概念，并研究了如何使用它们来解决具有崩溃故障的异步系统中的共识问题。我们用两个属性来描述不可靠故障检测器——完整性和准确性。我们表明，即使使用犯了无数错误的不可靠故障检测器，也可以解决共识问题，并确定哪些可用于解决共识问题，尽管发生了任何数量的崩溃，哪些需要大多数正确的进程。我们证明，在具有崩溃故障的异步系统中，共识和原子广播可以相互简化；因此上述结果也适用于原子广播。一篇配套论文表明，这里介绍的故障检测器之一是解决共识问题的最弱故障检测器 [Chandra 等人。1992]。
电气电子技术学士学位 - ...
第一学期 1. 21SELE311 C++ 计算入门 先决条件：12 年级学术数学。排除：已修完 MATH 185 学分的学生无法参加。 计算机作为解决问题的设备。强调结构在解决问题和编程中的重要性。学生需要编写和运行 C++ 程序，包括分支、循环、数组、函数、文件处理和基本类。课程包括实验室部分。学分：3 先决条件：无 2. 21SELE312 数字逻辑 本课程包括布尔代数、编码器、解码器、移位寄存器以及异步和同步计数器的介绍。涵盖异步电路、同步顺序电路和有限状态机的设计。介绍可编程逻辑。教授 K-map 技术。使用数字分析软件。学分：3
普渡大学理工学院新奥尔巴尼教科书...
P：MET 28400注：演讲将异步在线。与讲师的实时互动将在周二上午9：30-11：20上午在线。实验室将与当地教练一起在学生校园内。随着校园而异。
河流的间歇性影响空间量表的生物多样性 - 稳定关系：对不确定的未来的影响
fi g u r e 1这个框中的概念图描述了在不同空间尺度上运行的metAcmunity稳定性的不同机制。在所有情况下，具有不同颜色的实线表明了不同物种的丰富性，而面板中的虚线B和C表示元社区中所有物种的汇总丰度。在面板A中，场景（a）说明了一个情况，其中一个物种随着时间的流逝而在丰度或生物量中差异很大。在A面板中，方案（b）与方案（a）相比，由于当地社区中的物种异步，本地社区的稳定性有所提高。在面板A中，场景（C）由于存在高度稳定的物种而实现了本地社区的稳定性。面板B表示从（a）到（c）的每个本地社区由不同物种（即高β多样性）组成的情况。在这种情况下，高β多样性可以增强由于不同当地社区不同物种之间的空间异步而引起的元社区稳定性。在面板C中，可以说明一种情况，在这种情况下，由于平均物种稳定性（方案[A]）或局部物种异步，所有当地社区都稳定。在这种情况下，由于每个当地社区的稳定性高，可以实现区域稳定。