使用下列一种或多种技术向与教师分开的学生提供指导,并支持学生与教师之间同步或异步的定期实质性互动。可用于提供远程教育的技术包括:1.) 互联网,2.) 通过开放广播、闭路、电缆、微波、宽带线路、光纤、卫星或无线通信设备进行的单向和双向传输,3.) 音频会议,或 4.) 与前面列出的任何技术结合使用的其他课程媒体。根据 SARA 政策的进一步定义,远程教育还包括交互式视频和函授课程或计划。
到2030年达到11%。尽管通过优化疗法和预防作用取得了重大改善,但该疾病的死亡率仍然很高,占卫生部门总支出的1-2%。在近年来可用的各种新疗法中,心脏重新同步疗法(CRT)似乎是一种非常原始的技术,用于通过特定区域的直接心肌刺激来纠正这些失败心脏的某些机械异常。从CRT的起点开始,对异步的鉴定是基于临床医生在标准心电图(ECG)上测得的电室(QRS)激活的持续时间。但是,更高级的评估模型使得更好地了解
学习时间类型 小时数 百分比(%) 联系时间 20 20% 指导自学 20 20% 自主学习 30 30% 评估、评审和修改 30 30% 总计 100 100% 学生联系时间是指分配给教学、指导和向学生反馈的由导师介导的时间。此时间包括面对面环境中进行的活动(针对面对面或在线授课的学生),例如讲座、研讨会、演示、辅导、实践课、项目监督以及导师进行一对一讨论和通过电子邮件互动的时间。学生联系时间还包括在线环境中由导师介导的活动,这些活动可以是同步的(使用实时数字工具,如 Zoom 或 Teams),也可以是异步的(使用数字工具,如导师主持的讨论论坛或博客,通常通过学校的虚拟学习环境 Moodle 提供)。
讲师 Katie Stockdale 博士(katiestockdale@uvic.ca) 办公时间(通过 Zoom) 有待确定和预约 沟通 欢迎您随时参加我的虚拟办公时间,讨论课程或哲学。如果您不能参加我的办公时间,请给我发电子邮件预约。我的代词是她/她;请随时告诉我你的名字/代词偏好。 网站即将推出! 课程形式 本课程是异步的,这意味着您可以按照自己的节奏完成课程材料。在课程的每一周,都会有一个要完成的任务清单。学生将完成阅读,观看简短的讲座视频,并通过课程网站参与讨论。虽然您可以选择在一周中的何时完成每项任务,但请确保在下周开始之前已将所有项目从清单中划掉! 阅读 所有阅读材料都将在课程网站上提供。 评估:
下面列出的是2024年秋季普渡大学提供的理念课程。课程以其五位数的课程编号和课程标题列出,然后是简短的描述。每个描述下面的表还包括有关课程类型的信息(例如,讲座='lec'),课程的入学限制,课程的一天/课程时间或课程的时间,课程的教室以及课程的教练。包括朗诵部分的课程在下表中标记为“ Lec/rec”类型。朗诵部分的详细信息未列出。“ DIST”类型表示完全异步的在线课程。“毕业”表示研究生将成为记录的讲师。phil课程与其他课程交叉上市的课程被标记为这样(例如,“ C/L部10000”)。对特定哲学课程,哲学的主要研究计划或AI学习计划中的新BA有疑问吗?您可以通过电子邮件swalker@purdue.edu与我们的学术计划经理Samantha Ooley联系,电话:765-496-3495,她很高兴回答您的任何问题或安排亲自会议或通过Webx进行虚拟会议。
我们提出了简单且实用的协议,以产生与异步总订单广播所使用的随机性。协议在带有动态变化的股份的验证验证设置中安全。可以将它们插入异步的总订单广播中的现有协议中,并将其变成带有动态利益的异步总订单广播。我们的贡献依赖于两种重要技术。“君士坦丁堡中的随机甲壳:使用密码学的实用异步拜占庭一致” [Cachin,Kursawe和Shoup,PODC 2000],通过使用阈值密码来影响实用的总订单广播的设计。但是,它需要一个设置协议才能有效。在带有动态利益的验证验证设置中,必须不断地重新计算此设置,从而使协议不切实际。“异步拜占庭式拜占庭与次级交流的一致性” [Blum,Katz,Liu-Zhang和Loss,TCC 2020],展示了如何使用初始设置进行广播以渐近地生成子序列设置。该协议诉诸于完全同态加密,因此并非实际效率。我们采用动态危险将其方法采用的验证验证设置,将其应用于君士坦丁堡纸,并消除完全同构加密的需求。这将产生简单且实用的证明协议。
人工神经网络 (ANN) 和 GPU 和 TPU 等特定领域硬件加速器的联合发展占领了机器学习研究的许多领域。这一发展伴随着对更大模型和更多数据所需计算需求的快速增长。同时,基础模型的新兴特性(如情境学习)为机器学习应用带来了新的机遇。然而,此类应用的计算成本是数据中心技术的一个限制因素,更重要的是移动设备和边缘系统。为了调节当代系统的能源足迹和不平凡的延迟,神经形态计算系统利用低功耗模拟和数字技术深度整合了神经生物系统的计算原理。SpiNNaker2 是一种为可扩展机器学习而开发的数字神经形态芯片。SpiNNaker2 基于事件和异步的设计允许组成涉及数千个芯片的大型系统。这项工作介绍了 SpiNNaker2 系统的工作原理,概述了新型机器学习应用的原型。这些应用范围从基于生物启发脉冲神经网络的 ANN 到基于事件的广义神经网络。随着 SpiNNaker2 的成功开发和部署,我们的目标是促进基于事件和异步算法的进步,以用于未来几代机器学习系统。
我们将时型多样性的概念引入到团队多样性文献中。我们将时型多样性定义为团队成员在每日活动和休息时间的最佳时间安排方面的生物学倾向差异程度。为了解释时型多样性对团队成果的影响,我们开发了团队能量异步理论。团队能量异步是指团队成员在体力和心理能量的每日高峰和低谷之间的时间不对称。在我们的理论模型中,我们通过指定三个特定的团队流程(协调、信息处理和支持行为)来描述时型多样性如何影响团队绩效,这三个特定的团队流程传达了能量异步的独特团队多样性效应。在此过程中,我们提出,时型多样性可以对团队流程和成果产生积极或消极的影响,这取决于团队是否认识到成员时型的差异并相应地构建团队工作。我们还讨论了时间类型亚群形成的潜在影响以及低时间类型多样性的优点和缺点。
衰老是一种影响多器官系统的复杂多维,进行性重塑过程。尽管许多研究重点是研究跨多个器官的衰老,但评估单个器官对整体衰老过程的贡献是一个尖端问题。一个器官的生物年龄可能会影响其他器官的衰老,从而揭示了多器官衰老网络。最近的数据显示出类似但异步的人际关系和个体间衰老的进展,从而为跟踪老年健康状况下降的基础提供了基础。通过人工intel Ligence将多个OMIC与常见的临床参数整合在一起,允许建立器官特异性的老化时钟,这可以预测高分辨率以高分辨率的特定年龄相关疾病的发展。奇特的个体老化 - 指标(称为年龄型)可能为个性化的抗衰老,预防医学提供新颖的工具。在这里,我们回顾了相对于生物逻辑老化时钟和基于OMICS的数据的数据,提出了不同的器官特异性衰老率。应鼓励对纵向数据的其他研究,包括年轻受试者和分析与性别相关的差异,以在临床实践中应用年龄分型分析以进行预防目的。
抽象的生活史包括大多数章鱼物种的胚胎发育仍然很少了解。这使得难以识别卵和少年,从而阻碍了分布和分散研究。太平洋pygmy章鱼,副管(Perrier&Rocheburne 1894)展示了包括其直接胚胎发育在内的特征,使其成为水产养殖的理想候选者。这项研究提供了有关胚胎发育,卵的形态特征以及在实验室条件下维持的野生雌性假单胞菌的繁殖力的详细信息,以复制自然的环境条件。太平洋侏儒章鱼显示出一种单核产卵模式,发生在时间分离的批处理中,导致批处理中异步的胚胎发育。鸡蛋总长度在7至10 mm(8.9±0.71 mm)之间。在胚胎发育过程中,确定了31个差异阶段,总持续时间为38天。染色体的分布显示出特定的模式,而背染色体比腹侧更丰富,更大。观察到的每位雌性300个卵的繁殖力是索诺拉(Sonora)巴伊亚·乔亚(Bahia Choya)先前报道的该物种的价值的两倍。这项研究有助于更好地理解Digueti P. digueti的生命周期。除了是基本的生殖方面,繁殖力是研究该物种生殖潜力和种群动态的关键要素。