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根据频谱、复杂性和临界性特征确定脑电图中的意识状态
本研究基于当代的提议，即不同的意识状态可以通过神经复杂性和临界动力学来量化。为了检验这一假设，研究旨在使用复杂性和临界性框架中的非线性技术以及功率谱密度来比较三种冥想条件的电生理相关性。30 名冥想熟练的参与者在一个会话中接受了 64 通道脑电图 (EEG) 测量，该会话包括无任务基线休息（闭眼和睁眼）、阅读条件和三种冥想条件（无思绪空虚、存在监测和集中注意力）。使用临界理论（去趋势波动分析、神经元雪崩分析）、复杂性度量（多尺度熵、Higuchi 分形维数）和功率谱密度的分析工具对数据进行了分析。对比了任务条件，并比较了效果大小。应用偏最小二乘回归和受试者操作特性分析来确定每个测量的判别准确度。与闭眼休息相比，冥想类别空虚和集中注意力显示出更高的熵值和分形维数。在所有冥想条件下，长程时间相关性均下降。集中注意力和阅读的临界指数值最低。伽马波段（0.83-0.98）、全局功率谱密度（0.78-0.96）和样本熵（0.86-0.90）的判别准确率最高。确定了不同冥想状态的电生理相关性，并确定了非线性复杂性、关键大脑动力学和光谱特征之间的关系。冥想状态可以用非线性测量来区分，并通过神经元复杂程度、长程时间相关性和神经元雪崩中的幂律分布来量化。
中年级英语语言艺术和阅读教师推荐
中级英语语言艺术专业旨在为有兴趣教授英语语言艺术和/或阅读的教师候选人提供机会，让他们探索 5-8 年级 PK-12 年级范围内的语言和读写能力。MELA 课程设计了古典和当代的教学知识理论基础和英语内容知识，以支持优秀的中级 5-8 年级英语语言艺术教师，重点是阅读教学，从而获得阅读教师认可（Prek-12）。MELA 是一门真正的跨学科专业，它深入研究了古典、当代、后殖民和青少年文学，并结合了课程，使学生能够诊断和补救许多学生在 Prek-12 年级遇到的挑战，这些挑战会影响他们的学业成功。所有 MELA 教师候选人都准备好在 5-8 年级课堂或专门学校环境中为各种学生提供服务，他们可以利用自己作为阅读准备教师的专业知识，以独特的方式满足学生的需求，并与跨学科领域的内容领域教师合作，通过有效的规划、教学和评估来支持通过读写能力发展内容领域的知识。MELA 专业要求一套全面的教育基础课程，这些课程与专业研究课程和其他教育学科领域的课程相结合，全部侧重于读写能力。学生必须申请并正式被教师教育计划录取才能进入高级课程。所有课程必须以 C- (1.7) 或更高的成绩完成。学生必须保持 2.750 或更高的累积 GPA 才能继续留在该计划中并满足执照要求。学生还必须在学生教学之前通过州规定的内容领域测试：测试 #201 中年级 (5-8) 语言艺术和阅读教学认可测试 #222。以下教育课程是执照所必需的：
量子加密后及其与经典密码学的比较
经典密码学是一种久经考验的方法来保护通信和数据，依靠数学算法和计算复杂性来编码和解码消息。它的根源延伸了几个世纪，历史示例等历史示例，例如凯撒密码等替代密码和诸如铁路栅栏密码之类的转换密码。这些经典的加密技术通常采用密钥来加密和解密消息，其安全通常取决于密钥的认识。值得注意的经典加密算法包括用于公钥加密的RSA算法，用于对称键加密的AES算法以及Diffie-Hellman密钥交换协议。然而，经典的加密术面临着计算能力的进步和新数学技术的发展所带来的潜在威胁，尤其是随着量子计算机的兴起。量子计算机具有损害许多现有的加密方案（例如RSA和ECC）的能力，利用它们在解决特定数学概率等特定数学概率（如整数分解和离散对数）方面的效率。量词后加密：量子后加密（PQC）代表一种当代的加密方法，该方法旨在承受经典和量子计算机的攻击。它的目标是即使面对有效的量子计算机，也要锻造加密算法的弹性。PQC算法通常是从数学问题中得出的，对于经典计算机和量子计算机而言，这是艰巨的。示例是基于晶格的密码学，基于代码的密码学，基于哈希的密码学和多元多项式密码学[1]。PQC的演变对于在预计见证量子计算机出现的时代中保留持久的感知信息的持久安全至关重要。正在进行标准化PQC算法的努力，旨在确保在不同的系统和应用程序中广泛采用和兼容。作为跨学科合作的进步，目标是建立新的加密标准，以确保量化后时代的信息持久安全性[2-13]。
失败的道德经济
本文试图将当代市场和州基于州的监视和监视制度置于道德经济框架之内，目的是开发一种社会学方法，以解决道德上的失败经济。本文首先要回顾不同政治，经济和文化背景的道德经济及其在历史和当代的应用。然后，它阐明了一种道德经济的方法，该方法将重点放在构成经济和社会关系及其相关实践的规范和情感上，以及这些实践合法化的方式。之后，本文探讨了有关不同空间失败的文献，包括市场失败，估值制度和创新。我们专注于组织和专业失败，市场失败，治理和政策失败以及创新和实验主义中的失败。在每种情况下，讨论都将失败的奖学金与道德经济有关，强调了两者之间的相互关系以及与失败相关的实践如何被重新构成和合法化。我们的讨论强调了失败的双重标准。对于某些人来说，通常是富裕而有力的，有可能拥抱失败。将其作为一个适应能力，生存的能力的例子，以接受新的想法和个人的韧性，从经验中学习和成长。，但在其他情况下，特别是对于生活在贫困中的人，边际团体以及种族剖析的人，失败会引起羞耻，污名和惩罚。我们结论是，要解决针对道德失败经济的研究议程需要建立在社会历史上对不同情况，文化和环境中失败的理解。我们建议这提供了一种识别进步期货的方法，并充当了对当代对成功和创新的主要炒作的解毒剂。关键字：失败；道德经济；治理；创新;实验主义。
年度报告 —2021 - 公共生活
法语语言丰富委员会由总理领导，由法兰西学院的 Frédéric Vitoux 先生担任主席。本报告介绍了 2021 年法语强化系统的活动成果。法语语言强化系统具有部际和机构间作用，根据 1996 年 7 月 3 日有关法语语言强化的法令建立，经 2015 年 3 月 25 日法令修改。 /div > 通过向国家服务机构和经济行为者提供适合最大多数人清晰易懂的沟通需求的法语词汇，该系统是旨在保证法语使用的语言政策的工具之一在公民生活的各种情况下。 除了促进科学和技术知识的获取之外，它还提醒广大受众拥有法语词汇的重要性，并使用它来保持我们语言的功能。 丰富法语语言的系统不再需要证明其有能力支持当代世界的科学技术发展和时事剧变。 如今，不再有一项发明、一项创新、一项发现不伴随着相应的术语，越来越多地出现在英语中。 因此，用法语定义和命名的新概念的流动是连续的。 如果说该系统所实行的术语标准化是一个基于专业知识、机构间咨询和使用观察的卓越过程，很难适应紧急情况，那么该系统完全符合当代的关注点。 氢是当前主要的能源和工业问题之一：官方公报中发布了一系列基本概念。 covid-19 大流行残酷地凸显了全球重新思考生物健康的紧迫性：一个由人类和动物健康、生物学和环境领域的专家组成的特设小组已经成立，以确定需要定义和命名的术语法语。 数字技术是一个充满前景且前景广阔的领域，但它却充满了恶意行为和设备：媒体、IT、电信和法律领域的专家正在联手研究它们。 这些只是其中的示例。/div >通过向国家服务机构和经济行为者提供适合最大多数人清晰易懂的沟通需求的法语词汇，该系统是旨在保证法语使用的语言政策的工具之一在公民生活的各种情况下。除了促进科学和技术知识的获取之外，它还提醒广大受众拥有法语词汇的重要性，并使用它来保持我们语言的功能。丰富法语语言的系统不再需要证明其有能力支持当代世界的科学技术发展和时事剧变。如今，不再有一项发明、一项创新、一项发现不伴随着相应的术语，越来越多地出现在英语中。因此，用法语定义和命名的新概念的流动是连续的。如果说该系统所实行的术语标准化是一个基于专业知识、机构间咨询和使用观察的卓越过程，很难适应紧急情况，那么该系统完全符合当代的关注点。氢是当前主要的能源和工业问题之一：官方公报中发布了一系列基本概念。covid-19 大流行残酷地凸显了全球重新思考生物健康的紧迫性：一个由人类和动物健康、生物学和环境领域的专家组成的特设小组已经成立，以确定需要定义和命名的术语法语。数字技术是一个充满前景且前景广阔的领域，但它却充满了恶意行为和设备：媒体、IT、电信和法律领域的专家正在联手研究它们。这些只是其中的示例。2021年的几张推荐词汇清单见证了这一一致反思； 2021 年出版的《法律词汇》为网络犯罪投入了大量篇幅。感谢系统二十个专家组的行动，法语语言丰富委员会在 2021 年推荐了近 270 个技术新词，其中一些涉及我们同胞的日常生活，很可能成为法语中的常用词。法语。
hep®（体内稳态 - 增强 - 塑性）方法改变了感觉 - 运动轨迹并改善父母的目标：对血液脑脑瘫和双胞胎性贫血多余性心血症序列（TAPS）的单一主题研究
摘要：背景：针对被识别为脑瘫（CP）高风险或已诊断出患有其的婴儿的早期干预（EI）对于促进产后脑组织的促进至关重要。这项研究的目的是探索稳态 - 塑性塑性（HEP）方法的有效性，这是一个当代的EI模型，在实验性动物发展中，将丰富环境范式和神经元可塑性的关键原理应用于人类发展的生态学理论中，并在运动发展上与运动序列和tw tw tw tw tw tw Onsem and tw tw Onemia and tw Onemia and tw tw Onemia and tw tw Onemia（tw）。 CP。方法：使用Peabody发育量表-2（PDMS-2）的多个基线评估的随访单案例研究设计的AB阶段，使用了婴儿（TSFI）的感觉功能。非重叠的置信区间分析用于PES-POST PDMS-2分数。使用目标达到量表（GAS）进行了目标和目标的进度。HEP方法干预措施包括在3个月内实施的12个小时的课程，物理治疗师提供了每周基于诊所的父母教练。结果：结果发现，根据2SD频段分析，PDMS-2和TSFI的HEP进近干预措施的响应在A阶段A期间的基线稳定，并有所改善。PDMS-2分数的置信区间也表明HEP干预后有了显着改善。PDMS-2和TSFI的分数均保持一致或在整个随访阶段都显示出改进。气体T得分为77.14，表明婴儿超出了干预目标的预期。结论：尽管我们的发现表明，HEP进近干预有望在具有TAPS和CP的婴儿中增强感觉功能，运动技能结果和父母目标，但需要进一步的研究来验证和更广泛地应用这些结果。
当前的见解和早期2型糖尿病的新兴趋势
在儿童期或成年初期诊断的2型糖尿病称为早发2型糖尿病。早发2型糖尿病的病例随着肥胖症的增加而在全球范围内迅速增加。与较晚的诊断相比，早期发作的诊断具有微血管并发症，不良心血管结局和早期死亡的过多风险。早发2型糖尿病的女性也患有不良妊娠结局的风险。并发症的高负担使患有早发2型糖尿病的个体具有多种多发病的未来风险和干预措施，以扭转这些趋势。在早期发作的队列中，与成年人相比，儿科发病（<19年）2型糖尿病已经更好地研究了病理生理和干预措施。但是，年龄在19-39岁的年轻人（按比例成比例）没有很好地表征，并且在当前的证据基础支持管理中也是看不见的，这是从以后发作2型糖尿病的试验中得出的。患有2型糖尿病的年轻人在自我管理方面面临挑战，即老年人不太可能体验（正在教育或工作年龄，较高的糖尿病困扰以及可能与肥胖有关的污名和与糖尿病有关的污名）。鉴于当前的护理模型在这个年龄段的人群中似乎不起作用，因此在管理青少年和年轻人中的2型糖尿病中的最佳策略存在一个重大的研究差距。面对多种风险因素（肥胖，女性，社会剥夺，非白人欧洲种族和遗传风险因素）的预防策略，其量身定制的生活方式干预（需要）可能会取得更大的成功，但需要更多证据。在这篇综述中，我们利用青少年和年轻人的证据，为早期发作2型糖尿病的当前见解和新兴趋势提供当代的更新。
审查AI和机器学习应用程序，以实时预测和阻止网络攻击
当代的网络安全景观需要创新的解决方案，以打击网络威胁的无情演变。传统方法正面临着前所未有的挑战，迫使人们向人工智能（AI）和机器学习（ML）的整合的范式转变。本文精心探讨了AI和ML强化实时网络安全的潜力，重点是快速预测和缓解网络攻击。在不断升级的威胁景观的背景下，本文推动对先进技术的调查来加强网络安全。传统方法论的局限性强调了研究AI和ML在增强防御机制中的疗效的紧迫性。本文努力全面研究AI和ML在实时网络安全中的作用。它明显地强调了他们预测和阻止网络攻击的潜力。探索包括不同的维度，从模型复杂性的复杂性到安全，道德和新兴趋势的关键考虑。围绕健壮的框架结构，探索包括全面的研究方向。这些包括增强解释性的必要性，解决对对抗攻击的脆弱性，促进人类与人工智能之间的协作以及开发抗量子的加密解决方案。本文通过实时网络安全实施AI和ML固有的复杂的技术，组织和道德维度导航。这种探索的发现阐明了与AI和ML在网络安全中的整合相关的承诺和挑战。道德考虑，对对抗性攻击的脆弱性以及抗量子加密的紧急性出现，因为需要细微的关注和探索的关键领域。本文设想了一个未来，其中人类专业知识与AI和ML的能力的融合会导致创造弹性和适应性网络安全生态系统。划定的研究方向不仅是持续创新的全面路线图，而且还可以作为有效整合AI和ML的基础指南，以保护我们的数字领域免受网络威胁的不断发展的景观。
期刊工程师和科学
摘要科学技术在美国，日本，德国和法国等发达国家中证明，在任何国家的发展中都起着至关重要的作用。在国家发展和增长方面，科学和技术在各个方面的应用大大改善了这些社会的生活条件，因此对于发展中国的全面拥抱科学和技术的生活至关重要。为了追求当代世界中的可持续发展，科学和技术可用于在环境，社会和经济之间建立协同作用，以满足当代的需求，而不会危及子孙后代的需求。可以通过这种可持续发展的方法来解决全球环境问题，资源退化和枯竭以及资源驱动的冲突引起的全球环境问题。尼日利亚的经验表明，在1992年之前，私人或公共部门在采用科学技术方面没有一致的努力。在进行了一项调查以确定开始这种发展所需的缺乏和工作范围之后，决定政府将在推动此类努力方面更好地定位。鉴于此，Naseni被建立并要求为针对可持续发展量身定制的科学和技术的不同方面创造有利的环境。在本文中，提出了纳塞尼（Naseni）引入的各种科学和工程技术，用于快速跟踪科学和技术方法，以改善该国的经济和可持续发展。开始的项目包括但不限于；高级制造技术（AMT），纳米技术，学校科学套件的反向工程和开发等。我们还展示了自纳塞尼（Naseni）成立以来取得的收益。希望，除了以可持续的方式解决其问题和挑战之外，还将探索科学和技术以满足尼日利亚的需求。这种方法的乘数效应将是创造就业和财富，当地内容的使用，减少进口，进口增加，增加国家发展方面的各个方面的增长，通过为未来的可持续发展的科学和技术创新创造一个利基市场，以至于蓬勃发展。
用...
Viji V.助理教授Sree Narayana培训学院，Nedunganda，Tiruvananthapuram，喀拉拉邦，印度，印度摘要：21世纪，21世纪意识到了一个快速的技术发展和信息超负荷的时代。 教育世界正在不断变化。 传统的教育系统曾经僵化，现在需要重新考虑，重新设计和适应。 在当代的教育格局中，适用于简短学习材料的简洁和有针对性学习材料的需求正在上升。 但是，此类材料的手动创建是劳动密集型且耗时的。 此外，根据各个学习者的需求和偏好量身定制内容会增加另一层的复杂性。 传统教育模型中最有希望的改编之一是纳米学习的概念，这种方法与孩子们对数字技术的倾向日益倾向和有意义的信息消费相吻合。 但是，创建吸引纳米学习材料来满足学习者的多样化需求是一项艰巨的任务。 应对这一挑战，就必须整合诸如人工智能（AI）之类的创新方法，以满足现代教育的不断发展需求。 通过利用AI的力量，教育工作者可以产生个性化的学习经验，自适应内容产生以及对学生的同时支持。 本研究的重点是利用生成AI的潜在优势来自动创建纳米学习材料，同时确保自定义和质量。 I. 它改变了他们和他们对世界的看法。Viji V.助理教授Sree Narayana培训学院，Nedunganda，Tiruvananthapuram，喀拉拉邦，印度，印度摘要：21世纪，21世纪意识到了一个快速的技术发展和信息超负荷的时代。教育世界正在不断变化。传统的教育系统曾经僵化，现在需要重新考虑，重新设计和适应。在当代的教育格局中，适用于简短学习材料的简洁和有针对性学习材料的需求正在上升。但是，此类材料的手动创建是劳动密集型且耗时的。此外，根据各个学习者的需求和偏好量身定制内容会增加另一层的复杂性。传统教育模型中最有希望的改编之一是纳米学习的概念，这种方法与孩子们对数字技术的倾向日益倾向和有意义的信息消费相吻合。但是，创建吸引纳米学习材料来满足学习者的多样化需求是一项艰巨的任务。应对这一挑战，就必须整合诸如人工智能（AI）之类的创新方法，以满足现代教育的不断发展需求。通过利用AI的力量，教育工作者可以产生个性化的学习经验，自适应内容产生以及对学生的同时支持。本研究的重点是利用生成AI的潜在优势来自动创建纳米学习材料，同时确保自定义和质量。I.它改变了他们和他们对世界的看法。关键词：21 St Century Education，Nano学习，生成人工智能（AI），技术进步，教学材料。引入学习过程的个性化和个性化不再是一种趋势和时尚，而是严格的必要性。一所千篇一律的学校非常适合教育工厂工人。但是，这种情况已经改变，人们习惯了个性化。此外，教育必须与这一现实相匹配。在线教育涉及这样的自适应系统，可帮助教师制定量身定制的学习计划。nano教育是一种自适应系统，现在正在学习领域获得接受。纳米教育的主要特征之一是它与信息技术的密切联系。例如，有一些用于小组学习的系统，可以为每个学生生成独特的作业，检查他们并为整个课程编译统计信息。连续，教师根据这些信息为每个学生建议一个个性化的发展途径。他将有时间考虑一下，因为人工智能将使他常规检查工作并跟踪每个学生的进步。这种方法需要结构性变化。最初，由于我们必须注意每个学生，因此这种教学方式不适合大型课程。这需要较小的小组说明。此外，对教师的专业水平的要求更大。他们不足以浏览信息并提供肤浅的演讲或演讲。教师应该能够利用当代教学方法，这些方法目前比对主题本身的知识更重要。