阅读焦虑一代后需要说。首先,这本书将出售很多副本,因为乔纳森·海特(Jonathan Haidt)讲述了一个令人恐惧的故事,讲述了许多父母都可以相信的孩子的发展。第二,这本书反复提出的是,数字技术正在重新布线我们的孩子的大脑,并引起精神疾病流行,这并不受到科学的支持。更糟糕的是,社交媒体要责备的大胆提议可能会分散我们的注意力,从而有效地应对年轻人当前的心理健康危机的真正原因。Haidt断言,通过“设计通过孩子的眼睛和耳朵输入的一系列令人上瘾的内容”而进行了大脑的重新布线。和“通过取代身体游戏和面对面的社交,这些公司重新建立了孩子们,并以几乎难以想象的规模改变了人类发展”。如此严重的主张需要严肃的证据。Haidt在整本书中提供图形,表明数字技术使用和青少年心理健康问题正在加在一起。在我教授的研究生统计课的第一天,我在董事会上画了类似的线条,该董事会似乎连接了两个不同的人,并询问学生他们认为发生了什么。几分钟之内,学生通常会开始讲述有关这两种现象如何相关的精心故事,甚至描述了一个现象如何造成另一个现象。本书中介绍的情节将有助于教我的学生的因果推论的基础,以及如何通过简单地查看趋势线来避免避免故事。包括我本人在内的数百名研究人员都在寻找海德建议的那种巨大效果。我们的努力产生了否,小而混合的联想。大多数数据都是相关的。当找到随着时间的时间的关联时,他们建议并不是社交媒体使用预测或导致疾病,而是已经拥有
杂志”,https://www.accenture.com/us-en/blogs/industry-digitization/how-ai-driven-generative-design-disrupts-tradition-
单位: 方法: C、S:□ 燃烧后红外吸收法 O:□ 氦气熔融后红外吸收法 N:□ 氦气气流中熔融后热导法 H:□ 氩气气流中熔融后热导法 :□ ICP原子发射光谱法 :□ ICP质谱法 :□
摘要:计算思维被认为是当代教育中的关键能力,使个人准备在数字上普遍存在的世界中应对复杂的挑战。在这项具有预测试和测试后措施的准实验设计研究中,研究了高等教育学生中数学教学学领域发展计算思维的可能性。这是通过基于问题的学习(PBL)方法使用实验组中的问题解决的,或者以对照组中解决问题的分析进行分析。干预后,对照组在测试后措施中获得的得分有了统计学上的显着改善。因此,PBL和解决问题并没有导致学生的计算思维的改善,而对已解决的概率方法的分析确实如此。因此,结果表明了后一种方法对教学计算思维的潜在好处。
同时,它将卷积神经网络与传统方法相结合,以基于短时傅立叶变换和连续小波变形的特征提取方法提出特征提取方法。卷积神经网络分类算法使用特征提取算法来提取时间频率特征来制作时间频率图,并使用卷积网络来快速学习分类的功能。测试结果表明,该算法在运动图像脑电图公共数据集中的精度为96%,而自制数据集的精度率约为92%,这证明了算法在运动成像EEG分类中的可行性。
零能源建设电力 - 热热双层能量优化控制方法Kong Lingguo 1,Wang Shibo 1,Cai Guowei 1,Liu Chuang 1,Guo Xiaoqiang 2
摘要:由于能源管理策略(EMS)的性能对于插电式混合电动总线(PHEB)以有效的方式运作至关重要。考虑到PHEB的电池热特性,近端策略优化(PPO)的多目标EMS旨在提高车辆节能性能,同时确保电池电量状态(SOC)和合理范围内的温度。由于这三个目标相互矛盾,因此通过智能调整培训过程中的权重来实现多个目标之间的最佳权衡。与原始的基于PPO的EMS相比,没有考虑电池热动力学,模拟结果证明了拟议策略在电池热管理中的有效性。结果表明,与其他基于RL的EMS相比,提出的策略可以获得最小能耗,最快的计算速度和最低的电池温度。关于动态编程(DP)作为基准,基于PPO的EMS可以实现类似的燃油经济性和出色的计算效率。此外,在UDD,WVUSUB和实际驾驶周期中确定了所提出方法的适应性和鲁棒性。
摘要 — 随着可再生能源 (RES) 的普及,从经济和环境角度来看,对这些可再生能源进行兼容调度的需求日益增加。由于热电联产 (CHP) 发电机组的高效和快速响应特点,这些机组可以使系统免受 RES 波动的影响。为了应对与 RES 相关的运营挑战,本文旨在安排低温储能 (CES) 的套利,不仅可以最大化其所有者,还可以最小化 RES 的变化。另一方面,在所提出的模型中,插电式电动汽车 (PEV) 被用作负责任的负载,通过改变消费者的消费模式来平滑系统的负载曲线。所提出的问题被建模为二阶锥规划,并通过支配群搜索优化算法求解。为了验证所提出方法的适用性和有效性,已经执行了四个不同的案例研究。