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bcipy：python中的大脑 - 计算机接口软件
摘要与进行大脑 - 计算机界面（BCI）研究有关的高技术和软件需求。为了加快BCIS的开发和可及性，值得专注于开源和社区所需的工具。Python是一种著名的COM语言，已成为许多研究和工程目的的首选语言。在本文中，介绍了用于进行BCI研究的开源，基于Python的软件。它的开发为重点是使用事件相关电位（ERP）拼写接口来恢复通信；但是，它可以用于其他非散布和非ERP BCI范式。此系统中的主要模块包括对数据采集，数据查询，刺激表现，信号处理，信号查看和建模，语言建模，任务构建以及简单的图形用户界面（GUI）的支持。
研究早期的有效教学法
目录 页码图表列表 3 表格列表 4 附录列表 4 致谢 4 词汇表 5 简介 9 第一部分 执行摘要 10 第二部分 背景和方法 16 2.1 学前教育有效供给项目设计 16 2.2 深入案例研究：样本和数据收集 18 2.3 管理数据缩减（使用 QSR NVivo 软件） 21 2.4 案例研究访谈和教师观察 22 2.5 与保姆的访谈 22 2.6 系统的儿童观察 23 第三部分 关于有效教学法的文献 26 3.1 教师/工作人员在幼儿教育中的作用 26 3.2 那么什么是教学法？为什么它很重要？27 3.3 研究已经告诉了我们关于有效实践的哪些信息？29 3.4 学习研究向我们展示了什么？31 3.5 基础阶段课程指导（CGFS） 38 3.6 总结 40 第 4 部分 数据查询 41 4.1 从 EPPE 数据查询教学实践 41 4.2 早期有效教学法项目结果 43 4.3 有效性 51 4.4 挑战、主动性和延伸 53 4.5 提问 55 4.6 通过冲突进行对话 56 4.7 学习的组织结构 58 4.8 多样性和差异化 61 4.9 课程——内容和平衡 62 4.10 教学学科知识 67 4.11 过渡到接收阶段 77 4.12 员工对 CGFS 的看法 81 4.13 信息和通信技术 85 4.14 培训和资格 95 4.15 家长和家庭学习环境 98 第 5 部分 保姆调查 103 5.1 保姆、教学法和 CGFS 103 5.2 资格和专业发展 103 5.3 对 CGFS 和早期学习目标的了解 104 5.4 保姆对儿童学习的目标 106 5.5 CGFS 的学习领域 107 5.6 与家长的关系 112
以交换为中心的神经记录系统
摘要 神经接口可以读取生物神经元的活动，有助于推动神经科学的发展，并为严重的神经系统疾病提供治疗选择。目前，使用多电极接口记录的神经元总数大约每 4-6 年翻一番 [5]。然而，在严格的功率限制下实时处理这种呈指数增长的数据，给传统神经记录系统的计算和存储带来了巨大的压力。现有系统部署了各种加速器以实现更好的每瓦性能，同时还集成了 NVM 以进行数据查询和做出更好的治疗决策。这些加速器可以直接访问有限数量的基于 SRAM 的快速内存，而这些内存无法管理不断增长的数据速率。交换到 NVM 是不可避免的；然而，简单的方法无法在神经元的不应期（即几毫秒）内完成，这会扰乱及时的疾病治疗。我们建议共同设计加速器和存储，以交换为主要设计目标，分别使用计算和存储的理论和实践模型来克服这些限制。
明尼苏达大学双城2020-22毕业生...
这是卡尔森管理学院的学生的2学学科本科级别的财务数据分析课程。主要学习目标是使学生熟悉大规模的财务报告和资本市场信息数据库并改善学生？与这些数据结合使用的定量分析和解决问题技能。我们将讨论与业务分析，审计，资本市场效率，董事会结构和SEC执法有关的财务报告和公司治理主题。不需要事先编码经验。学生将使用MySQL，Excel和Tableau获得动手数据查询，数据分析和数据可视化体验。学生将学习如何应用科学研究方法来回答问题，提出解决方案并讨论限制。本课程的先决条件是业务统计。我们还将简要概述概率和统计推断的概念。依靠上述工具和方法，学生提高了他们的分析技能，并最终对与财务报告，审计和资本市场相关的问题有了更深入的了解。PREREQ：SCO 2550或同等统计课程。
能量过渡对劳动力和社会保护的影响
参考文献澳大利亚可再生能源局（2023）。可在以下网址提供：https：//arena.gov.au/assets/2023/02/skilling-australian-industral-industry-for-the-energy-transition-transition-transition-transition-centure-report-forpor- report-for-澳大利亚 - industry-industry-industry-industry-eti-phase-3.pdf欧洲Solar PV行业（ESIA）。（2024年3月1日）。对太阳能光伏供应链的强迫劳动和尽职调查指南的立场。取自https://esmc.solar/wp-content/uploads/2024/03/esia-forced-labour-paper.pdf。良好的实践分析2.0在INDC，LED，NAMAS和MRV（2015），缓解合作伙伴关系中。可在以下网址提供：www.mitativepartnership.net/gpa“苏格兰将如何为可持续的未来提供可再生能源技能”，ESP主管吉姆·布朗（Jim Brown）于2021年11月4日出版。ilo（2023），《过渡政策摘要》，国际劳工组织，日内瓦。Irena（2024），Irenastat在线数据查询工具，国际可再生能源局，阿布扎比。 Irena和Ilo（2022），《可再生能源与工作：2022年年度评论》，国际可再生能源局，阿布扎比和国际劳工组织，日内瓦。 Irena和Ilo（2023），《可再生能源与工作：年度评论2023》，国际可再生能源局，阿布扎比和国际劳工组织，日内瓦。 贸易，工业和能源部，韩国（2023年）。Irena（2024），Irenastat在线数据查询工具，国际可再生能源局，阿布扎比。Irena和Ilo（2022），《可再生能源与工作：2022年年度评论》，国际可再生能源局，阿布扎比和国际劳工组织，日内瓦。 Irena和Ilo（2023），《可再生能源与工作：年度评论2023》，国际可再生能源局，阿布扎比和国际劳工组织，日内瓦。 贸易，工业和能源部，韩国（2023年）。Irena和Ilo（2022），《可再生能源与工作：2022年年度评论》，国际可再生能源局，阿布扎比和国际劳工组织，日内瓦。Irena和Ilo（2023），《可再生能源与工作：年度评论2023》，国际可再生能源局，阿布扎比和国际劳工组织，日内瓦。 贸易，工业和能源部，韩国（2023年）。Irena和Ilo（2023），《可再生能源与工作：年度评论2023》，国际可再生能源局，阿布扎比和国际劳工组织，日内瓦。贸易，工业和能源部，韩国（2023年）。
空间管理和报告工具 (SMART)
SMART Desktop 是 SMART 平台的核心，包含所有特定的关键参数，例如保护区边界、巡逻区、关键基础设施、工作人员、车辆、人口数量等。特定地点的数据模型定义了在现场收集和分析哪些数据。SMART Desktop 应用程序具有内置的地图、空间和统计分析功能，集成了来自全球定位系统 (GPS)、移动设备和多个不同传感器的数据。数据可以通过复杂的查询界面可视化，该界面提供多种不同的数据查询方式。基于这些分析，管理人员可以自动生成摘要报告，以改进巡逻计划、总结活动并更有效地部署人员和资源。除了 SMART Desktop 的核心功能外，该软件还提供多个可选插件。SMART 生态记录插件有助于收集、绘制地图、管理和分析系统栖息地和物种调查数据。另一个插件 SMART Profiles 提供了一个灵活的平台，可以随时间跟踪单个实体（例如单个动物、基础设施、情报数据），还包括一个强大的网络分析工具。
复杂网络中的拓扑数据分析的几何算法Rajesh Kumar博士 * HAR
复杂网络中用于拓扑数据分析的几何算法Rajesh Kumar博士 * Rajesh Kumar博士 *哈里亚纳邦计算机科学系助理教授，哈里亚纳邦工程科学技术大学，印度哈里亚纳州哈里亚纳州希亚尔市，20024年9月10日获得，于2024年9月10日接受，在2024年9月30日在线获得，第5卷，第5卷，第2024卷，第2024卷，第2024卷，第2024卷，每隔2024年10月5日（台阶）。在机器学习，计算机图形和空间数据库等领域，高维空间越来越重要，在该领域中，大规模，动态数据很普遍。本研究探讨了能够支持动态操作（例如插入，删除和查询）的优化几何数据结构的开发，同时在高维设置中保持性能和可扩展性。通过解决诸如维度和计算复杂性的诅咒之类的挑战，该项目旨在提高高维几何计算中使用的算法的性能。此外，还将探索近似技术，并行计算和分布式算法的集成，以确保对大型数据集的可扩展性。研究的实际应用包括实时渲染，最近的邻居搜索以及在动态环境中的空间数据查询。关键字：计算几何，动态几何数据结构，高维空间，机器学习，近似算法，最近的邻居搜索，并行算法，实时查询处理，KD-TROOD简介拓扑数据分析（TDA）已成为从提取有意义的模式和结构的强大框架中，从而从中提取了有意义的模式和结构。本研究探讨了计算几何学和拓扑的交集，以开发用于分析复杂网络时针对TDA应用的几何算法。重点是创建有效且可扩展的算法，这些算法可以处理大规模网络的复杂拓扑特征，从而使他们对其结构和动态有了更深入的了解。关键研究领域持续的同源计算
新技术的扩散
我们感谢应用机器学习网络研讨会，亚特兰大美联储，奥本大学，巴布森学院，国际定居银行，巴鲁克学院，Bocconi大学，Bocconi大学，CKGSB，CKGSB，哥伦比亚大学，法国大学，Dartmouth大学，达特茅斯大学，杜克大学，杜克大学，达勒姆大学，达勒姆大学，伦敦伦敦伦敦伦敦大学，康德大学，康德大学，康德大学。经济学，密歇根州立大学，西北大学，诺瓦商学院，纽约大学，俄亥俄州立大学，澳大利亚皇家银行，斯坦福大学，斯坦福大学，图卢兹信息技术网络，不列颠哥伦比亚省，加利福尼亚大学圣地亚哥大学，圣塔芭芭拉大学，圣塔芭芭拉大学，圣塔芭芭拉大学和芝加哥大学，芝加哥大学，马里兰大学，密歇根大学，密歇根大学，密歇根大学加利福尼亚州，德克萨斯大学，华盛顿大学，耶西瓦大学和2021年NBER夏季研究所，2021年秋季NBER EFG会议以及2022年经济动态学会和2024年美国经济学协会年度会议，以获取有用的评论。特别感谢Lisa Kahn共享数据，BLEDI任务对BGT数据查询，Gaétande Rassenfosse，Shane Greenstein，Ben Jones和Chad Syverson进行了良好的讨论，以及Peter Donets，William Hartog，William Hartog和Jared Simpson提供了出色的研究帮助。我们感谢Scarlett Chen，Nick Short，Corinne Stephenson和Michael Webb在概念化和研究该项目的早期版本方面的帮助。所有错误和遗漏都是我们自己的。这项研究的资金由哈佛商学院，新经济思维研究所，考夫曼基金会，斯隆基金会，图卢兹信息技术网络和惠勒学院提供。Bloom和Lerner已获得有关风险投资基金，风险投资集团和政府的风险投资主题的机构投资者的建议。本文所表达的观点仅是作者的观点，不一定反映了圣路易斯联邦储备银行，美联储系统或国家经济研究局的观点。