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职业和学术规划概述
HF2392 中概述的个人职业和学业计划 (ICAP) 是一系列高质量的职业相关活动，为学生提供了一个平台，让他们参与自我反思、职业研究和探索高等教育机会，让学生应用这些学习来支持他们个性化的高等教育道路。通过每年 8-12 年级与 ICAP 的联系，鼓励每个爱荷华州学生设计、反思和考虑实现其高等教育目标所需的步骤。ICAP 流程的整体性确保了内部和外部利益相关者之间的持续反馈，并提供了一个框架来培养表现出高度市场化就业能力并准备成功过渡到高等教育、培训计划或直接进入劳动力市场的学生。爱荷华州的职业规划愿景侧重于毕业生，他们已经为职业和大学做好了准备，具备学术、技术和就业能力，以满足雇主的需求。自 2016 年首次实施 ICAP 以来，这一流程的意图越来越大，它不断发展壮大，以支持爱荷华州所有公立学区 8-12 岁的学生。
使用CNN和VGG-16
人工智能属于科学的领域，该领域与设计机器可以自行学习而不会受到任何人的干扰的想法。由于ML，人类可以设计像人类一样思考的机器，并且可以从人类这样的经验中学习。我们今天看到的许多实践示例，例如解决各种优化并发症，对大量数字化数据进行分类并获得所需模式，根据自然语言处理和深度学习。更多的层和模型的存在更深，那么整体性能将更高。不同的深度学习算法是多层前ePtron神经网络，卷积神经网络，经常性神经网络，长期短期记忆，深玻尔兹曼机器（DBM），深信信念网络，可在顺序数据（信号和文本），复发性神经网络上起作用。现在，超级计算机已广泛用于编辑和分析给定患者的图像并使用图像，它通过使用卷积神经网络更改维度并分析用户给定的输入。此卷积神经网络通过使用不同的数据集并将图像压缩到计算机格式，从而可以通过人工智能处理数据并使用不同的层（例如
集成 360 度方位风扇、压缩机和...
使用计算流体动力学优化航空推进系统的设计对于提高效率和减少污染物和噪音排放至关重要。如今，在这个优化和设计阶段，可以对燃气涡轮发动机的各个部件进行有意义的非稳态计算。然而，这些模拟通常彼此独立进行，并且只在接口处共享平均量，以最大限度地减少部件之间的影响和相互作用。与目前最先进的技术相比，这项工作展示了一个 360 度方位角大涡模拟，其中超过 21 亿个 DGEN-380 演示发动机的单元，在起飞条件下包围一个完全集成的风扇、压缩机和环形燃烧室，这是实现整台发动机高精度模拟的第一步。为了进行如此具有挑战性的模拟并降低计算成本，初始解决方案是从每个组件的独立扇区模拟中插值的。在方法方面，集成网格分几个步骤生成，以解决潜在的机器相关内存限制。然后观察到，与独立模拟相比，360 度计算收敛到一个工作点，零维值差异小于 0.5%，整体性能在设计的热力学循环的 1% 以内。使用所提出的方法，收敛
研究文章“大脑优势对沙特大学英语学习者学业成绩的影响”
本研究调查了大脑优势对沙特阿拉伯大学英语学习者学业成绩的影响。研究采用问卷作为主要数据收集方法，涉及 147 名参与者。大脑优势是指对分析和顺序处理信息（左脑优势）或整体和直观处理信息（右脑优势）的固有偏好，该研究针对英语学习者的学习方法和学业成绩进行了研究。问卷评估了参与者的大脑优势、学习策略和学业成绩。大脑优势通过一系列问题确定，而语言学习实践则通过特定调查进行评估。数据分析显示，大脑优势与学业成绩之间存在显著相关性，左脑优势的参与者比右脑优势的参与者取得更高的成绩，英语水平也更好。研究结果表明，与左脑优势相关的系统性和逻辑性思维可能有利于语言习得，因为它强调对句法和词汇的系统理解。因此，有效的英语语言培训应结合分析性和整体性学习活动，以满足左脑和右脑主导学习者的需求。本研究提供了有关大脑主导性对英语语言习得的影响的宝贵见解，并强调了适应不同思维方式的定制教育的重要性。
IL-17 and-il-22-as-as-as-stable-...
IL-17和IL-22之间的相互作用对于维持组织稳态至关重要[9]。在发现Th17细胞作为T-Helper细胞的独立线[10,11]后，它们在炎症中的作用变得更加明显，它分泌IL-17和IL-22细胞因子。仍然需要澄清其分泌的刺激，但是在人类中，与小鼠模型不同，它们并不总是协同分泌的[12,13]。通常，IL-17主要是一种炎性细胞因子，通过增强抗菌肽，粒细胞和中性粒细胞在周围组织中积累的上皮上皮释放来预防感染，而IL-22则是一种稳态的稳态，仅是一种固定的稳态，仅是造成边界组织和组织的整体性启动性的，并且是造成边界组织和组织的构成的，并且是构成的，并且是构成的，并且是构成的，并且是构成的，并且是一种稳固的细胞影响。 [13,14]。IL-17和IL-22被认为是组织信号细胞因子，因为它们主要影响固体组织的细胞[12,15,16]。其受体的分布大大分歧。在人类中，IL-17的受体复合物在上皮，间质和造血细胞上广泛表达[13,17]。il-17和Th17细胞与各种器官（例如肝脏或皮肤）的促炎和纤维化条件有关[18,19]。
开发机器学习驱动的能量...
对电动汽车（EV）的需求不断增长，这强调了有效的能源管理系统（EMS）的需求，以优化功耗和扩展驾驶范围。本研究开发了一种机器学习驱动的EMS，旨在使用回归，神经网络和增强学习等先进算法，旨在增强电动汽车的功率优化。通过使用MATLAB和SIMULINK的模拟评估了所提出的系统，其性能指标在内，包括能效，功耗和驱动范围。结果表明，与传统的基于规则的EMS相比，EV的整体性能有了显着改善。具体而言，拟议的系统可降低能源消耗12％，驾驶范围增加了8-10％。此外，在各种驾驶条件下（包括低负载和稳定速度周期）进行了优化的功耗，传统方法表现出次优性能。敏感性分析表明，电池容量，电动机功率和驾驶周期等关键因素对EMS性能产生了显着影响。这些发现突显了机器学习通过提供实时适应性和提高能源效率来彻底改变电动汽车的能源管理的潜力。实际含义表明，这种EM可以有助于更可持续和具有成本效益的电动移动解决方案。未来的研究可以进一步完善机器学习模型，并探索现实世界的验证和与智能电网的集成。
迷幻和“内部治疗师”：神话或机制？
再生或“内在的康复”是指生命系统在受伤或疾病后恢复或康复的能力。也就是说，“治愈”是指恢复，修复或恢复健康，“内在”意味着康复过程在生物体本身内具有其因果关系，而不是通过外部干预依赖因果关系。神经再生有悠久的兴趣史（Stahnisch，2021年），现在对神经退行性疾病和神经系统损伤的再生性相互作用引起了人们的兴趣（Huang等，2021）。当应用于心理健康时，该原则假设具有内在方向性或“目的论”的隐性过程 - 也就是说，它们朝着最终目标迈进，在当前情况下，该目标可能是（非犹太人）康复，恢复或“整体性”（Grof，2012; Vaid＆Walker，2022）。隐式，动态的过程将是“ Entelechy”的检验 - 这意味着它们是朝着康复目标迈进的心理和生物学过程。类比通常是在内在的心理和身体康复以及生活系统其他地方的自我调节过程之间进行的（Varela等，1974）。“内在的康复”主题可以在世界各地和整个历史的传统和文化中找到（Campbell，2008年）；以及许多整合的健康和健康，精神和宗教习俗，包括瑜伽，心理治疗，呼吸，冥想和祈祷。激活再生机制也与“刺激性”应力（Epel，2020）和“ Jarisch-Herxheimer反应”或“治愈危机”（Bryceson，1976）具有相关性。
tau纤维诱导纳米级膜损伤，并在溶酶体处核定胞质tau
再生或“内在的康复”是指生命系统在受伤或疾病后恢复或康复的能力。也就是说，“治愈”是指恢复，修复或恢复健康，“内在”意味着康复过程在生物体本身内具有其因果关系，而不是通过外部干预依赖因果关系。神经再生有悠久的兴趣史（Stahnisch，2021年），现在对神经退行性疾病和神经系统损伤的再生性相互作用引起了人们的兴趣（Huang等，2021）。当应用于心理健康时，该原则假设具有内在方向性或“目的论”的隐性过程 - 也就是说，它们朝着最终目标迈进，在当前情况下，该目标可能是（非犹太人）康复，恢复或“整体性”（Grof，2012; Vaid＆Walker，2022）。隐式，动态的过程将是“ Entelechy”的检验 - 这意味着它们是朝着康复目标迈进的心理和生物学过程。类比通常是在内在的心理和身体康复以及生活系统其他地方的自我调节过程之间进行的（Varela等，1974）。“内在的康复”主题可以在世界各地和整个历史的传统和文化中找到（Campbell，2008年）；以及许多整合的健康和健康，精神和宗教习俗，包括瑜伽，心理治疗，呼吸，冥想和祈祷。激活再生机制也与“刺激性”应力（Epel，2020）和“ Jarisch-Herxheimer反应”或“治愈危机”（Bryceson，1976）具有相关性。
通过正确的物料清单配置改善汽车行业的供应链
摘要 有效的供应链管理方法需要整体性和综合性，以避免全球供应链各层级之间的效率低下。为了实现这一目标，供应链主管和决策者需要在集中式规划方法和分散式规划方法之间做出权衡。本文开发了一种混合方法，其中只对关键产品进行集中规划，而将非关键产品留给多级供应链的本地工厂自主决策。为了验证所提出的规划模型的优势，以汽车行业的复杂供应链为试验台，其中还介绍了自上而下（从成品到原材料）和自下而上（从原材料到成品）方法之间的比较。对涉及六个关键性标准的全因子设计进行了方差分析测试，结果表明，与完全集中式方法相比，所提出的选择模型将系统规模减少了 10-30%，而与自下而上的方法相比，自上而下的方法导致关键子系统在产品数量方面缩小了约 5-10%。 1. 简介 有效的供应链管理被广泛认为是几乎所有工业领域制造公司成功和盈利的关键问题（Fan 和 Stevenson 2018 年，Pero 等人 2021 年）。供应链可以看作是一个设施网络，负责采购材料、将材料转化为中间产品或成品以及将成品分发给客户（Heragu 等人 2019 年，Norrman 和 Wieland 2020 年，Rossi 等人 2021 年）。
基于近端策略优化算法及视觉感知的机械臂导纳控制研究
在现代操纵器交互任务中，由于环境的复杂性和不确定性，准确的对象表面建模通常很难实现。因此，改善操纵器与环境之间相互作用的适应性和稳定性已成为相互作用任务的重点之一。针对操纵器的互动任务，本文旨在在视觉指导下实现良好的力量控制。因此，基于Mujoco（带有触点的多关节动力学）物理引擎，我们为操纵器构建了交互式仿真环境，并创新地集成了基于位置的视觉伺服控制和录取控制。通过深度强化学习（DRL）中的近端策略优化（PPO）算法，有效地集成了视觉信息和力量信息，并提出了结合视觉感知的接收性控制策略。通过比较实验，将允许控制与视觉感知相结合，并将力控制的整体性能提高了68.75％。与经典的入学控制相比，峰值控制精度提高了15％。 实验结果表明，在平坦和不规则的凹面环境中，允许控制与视觉感知结合表现良好：它不仅可以准确地执行视觉构成的力控制任务，而且还可以在各种接触表面上维持施工力，并迅速适应环境变化。与经典的入学控制相比，峰值控制精度提高了15％。实验结果表明，在平坦和不规则的凹面环境中，允许控制与视觉感知结合表现良好：它不仅可以准确地执行视觉构成的力控制任务，而且还可以在各种接触表面上维持施工力，并迅速适应环境变化。在精确组装，医疗援助和服务操纵器的领域中，它可以提高操纵器在复杂和不确定的环境中的适应能力和稳定性，从而促进智能操纵器的自主操作的发展。