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脑整合研究所
执业医师，他们不会治愈或治愈疾病或个人问题。在研究所，我们还致力于帮助提高公众对大脑整合的认识，我们强烈希望帮助大脑整合服务社区。我们在全国范围内认证大脑整合从业者，但总部设在犹他州。大脑整合大脑整合是一种支持服务，有助于缓解大脑压力，帮助儿童和成年人在社会中发挥最佳作用。苦苦挣扎的学生、效率低下的青少年和不堪重负的父母都可以从大脑整合中受益。有时，头脑清晰、减少压力和头脑噪音以及其他支持服务可以为那些没有动力、冲动、注意力不集中、效率低下、注意力不集中、不适应、落后、缺乏注意力、记忆力差、无法专注于任务等的人带来答案和解决方案。大脑整合使用轻触、反射、动作、肯定和穴位来帮助大脑和身体协同工作以达到最佳功能。这有助于个人自我赋权、与他人建立联系并在生活中取得成功。最终，大脑整合的成功取决于个人对使用所提供的工具并将其融入日常生活的承诺程度。目标在大脑整合研究所，我们致力于：
整合化学和创新（此处）
综合，表征和特定特性的动态共价聚合物网络序列控制和半晶体聚合物：组织，界面，动态键的存在和空间组织在动态属性上的特定特性影响，并处理动态共聚聚合物网络响应聚合物的动态和处理。基于热旋转和裂解液晶聚合物的光响应组件
有意识的多感官整合
意识在人类认知和适应行为中发挥着重要作用，尽管其在多感觉整合中的作用尚未完全了解，因此，仍存在一些问题：大脑如何整合来自不同外部环境的多感觉信号？如何定义这些多感觉信号的角色以遵循预期的环境行为约束？这项工作旨在阐明一种关于意识多感觉整合 (CMI) 的新理论，以解决上述研究挑战。具体而言，锥体细胞中已建立的情境场 (CF) 和相干信息最大理论（Kay 等人，1998；Kay 和 Phillips，2011）被分为两个功能不同的整合输入场：局部情境场 (LCF) 和通用情境场 (UCF)。 LCF 定义来自大脑其他部分（原则上来自时空的任何地方）的调节性感觉信号，而 UCF 定义外部环境和预期行为（基于过去的学习和推理）。LCF 和 UCF 都与受体场 (RF) 相结合，以开发一类新的情境自适应神经元 (CAN)，以适应不断变化的环境。使用人类情境视听 (AV) 语音建模来评估所提出的理论。模拟结果为情境调节和选择性多感觉信息放大/抑制提供了新的见解。这里回顾的中心假设表明，除了经典的兴奋和抑制信号外，锥体细胞还接收 LCF 和 UCF 输入。UCF（作为转向力或调谐器）在精确选择是否放大/抑制相关/不相关前馈信号的传输而不改变内容方面起着决定性的作用，例如，哪些信息值得更多关注？与现有深度神经网络 (DNN) 中的无条件兴奋和抑制活动相反，这被称为条件放大/抑制。
原文：可再生能源整合
摘要 伊朗的地理条件优越，对可持续能源的需求大，因此发展可再生能源对伊朗来说至关重要，将可再生能源融入石油和天然气业务将为子孙后代创造可持续的未来。世界正处于能源需求与应对气候变化的迫切需要交织在一起的关键时刻。传统能源依赖化石燃料，严重加剧了温室气体排放和环境恶化。作为回应，人们正在转向太阳能、风能、水力和地热能等可再生能源。编程与技术创新相结合，在这些可再生能源解决方案的使用和优化中发挥着关键作用。编程在可再生能源解决方案中的作用不仅是支持性的，而且是变革性的。从设计高效系统和优化能源生产到实现智能电网和利用人工智能的力量，编程是推动可再生能源革命向前发展的主轴。随着世界越来越多地接受可持续能源，该领域编程的挑战和机遇不断扩大。通过利用编程语言、框架和新兴技术的功能，开发人员可以帮助创造一个更清洁、更可持续的能源未来。在我们应对气候变化的复杂性时，编程已成为一种必不可少的工具，它使我们能够利用可再生能源的潜力，并引领全球向更可持续、更具弹性的能源生态系统转型。
生物技术和人工智能整合
如今，每个人都在谈论人工智能（AI）。前所未有的新潜在解决方案成为可能。这可以支持重大的可持续发展目标，并协助许多全球问题。粮食安全，健康和福祉，可持续的能源，尽职尽责的生产和消费，气候行动以及在水下的生命，保护，恢复和促进环保的森林管理以及陆地生态系统的可持续利用，防止荒漠化，防止荒漠化，停止和停止倒退和停止生物效率损失，这是一个实例化的，这是一个实例化的，这是一定的实例。生物科学现在严重依赖人工智能。人工智能（AI）和生物技术的最新进展带来了可以完全改变医疗保健行业的融合。本综述通过提供有关其应用的最新案例研究来研究医疗保健行业生物技术的好处和挑战。
- 在本地的人工智能整合 -
This study investigates the integration of artificial intelligence (AI) in national science curricula across 21 countries, including Australia, Cyprus, Estonia, France, Finland, Greece, Hong Kong, India, Iceland, Ireland, Nepal, New Zealand, Norway, Ontario (Canada), Poland, Singapore, South Africa, South Korea, Sweden, the United Kingdom, and the United States.通过分析这些课程，该研究确定了与AI相关的知识，技能和态度的存在，从而对AI如何嵌入教育框架中提供了全面的了解。这些发现非常重视实用的AI技能，跨学科知识，道德考虑和社会影响，使学生在AI驱动的未来中蓬勃发展。这种全面的方法强调了AI在教育中的变革潜力。该研究强调了AI在培养问题解决技能和积极学习中的作用，强调了对AI概念的实用AI应用的需求和全面的教师培训。分析还确定了“人工智能”本身的明确提及的差距，这表明对相关概念的更加关注。值得注意的是，在课程中并不经常在课程中明确提及AI，但经常在与科学有关的信息和通信技术的保护下进行接触。增强AI集成的建议包括全面的教师培训，持续的课程评估以及包含AI的道德和社会意义。这项研究为教育工作者和政策制定者提供了宝贵的见解，强调了对全面的课程的需求，这为学生提供了AI Technologies提出的未来挑战和机遇的准备。
与模型导向的系统工程(MBSE)
• MBSE 的系统架构• MBSE 的一致性原则• MBSE 模型导向的系统工程环境• 基于MBSE 、 M&S 及T&E 的系统发展• 具系统规范的系统模型( System Model ) • 具系统整合的系统模型( System Model ) • 具人机均可辨认的系统模型( System Model ) • SET : 系统工程的转型架构• SET : 系统整合的建模环境• CBTE : 战力导向的测评架构• CBTE : 战力导向的系统发展• 战力导向的系统获得
现代可再生能源系统的整合...
I.简介 1.1.背景简介 近几十年来，全球能源格局发生了重大变化，主要原因是迫切需要应对气候变化和减少温室气体排放。随着化石燃料储量减少，其环境影响日益明显，采用可再生能源的现象激增。可再生能源系统，如太阳能、风能、地热能和生物质能，提供了可持续的替代方案，以减轻传统能源生产的不利影响。向可再生能源的转变是对环境问题的回应，也是实现能源安全和经济稳定的努力。在此背景下，将可再生能源系统融入现代建筑已成为促进可持续发展和减少建筑碳足迹的关键战略（Adelekan 等人，2024 年；Olutimehin、Ofodile、Ejibe、Odunaiya 和 Soyombo，2024 年；Onwusinkwue 等人，2024 年）。