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b'MSC植物学是一项为期两年的课程，有助于对生物学主题有更好，更深入的了解。该课程具有实用和理论结构。在实验室中为学生提供课程，以更好地了解植物的生活。该课程旨在涵盖诸如微生物学，植物学，植物解剖学，分子生物学等诸如MSC Botony课程等选修和核心主题。
b'MSC植物学是一项为期两年的课程，有助于对生物学主题有更好，更深入的了解。该课程具有实用性和理论结构。在实验室中给学生提供课程，以更好地了解植物生活。该课程旨在涵盖诸如微生物学，植物学，植物解剖学，分子生物学等的选修和核心主题。追求硕士学位植物学的过程还可以帮助学生在诸如兽医，农艺学，细胞学，林业等学科方面进行专业化。
想象力 - 提出深入的代理 - ...
想象力，基于模型的推理和决策的神经基础对神经科学产生了很大的兴趣[5-7]；在认知水平上，在动物和人类学习中已经假设并证明了模型学习和心理模拟[8-11]。其在基于人工模型的代理中的成功部署迄今已仅限于可用的确切过渡模型[12]或模型易于学习的域中的设置，例如符号环境或低维系统[13 - 16]。在代理无法使用模拟器的复杂域中，最近的成功由无模型方法主导[2，17]。在此类域中，采用标准计划方法的基于模型的代理的性能通常会遭受功能近似作用的模型错误[18，19]。这些错误在计划过程中复合了，导致过度优势和剂性能差。当前没有计划
包括深入的调查建议
电话：262.366.0397 (c) 电子邮件：tracieschnell@gmail.com 自 1995 年以来，我一直从事文化资源管理工作，其中 23 年在 Heritage Research, Ltd. (HRL) 工作，该公司专门从事第 106 条合规性的各个方面，以及环境历史、国家登记提名、社区规划服务、一般历史研究和 HABS/HAER 文档。 2018 年，我成立了自己的历史咨询公司，继续完成社区调查、国家登记提名以及其他类型的历史资源审查/评估。我以独资有限责任公司的形式经营业务，因此，我将全权负责完成与该项目相关的所有工作。背景/工作经历：• 威斯康星大学密尔沃基分校艺术史与批评（建筑史重点）学士和硕士学位• 作为历史资源顾问，在文化资源管理领域拥有近三十年的全职经验• 多年来一直担任由 Historic Milwaukee, Inc.、沃瓦托萨历史学会以及弗兰克·劳埃德·赖特威斯康星州/赖特威斯康星州举办的年度住宅参观活动的研究主席或委员会成员，我曾是这些董事会的成员• 2003 年至 2014 年，担任密尔沃基公共（中央）图书馆举办的两年一度的住宅历史项目的唯一非图书馆工作人员讲师；此后每年举行一次，直到 2016 年。在 HRL 工作期间，我担任以下威斯康星州社区历史资源规划调查（或重新调查）的首席研究员，在某些情况下，还是唯一作者：阿什兰（2000-2001 年以及 2017 年）；穆克沃纳戈（2001 年）；蒂恩斯维尔（2003 年）；尼纳（2005 年）；西阿利斯（2007 年）；梅纳沙（2009 年）；丰迪拉克（2011 年）；新荷尔斯泰因（2013 年）；
一种深入的CNN方法，用于解码上肢的电动机从源级别的EEG信号的时间 - 频率图
一个可以检测到行动和解码计划运动意图的系统，可以帮助所有可以计划运动但无法实施的受试者。在本文中，通过使用脑电图（EEG）信号来研究电动机计划活动，目的是解码运动制备阶段。在执行不同动作（肘部流量/扩展，前臂旋转/supination/supination/suplination/open/loth/collos）的过程中，可公开可用的61个通道EEG信号，右上肢录制了15个健康受试者的EEG信号。 引入了一种新型系统，用于静止与静止和前期时期的分类。 对于每个时期，所提出的系统都会通过光束成形和连续的小波变换（CWT）生成电动机源信号的时间频率（TF）图，然后将所有映射嵌入体积中并用作输入到深CNN中。 拟议的系统成功地歧视了前提下的平均准确度为90.3％（最低74.6％，最大100％），在文献中的表现优于可比较的方法，而在鉴别期间的VS vs vs vs等待中的平均准确度为62.47％。 所达到的结果鼓励通过深度学习方法在时间频域中的源级别调查电动机计划。可公开可用的61个通道EEG信号，右上肢录制了15个健康受试者的EEG信号。引入了一种新型系统，用于静止与静止和前期时期的分类。对于每个时期，所提出的系统都会通过光束成形和连续的小波变换（CWT）生成电动机源信号的时间频率（TF）图，然后将所有映射嵌入体积中并用作输入到深CNN中。拟议的系统成功地歧视了前提下的平均准确度为90.3％（最低74.6％，最大100％），在文献中的表现优于可比较的方法，而在鉴别期间的VS vs vs vs等待中的平均准确度为62.47％。所达到的结果鼓励通过深度学习方法在时间频域中的源级别调查电动机计划。
在自主驾驶系统中揭示了安全弱点：深入的经验研究
上下文：自主驾驶系统（AD）的出现标志着朝着智能运输的重大转变，对公共安全和交通效率产生了影响。尽管这些系统集成了各种技术并提供了许多好处，但它们的安全至关重要，因为脆弱性可能会对安全和信任产生严重的后果。目的：本研究旨在使用静态代码分析工具CodeQL系统地研究突出的开源ADS项目代码库中的潜在安全弱点。目标是确定共同的漏洞，它们在版本上的分布和持久性，以增强广告的安全性。方法：我们根据其高github恒星计数和4级自动驾驶功能选择了三个代表性的开源广告项目，即Autoware，Airsim和Apollo。使用CodeQl，我们分析了这些项目的多个版本以识别漏洞，重点是CWE类别，例如CWE-190（Integer Overflow或Wraparound）和CWE-20（输入验证不正确）。我们还通过软件版本跟踪了这些漏洞的生命周期。这种方法使我们能够系统地分析项目中的漏洞，这在以前的广告研究中尚未进行广泛探讨。结果：我们的分析表明，在选定的ADS项目中，特定的CWE类别，尤其是CWE-190（59.6％）和CWE-20（16.1％）。这些漏洞通常持续六个月以上，涵盖了多个版本的迭代。结论：广告中的这些安全问题仍有待解决。经验评估显示了这些漏洞的严重性与它们对ADS性能的切实影响之间的直接联系。我们的发现突出了将静态代码分析集成到ADS开发中以检测和减轻共同漏洞的必要性。同时，主动保护策略（例如定期更新第三方库）对于提高ADS安全至关重要。和监管机构在促进静态代码分析工具和设定行业安全标准方面可以发挥关键作用。
在自主驾驶系统中揭示了安全弱点：深入的经验研究
上下文：自主驾驶系统（AD）的出现标志着朝着智能运输的重大转变，对公共安全和交通效率产生了影响。尽管这些系统集成了各种技术并提供了许多好处，但它们的安全至关重要，因为脆弱性可能会对安全和信任产生严重的后果。目的：本研究旨在使用静态代码分析工具CodeQL系统地研究突出的开源ADS项目代码库中的潜在安全弱点。目标是确定共同的漏洞，它们在版本上的分布和持久性，以增强广告的安全性。方法：我们根据其高github恒星计数和4级自动驾驶功能选择了三个代表性的开源广告项目，即Autoware，Airsim和Apollo。使用CodeQl，我们分析了这些项目的多个版本以识别漏洞，重点是CWE类别，例如CWE-190（Integer Overflow或Wraparound）和CWE-20（输入验证不正确）。我们还通过软件版本跟踪了这些漏洞的生命周期。这种方法使我们能够系统地分析项目中的漏洞，这在以前的广告研究中尚未进行广泛探讨。结果：我们的分析表明，在选定的ADS项目中，特定的CWE类别，尤其是CWE-190（59.6％）和CWE-20（16.1％）。这些漏洞通常持续六个月以上，涵盖了多个版本的迭代。结论：广告中的这些安全问题仍有待解决。经验评估显示了这些漏洞的严重性与它们对ADS性能的切实影响之间的直接联系。我们的发现突出了将静态代码分析集成到ADS开发中以检测和减轻共同漏洞的必要性。同时，主动保护策略（例如定期更新第三方库）对于提高ADS安全至关重要。和监管机构在促进静态代码分析工具和设定行业安全标准方面可以发挥关键作用。
对价值风险的经验方法进行深入的强化学习
风险衡量是现代财务风险管理的核心。市场发展强调了财务数据的复杂性，结果是大多数基于计量经济学模型的假设变得过时了。这意味着他们的结果不再有效，也无法正确解释。出于这个原因，在本文中，已经提出了一种基于Var-Garch模型的强大经验方法（分别var-gjr-garch），并丰富了来自定向预测的信息。标准的定向预测问题被转化为使用Double Deep Q-Network（DDQN）分类器解决的不平衡分类问题，该分类器是一种深层增强学习算法。该模型在本文中的表现是使用每日Eurostoxx 50价格数据评估的，该数据涵盖了许多重大危机和冲击，使我们能够测试其稳健性，除统计测试外。双重Q-NETWORK（DDQN）对回报的风险水平进行更好的预测，从而在风险水平较低时降低风险，或者在较高时增加。获得的结果证明，此方法生成了最准确的VAR估计值。
在深入的危险中，可以使用危险的2025年。 ...
面对迅速发展的技术威胁，金融机构正在努力应对关键技能短缺，这有可能破坏其风险管理能力。49％的CEO认为网络风险是来年增长的主要障碍，促使超过50％的高管人员通过全职员工来加强其网络安全团队。同时，生成AI的兴起增加了另一层复杂性，有69％的CEO预计在未来三年内需要劳动力重新锻炼。随着对精通技术领导力的需求加剧，具有远见的机构正在转向创新的策略，例如高技能计划和基于技能的招聘，以弥合扩大的人才差距。
对电池管理系统上的开放式电线检测进行了更深入的研究
在电池管理系统（BMS）中，单个单元格和电池监视器电路之间存在广泛的接线连接。这些接线连接对于通过细胞监视器进行可靠的细胞参数监视，包括电压，电流，温度和其他连接至关重要。此外，这些接线连接可能是电池被动平衡放电的当前路径或继电器控制信号的传输路径。BMS中要管理的单元格数通常非常大，因此需要使用大量的接线连接。这些接线连接众多，有些甚至很长，因为它们通常需要在不同的印刷电路板（PCB）和PCB和电池组之间跨越（包括许多单独的单个单独的单元）。他们还需要许多连接组件的结合使用。应大力避免BMS中开路的发生。毕竟，如果单元格经历开机，则意味着对其状态的有效监测将被削弱或丢失，而无监测的细胞会对整个BMS构成隐藏的安全危害，并威胁到任何未知时间对系统致命的威胁。确实发生了打开的电线时，主要任务是快速，准确，有效地确定开路的位置并及时提供通知。有效，准确的开放式检测算法将大大提高BMS的可靠性，并促进BMS和电池组的故障排除。在手动故障排除过程中，算法通过算法进行准确的故障定位可以有效地减少许多不必要的重复检查以及拆卸和组装工作。