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斯卡吉特县战略规划 2022 - 2032
斯卡吉特县拥有华盛顿州最壮观的风景。从罗萨里奥海峡和平原（河流三角洲）到斯卡吉特河的森林峡谷，再到崎岖的喀斯喀特山脉，这是一个自然和人类历史丰富的地区。作为原住民的家园，斯卡吉特县在数千年中一直居住，早在 18 世纪 90 年代就吸引了欧洲和美国探险家的注意。欧洲-美国定居点始于 19 世纪 60 年代初。1863 年在拉康纳平原上建造第一道堤坝后，该县开始成为一个主要的农业中心。在整个 20 世纪，该地区作为世界种子生产领导者的声誉与日俱增，同时它作为渔业和木材生产国的重要性以及作为休闲鲑鱼和虹鳟鱼垂钓的国际目的地的重要性也日益提高。如今，该县拥有优秀的学校、博物馆、表演艺术剧院、斯卡吉特谷学院、购物中心和特色商业区以及美妙的州立和国家公园。斯卡吉特县也是华盛顿州石油工业的中心。如今，斯卡吉特县是该州发展最快的县之一，人口约为 13 万。该县首府弗农山人口为 3.5 万，但斯卡吉特河对岸的伯灵顿在短短几年内人口增长了 6.4%。安娜科特斯和弗农山以西的新开发项目以及普吉特湾的房地产压力已经开始改变该县的面貌。
RWE 的都柏林阵列风电项目为爱尔兰海上风电行业举办技能和供应链研讨会
爱尔兰邓莱里，2024 年 11 月 1 日来自业界、政府和教育机构的约 40 名代表齐聚一堂，分享爱尔兰如何更好地支持海上风电供应链的见解。本月初，都柏林阵列海上风电场开发团队在邓莱里皇家海军酒店举办了“供应链中的人员和技能研讨会”。会议强调了海上风能行业将为爱尔兰供应链带来的重要机遇。环境、气候和通信部国务部长 Ossian Smyth TD 主持了此次技能活动，并邀请了都柏林阵列、Skillnet Ireland 等开发商 RWE 进行演讲。根据 BVG Associates 今年早些时候为 Green Tech、Skillnet 和 Wind Energy Ireland 发布的一项研究，爱尔兰海上风电行业对经济的价值至少可达 380 亿欧元，并有可能支持 86,300 至 146,700 个工作岗位。海上风电将在支持绿色经济、发展本土技能和支持繁荣社区方面发挥重要作用。然而，必须建立正确的机制，确保爱尔兰拥有具备适当技能的人才，为该行业的预期增长提供支持。环境、气候和通信部国务部长 Ossian Smyth 在活动上告诉与会者：“这是一个美妙的早晨，我们参加了 RWE 主办的供应链人才与技能研讨会，在会上我们探讨了海上风电开发如何推动环境的有意义的变化，同时为爱尔兰和邓莱里当地社区带来可持续发展。海上风电开发是政府的一项重要优先事项，与国家气候行动计划根本一致。通过创造当地就业机会、发展独特技能和促进经济增长，我们的社区将从该行业受益匪浅。
田纳西大学 ACEND 认证营养与饮食学教育项目指南 营养学学士 - 饮食学专业 MS i
亲爱的学生，随着我们进入 2024-2025 学年，田纳西大学的营养与营养学教育正在发生许多美妙的变化，我们将继续发展富有创意和强大的课程，让学生自信地成为该领域的从业者和领导者。我们课程的显着特点之一是，有机会完成营养-营养学专业的理学学士学位以及临床营养与营养学专业的理学硕士学位，并有资格参加国家资格考试，成为注册营养师 (RDN)，只需五年。我们很自豪现在已经毕业了三班！截至此更新，2024 届刚刚毕业。在 2022 年和 2023 年的毕业生中，100% 从事营养与营养学工作，我们的 RDN 资格考试一年通过率为 100%。从 2024 年秋季开始，如果满足特定课程的先决条件，我们也可以考虑外部申请人的入学申请。我们独特的课程组合具有竞争力，从本科三年级开始整合实践经验，并随着学生的课程学习而不断积累。到高四，学生将通过校园内的临床模拟和亲身参与的食品服务实习培训来获得实习经验。被研究生课程录取的学生将在临床课程教员的监督下，在该地区众多切诺基健康系统诊所之一首次进入临床环境。随后，学生将获得各种经验，以培养临床领域的专业知识，但也包括社区营养和食品服务管理方面的坚实基础。未进入该研究生课程的学生已做好充分准备，可以成功进入各种经认可的监督实践课程，成为注册营养师 (RDN)，或者可以利用他们的本科培训作为进一步学习其他医疗保健领域的背景。我们鼓励您仔细阅读本手册，以全面了解在 UT 攻读营养与饮食学教育可以期待什么。我们的课程已获得美国营养与饮食学会营养与饮食学教育认证委员会 (ACEND) 的认证，可作为营养学教学课程或 DPD（以营养与饮食学为重点的学士学位）和营养与饮食学研究生课程或 GP（先决条件和课程相结合，可获得以临床营养与饮食学为重点的硕士学位）。您可以联系 ACEND 获取有关认证的更多信息：
锡耶纳圣凯瑟琳
• Joseph Ocran 神父和 Patrick Toole 执事，感谢他们全年在礼拜和圣礼方面的参与、深思熟虑的布道和亲切的帮助； • 我们的圣乐总监和管风琴演奏家 Zac Schurman，他第一次和我们一起过圣诞节，协调、排练并演奏了圣诞音乐，今年的圣诞音乐特别欢乐和美妙。我们感谢才华横溢的歌手和乐器演奏家，特别是我们的主要教区领唱 Kristen Smith Gionfriddo。• 我们圣诞节礼仪司仪团队格外严谨和认真，尤其是那些从大学回家的人。我们的一些司仪也帮助我们装饰教堂迎接圣诞节：Luke 和 Andrew Pavia、John Esteves、Benny Van Tine、Alex Van Tine 和 Patti Pavia。在他们的帮助下，教堂在这个圣诞节显得格外美丽！• 圣诞节弥撒的细节由神学院学生 Sal Orosz 精心监督，他是圣约瑟夫高中的校友，也是费尔菲尔德圣母升天教区的教区居民，目前就读于费城圣查尔斯博罗梅奥神学院。• 和每年一样，我们出色的通讯和数字媒体总监 Kate Gombos 为社交媒体和宣传、公告和教区档案拍摄了一些特别美丽的圣诞节照片和视频。特别感谢 Kate 的儿子 Max Gombos 在午夜弥撒中操作直播摄像机。• 我们的降临节赠礼树始终是我们中最需要帮助的人的快乐和希望之源，由 Eric Vogel 和圣凯瑟琳锡耶纳社会正义和慈善外展团队协调，并由 Katie Miller-Creagh 提供特别协助。与往常一样，Gloria Bender 在装饰标签和组织方面非常有帮助，她还出席了我们的许多圣诞弥撒，热烈欢迎教区居民来到家庭中心和教堂。• 说到欢迎，还要特别感谢我们欢迎团队的所有成员，该团队由 Paul Mayer 领导和协调，他每个周末都会亲自出席我们的许多弥撒。每周，他们对教区居民和客人的微笑和热情问候让每个人都感到宾至如归。• 我们不能忘记我们的读者和工作日早上的圣器保管员 Frank Metrusky、Joe LeMay、Carol Mahar 和 Eric Vogel，以及我们的周日圣器保管员 Alex Van Tine、Daniel Tristine、Christian D'Andrea、Andrew Pavia、Lucas Carson 和 John Esteves。如果我无意中遗漏了任何人，我深表歉意！• 对于组织、宣传、记录保存、设置、分解和后勤协调等无数幕后细节，我们衷心感谢 Bob Cavallero、John Diercksen、Dave Quigley、Ellen Moran、Mary Ellen Kovacs 和 Marianne Stook。
风力发电预测误差评估...
当风吹起，风力涡轮发电机收集动能并将其转化为电能时，需要预测涡轮机将发出多少电力。即使是最完美的计算机模型，具有很高的计算能力，也无法模拟自然力量的美妙，我们必须接受预测功率输出中存在一定程度的预测误差，因为大气中固有的随机模式。该项目旨在调查影响哥特兰岛风力发电资产预测误差的主要原因和因素。从理论和已进行的案例研究来看，风速是风力发电的最强预测因素，声称其他任何因素都是非常不准确的。然而，风力预测的主要预测因素是从文献研究中总结出来的，从天气模型中提取出来，并在哥特兰岛 Näsudden 的 Stugylparken 风电场案例研究中进行了尝试。尝试了三种不同的预测方法，根据所选的评估指标，集成树模型是最佳模型。表现第二好的模型是人工神经网络，理论功率曲线的预测效果比研究中测试的标准机器学习方法更差。值得注意的是，在评估选择哪种模型时，取决于评估方式以及哪个指标被视为最重要。除了风速对所有模型的影响最为显著之外，预测误差似乎与昼夜循环有关。一个原因可能是白天的陆海相互作用，尤其是在 4 月至 9 月期间。较高的预测误差与平均风速较高的时期密切相关，天气变化的时间会影响可预报性，并且应该会出现较大的误差。在本项目中，数值天气预报数据用于研究预测误差。在模型运行的最初几个小时内可以看到较低的误差。这是意料之中的，因为这是我们最接近初始条件（换句话说，现实世界）的时候。然而，似乎风速和昼夜循环比数值天气预报模型在最初 24 小时内的表现更为重要。由于安装容量较大，预测未来几年风力发电资产的电力输出预计会变得更加重要。即使安装容量增加，也不希望出现容量过剩，灵活性将更为重要。我们面临着挑战，但也有机会更有效地利用社会资源，并通过更灵活地利用资源来降低社会对地球的气候影响。
利用循环神经网络从神经测量中重建计算动力学
使用循环神经网络从神经测量重建计算动力学 Daniel Durstewitz 1,2,3,*、Georgia Koppe 1,4、Max Ingo Thurm 1 1 海德堡大学医学院中央精神卫生研究所理论神经科学系 2 海德堡大学跨学科科学计算中心 3 海德堡大学物理与天文学院 4 海德堡大学医学院中央精神卫生研究所精神病学和心理治疗诊所* 通讯作者：daniel.durstewitz@zi-mannheim.de 关键词：动力系统理论、机器学习、循环神经网络、吸引子、混沌、多个单元记录、神经生理学、神经成像 摘要 神经科学中的机械和计算模型通常采用微分或时间递归方程组的形式。此类系统的时空行为是动力系统理论 (DST) 的主题。 DST 提供了一个强大的数学工具箱，用于描述和分析从分子到行为的任何级别的神经生物学过程，几十年来一直是计算神经科学的支柱。最近，循环神经网络 (RNN) 成为一种流行的机器学习工具，用于研究神经或行为观察背后的非线性动力学。通过在与动物受试者相同的行为任务上训练 RNN 并剖析其内部工作原理，可以产生关于行为的神经计算基础的见解和假设。或者，可以直接在手头的生理和行为时间序列上训练 RNN。理想情况下，一旦训练好的 RNN 将能够生成具有与观察到的相同的时间和几何属性的数据。这称为动态系统重建，这是机器学习和非线性动力学中一个新兴的领域。通过这种更强大的方法，就其动态和计算属性而言，训练过的 RNN 成为实验探测系统的替代品。然后可以系统地分析、探测和模拟训练过的系统。在这里，我们将回顾这个令人兴奋且迅速发展的领域，包括机器学习的最新趋势，这些趋势在神经科学中可能还不太为人所知。我们还将讨论基于 RNN 的动态系统重建的重要验证测试、注意事项和要求。概念和应用将通过神经科学中的各种示例进行说明。简介理论神经科学的一个长期原则是，神经系统中的计算可以用底层的非线性系统动力学来描述和理解（Amit & Brunel，1997；Brody & Hopfield，2003；Brunel，2000；Durstewitz，2003；Durstewitz 等，1999、2000、2021；Hodgkin & Huxley，1952；Hopfield，1982；Izhikevich，2007；Machens 等，2005；Miller，2016；Rinzel & Ermentrout，1998；Wang，1999，2002；Wilson，1999；Wilson & Cowan，1972）。相关思想可以追溯到 40 年代 McCulloch & Pitts (1943)、Alan Turing (1948) 和 Norbert Wiener (1948) 的工作，并在 80 年代早期通过 John Hopfield (1982) 的开创性工作获得了发展势头，该工作将记忆模式嵌入为简单循环神经网络中的固定点吸引子。Hopfield 网络的美妙之处在于它们免费提供了生物认知系统的许多特性，例如自动模式完成、通过部分线索进行内容可寻址记忆检索或对部分病变和噪声的鲁棒性。通过动态系统理论 (DST) 的视角来观察神经计算特别有力，因为一方面，许多（如果不是大多数）物理和生物过程都是自然形式化的
推荐 NIH 资助的哈佛医学院 AI 计算健康信息学博士后项目候选人，波士顿儿童医院，马萨诸塞州波士顿 CHIP ，波士顿儿童医院的计算健康信息学项目，哈佛医学院的附属机构和其生物医学信息学系的合作项目，正在招募对使用人工智能推动医疗保健感兴趣的博士后研究员。我们寻求优秀的候选人，他们对提升获取和推理一系列数据类型的能力充满热情，从临床、流行病学、环境和社会一直到分子和基因组。我们鼓励教师和研究负责人推荐能够胜任这一职位的候选人。我们提供丰富的学术环境和顶尖医院的优秀导师。CHIP 位于 401 Park Drive 美丽的新设计空间内，位于波士顿芬威街区的中心地带，周围有美妙的餐饮、娱乐和体育场所。重点领域包括机器学习/人工智能，包括临床决策支持和预测医学、可计算表型分析、精准医学、人口健康、真实世界证据和数据可视化。CHIP 成立于 1994 年，是一个多学科应用研究和教育项目。生物医学信息学已成为生物医学科学、医疗保健服务和人口健康的主要主题和方法，包括
推荐 NIH 资助的哈佛医学院 AI 计算健康信息学博士后项目候选人，波士顿儿童医院，马萨诸塞州波士顿 CHIP 是波士顿儿童医院的计算健康信息学项目，是哈佛医学院的附属机构，也是其生物医学信息学系的合作项目，正在招募对利用人工智能推进医疗保健感兴趣的博士后研究员。我们寻求优秀的候选人，他们对提升获取和推理一系列数据类型的能力充满热情，从临床、流行病学、环境和社会一直到分子和基因组。我们鼓励教师和研究负责人推荐能够胜任这一角色的候选人。我们提供丰富的学术环境和优秀的导师，并嵌入顶级医院。CHIP 位于波士顿芬威街区中心 401 Park Drive 的美丽新空间内，周围有各种美食、娱乐和体育设施。重点领域包括机器学习/AI，包括临床决策支持和预测医学、可计算表型、精准医学、人口健康、真实世界证据和数据可视化。CHIP 成立于 1994 年，是一个多学科应用研究和教育项目。生物医学信息学已成为生物医学、医疗保健和人口健康的主要主题和方法，涉及高维建模和从分子到人口水平了解患者。尽管 CHIP 拥有强大的儿科研究议程，但我们的兴趣涵盖所有年龄段。我们为医疗决策、诊断、护理重新设计、公共卫生管理和重新构想的临床试验设计信息基础设施。该领域本质上是跨学科的，借鉴了传统生物医学学科、计算科学和技术、数据科学、生物统计学、流行病学、决策理论、组学、实施科学以及医疗保健政策和管理。我们的教师接受过医学、数据科学、计算机科学、数学和流行病学方面的培训。CHIP 研究亮点在这里。