2023年秋季:杜兰大学(Tulane University),杜兰大学(Tulane University)的人类计算机互动(CMPS 4661),课程讲师开发了杜兰大学(Tulane University)的首个关于人类计算机互动的课程(HCI)。将学生介绍到设计原理,认知心理学的关键概念,HCI中的定性和定量研究以及设计和评估技术。在HCI研究中组织了三个来宾讲座,包括设计创造性表达,可访问性和可视化。评估:从课堂课程(4.46/5)学习,总体建议(4.31/5),促进包容空间(4.85/5)凯尔特凯尔特访客讲座评估:连接到课堂体验(5/5),连接到课程(5/5),良好的补充:(5/5)
摘要:在远离现有功能的化学反应中对位点选环的控制仍然是合成化学的挑战。我们描述了一种策略,该策略使三个最常用的交叉耦合过程具有对带有酸性官能团的二氯烯烯的高位点选择性。我们通过重新利用已建立的磺化磷酸配体来利用其固有的分支性来实现这一目标。的机理研究表明,磺酸盐基团与去质子化底物的相关阳离子进行了有吸引力的静电相互作用,从而将交叉耦合引导至芳烃元位置的氯化物。在考虑与直接催化的非交互相互作用时,这种阴离子配体和阴离子底物恶魔的违反直觉组合构成了另一种设计原理。
摘要。我们设计并通过实验评估了自动驾驶汽车的逐构建碰撞控制器的混合安全碰撞控制器。控制器将自适应控制器和离散安全控制器的相应优势组合到单个体系结构中。自适应控制器依赖于模型的预测性,在标称条件下实现了最佳效率。安全控制器通过应用两种不同的策略来避免碰撞,以示为名义和非新月式。我们介绍了自适应和安全控制器的设计原理,并显示每个人都可以在混合体系结构中做出贡献,以提高性能,道路占用和乘客舒适性,同时保持安全性。实验结果con:公司。该方法的可行性以及混合控制器对安全有效驾驶的实际相关性。
要全面了解细胞信号传导过程,需要了解蛋白质结构/功能关系、蛋白质-蛋白质相互作用以及控制表型的途径的能力。计算模型提供了一个有价值的框架,用于整合这些知识以预测系统扰动和干预对健康和疾病的影响。虽然机械模型非常适合理解信号转导的生物物理基础和治疗设计原理,但数据驱动模型特别适合提炼样本之间以及多变量信号变化和表型之间的复杂信号关系。这两种方法都有局限性,并且无法提供信号生物学的不完整表示,但它们的精心实施和整合可以为操纵系统变量如何影响细胞决策提供新的理解。
摘要:硫化聚丙烯腈(SPAN)已被研究作为锂硫电池阴极中元素硫的替代品。与元素硫不同,该材料在充电和放电过程中具有固相转化反应,有望在稀电解质条件下提供长循环寿命。然而,这种改变的机制也提出了一套独特的电解质设计要求。在本综述中,我们概述了电解质工程的关键进展,并讨论了这些电解质的设计原理,重点关注溶剂化结构及其控制锂和 SPAN 表面界面化学的能力。然后,我们主张需要开发具有改进传输性能的电解质,同时保持其高稳定性,以实现具有实用能量密度的 Li-SPAN 电池。
摘要 细菌间拮抗作用可显著影响微生物组的组装和稳定性,并可能被用于调节从自然栖息地到工业生物反应器等不同环境中的微生物和微生物群落。本文重点介绍了依赖于细胞间直接接触或分泌生物分子扩散的跨物种拮抗作用的关键机制,并讨论了为微生物组工程提供改变的功能和特异性的最新进展。我们进一步概述了基于拮抗相互作用的生态设计原理在自下而上组装合成微生物群落中的应用。通过这些负相互作用操纵微生物群落对于理解复杂的微生物组过程和特性以及开发微生物组工程的新应用至关重要。
概述Arista一直处于云网络革命的最前沿,利用了基于云原理,基于开放标准的设计以及本地可编程性来提供一致,可靠的软件解决方案的软件驱动方法。Arista Guardian用于网络身份(CloudVision Agni)对其他产品采用了类似的架构方法,以提供用于管理网络身份的状态解决方案。CloudVision Agni包含现代设计原理,云本机微服务架构以及机器学习/人工智能(ML/AI)技术,以显着简化管理任务并减少复杂性。具有全面的功能,以满足现代网络的要求,包括对扩展,操作简单,稳定性和零信任安全性的支持。
单元II IOT-AN建筑概述和艺术课的建筑状态:10 IoT-An Anchlectural概述:建筑架构,主要设计原理和所需功能,IoT体系结构大纲,标准注意事项。物联网体系结构 - 艺术:简介,艺术状态,参考模型和体系结构,物联网参考模型 - 物联网参考架构简介,功能视图,信息视图,部署和操作视图,其他相关的架构视图。单元III工业与安全与安全班级工业互联网:8介绍,工业4.0,工业互联网(IIOT),IIOT架构,基本技术,应用和挑战。安全与安全:简介,系统安全,网络安全,通用应用程序安全,应用程序流程安全和安全性,
将游戏化整合到教育环境中,其潜力促进了学生的动力,参与,兴趣和学习成果,因此获得了认可。尽管它很受欢迎,但对游戏化的研究却在学生学习成果方面产生了不同的结果。这项荟萃分析旨在将现有的经验证据综合出有关游戏化的有效性,作为促进教育环境中的教学和学习的工具。我们的分析中包括了49个涉及5,071名参与者的独立样本的41个研究。 随机效应模型的结果显示了总体显着的较大效应大小(G = 0.822 [0.567至1.078])。 研究进行了主持人分析,以审查许多因素对游戏化和学生学习成果之间关系的影响。 这项研究发现了对用户类型,教育纪律,教育游戏化的设计原理,“游戏”经验的持续时间以及学习环境的显着调节效果。 但是,对学生成果和出版类型的测量似乎没有任何明显的调节作用。 这些发现对改善和实施游戏化以在未来的研究中促进教学具有重要意义。我们的分析中包括了49个涉及5,071名参与者的独立样本的41个研究。随机效应模型的结果显示了总体显着的较大效应大小(G = 0.822 [0.567至1.078])。研究进行了主持人分析,以审查许多因素对游戏化和学生学习成果之间关系的影响。这项研究发现了对用户类型,教育纪律,教育游戏化的设计原理,“游戏”经验的持续时间以及学习环境的显着调节效果。但是,对学生成果和出版类型的测量似乎没有任何明显的调节作用。这些发现对改善和实施游戏化以在未来的研究中促进教学具有重要意义。