集团各部门均在考虑各业务单位具体情况的同时,运用这一战略愿景,确保行动部署一致、可持续。集团业务领域的多样性反映在其企业社会责任政策中:> 由于运输和物流部门的特殊性质和地理位置,该部门制定了特别严格的人力资源和健康安全政策。员工是该业务领域成功的关键;> 通过 Vivendi,通讯部门的战略以人权为基础,特别是促进文化多样性、知识共享、支持年轻人和保护个人数据;> 电力存储和解决方案部门的发展基于一项投资和创新政策,该政策致力于对抗污染和支持能源转型。集团的优先事项(所有子公司都一样)包括降低与商业道德相关的风险、确保遵守人权、实施支持与员工建立可持续关系的就业政策、投资开发创新和环保的产品和服务,以及成为其所在地区经济和社会发展的重要合作伙伴。—
•集体效力是我们员工的核心价值。因此,我们致力于将所有学生视为我们的学生,而不论课堂安置如何。我们努力建立学生与学校所有成年人之间的信任关系,因此学生在艰难或需要帮助时感到安全地交流。员工将在多个环境中可见,并与所有学生积极互动。•我们将在所有学校环境中提供一致的I PBIS实践,并认可学生何时达到这些期望;我们将为在所有环境中都需要更需要实现个性化目标的学生提供更多的机会。•教室将有休息区域以支持学生自我调节。•我们将通过早上会议,辅助框架和基于证据的SEL教学来培养教室中的协作和社区。•我们将教学学生关于毅力的力量,并使用语言和反馈,使所有学生通过强调成长的心态来将自己视为有能力的学习者。•我们将教授和促进个人应对技巧和策略,以及反思性的解决问题和恢复性实践。•我们将拥有肯定多种身份的学习经验,包括种族,种族和语言。我们将确认并包括基本语言,并努力提升个人的家庭优势和故事。•我们将制定日程安排和人员,以促进包容并支持我们的信念,即所有学生首先都是普通教育学生。•我们将利用Coteaching框架为课堂上的多个成年人提供建立关系,并提供频繁的小组和1-1的支持。
33. Orero, L.、Omondi, EO、Omolo, BO (2024)。用于预测肯尼亚每月火灾频率的贝叶斯模型。PloS One,19 (1),e0291800。[PMID: 38271480]。32. Kigo, SN、Omondi, EO、Omolo, BO (2023)。评估监督机器学习算法对钻石定价模型的预测性能。Sci Rep.,13 (1):17315。[PMID: 37828360]。31. Lipesa, BA、Okango, E.、Omolo, BO、Omondi, EO (2023)。监督机器学习模型在预测预期寿命中的应用。SN Appl. Sci. , 5 : 189。https://doi.org/10.1007/s42452-023-05404-w。30. Akoth, M.、Odhiambo, J.、Omolo, B. (2023)。在存在过度显性的情况下,在疟疾研究中进行全基因组关联检测。疟疾杂志,22 (1): 119。[PMID: 37038187]。29. Elbashir, MK、Mohammed, M.、Mwambi, H.、Omolo, B. (2023)。使用整合基因表达数据和蛋白质-蛋白质相互作用网络鉴定与乳腺癌相关的中心基因。应用科学,13 (4): 2403。https://doi.org/10.3390/app13042403。 28. Omolo, BO 和 Manda, SO (2022)。社论:生物统计学和流行病学方法在撒哈拉以南非洲癌症研究中的应用。公共卫生前沿,10:1069098。[PMID:36457323]。27. Mohammed, M.、Mwambi, H.、Mboya, IB、Elbashir, MK、Omolo, B. (2021)。预测因子
卓越奖 - 西部州长大学 2021 WGU 评估教员选择了我在信息安全法律问题方面的任务提交,以“认可您提交的工作的卓越性”。卓越奖是在整个学位旅程中通过提交单个任务的出色工作获得的。如果评估员认为该工作是模范的,他们可以提名一份出色的表现任务提交,该提交在第一次尝试时通过,并在评估的每个方面获得最高分数,并且没有表达错误,并说明选择它的原因。评估员分享了有关我的任务提交的以下内容:“这份关于信息安全法律问题的出色且专业的提交超出了任务要求。提交的内容包括对违反的各种法律、犯罪行为和疏忽的讨论,以及所有违规行为的摘要。提交内容展示了对细节的关注。”
背景和目标:神经反馈 (NF) 是一种允许用户自我调节大脑活动模式的范例。它采用闭环脑机接口 (BCI) 系统实现,该系统实时分析用户的大脑活动并提供持续反馈。该范例具有极大的兴趣,因为它有可能成为治疗非退行性脑部疾病的非药物和非侵入性替代方法。然而,目前可用的 NF 框架有几个局限性,例如缺乏各种实时分析指标或过于简单的训练场景可能会对用户表现产生负面影响。为了克服这些限制,这项工作提出了 ITACA:一种用于设计、实施和评估 NF 训练范例的新型开源框架。方法:ITACA 的设计易于使用、灵活且具有吸引力。具体而言,ITACA 包括三种不同的游戏化训练场景,可选择五种大脑活动指标作为实时反馈。其中,基于功能连接和网络理论的新型指标脱颖而出。它与五种不同的计算机化版本的广泛认知评估测试相辅相成。为了验证所提出的框架,进行了计算效率分析和侧重于额叶内侧 θ 调制的 NF 训练协议。结果:效率分析证明,所有实施的指标都允许以最佳反馈更新率进行 NF 会话。此外,实施的 NF 协议产生了支持在 NF 研究中使用 ITACA 的结果。结论:ITACA 实施了多种功能来设计、开展和评估 NF 研究,目的是帮助研究人员扩展当前最先进的 NF 培训。
网络 网络是将 ALCF 的所有计算系统连接在一起的结构。InfiniBand 支持系统 I/O 节点和 ALCF 的各种存储系统之间的通信。生产 HPC SAN 建立在 NVIDIA Mellanox 高数据速率 (HDR) InfiniBand 硬件之上。两台 800 端口核心交换机在 80 台边缘交换机之间提供主干链路,在无阻塞胖树拓扑中产生总共 1600 个可用主机端口,每个端口的速率为 200 Gbps。此结构的完整二分带宽为 320 Tbps。HPC SAN 由 NVIDIA Mellanox 统一结构管理器 (UFM) 维护,提供自适应路由以避免拥塞,以及 NVIDIA Mellanox 智能数据中心自修复互连增强 (SHIELD) 弹性系统,用于链路故障检测和恢复。