XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System逐步的
发展性认知神经科学
脑电图（EEG）是一种可直接测量大脑活动的相对低成本和非侵入性方法，非常适合捕获整个寿命的实时神经信息。eeg一直是发现基本发展现象的核心（例如，Cellier等，2021； Marshall等，2002； Uhlhaas等，2010），并具有进一步发展儿童发展研究的进一步发展研究的潜力。作为一种发育神经科学工具，脑电图的力量在于用于从原始脑电图中提取有意义信息的分析方法。然而，提高的分析复杂性创造了实质性的知识障碍，这些知识障碍必须在该领域广泛使用这些方法之前必须克服。发育认知神经科学中的这个特刊介绍了一系列论文（随附的教程），重点是脑电图分析方法，这些方法尚未被发展科学家广泛采用。针对新手和经验丰富的研究人员，本期的所有文章不仅解释了每种方法所涉及的理论和概念步骤，而且每篇文章都伴随着逐步的教程，公开可用的代码和示例数据。与其他群体的类似Ini Tiatives一致（Clayson等，2022; Kujawa and Brooker，2022; Weisz and Keil，2022）以及更广泛的开放科学运动（Foster and Deardorff，2017; Markiewicz et al。加快在发展认知神经科学领域的发现速度。
将气候变化纳入非洲蓝色经济策略的框架，以增强可持续发展的适应，缓解和弹性
本文概述了将气候变化纳入非洲蓝色经济战略的框架。我们强调，气候变化中蓝色经济的扩散已经增强，但是，没有将主流和将气候变化整合到蓝色经济中的标准化方法，机制或框架。经济发展，社会公平以及环境管理，保护和可持续性的经济支柱位于蓝色经济边界的中心。周围的蓝色经济组成部分导致了蓝色经济的主流，整合，实施以及敏捷优先级的差异。本文概述了当前的蓝色经济重新调整的区域和国家一级的方法。这样做，本文通过开发逐步创新过程提供了蓝色经济实施方法的大陆，区域和国家评估。使用可用的文献，蓝色经济策略和其他公开可用在线信息的数据和信息，我们分析了每个地区和国家蓝色经济策略，以评估蓝色经济组成部分的水平，使气候变化纳入气候变化。在本文中，我们概述了我们采用的方法论方法，以开发逐步的过程创新，以使气候变化成为国家和地区级别的蓝色经济变化，这将允许持续并继续将气候变化和整合到蓝色经济变化，操作，操作，操作，并将其融合到蓝色经济的概念中继续前进。AP-PRACH需要一个集体的行动过程，以进行明智的决策
基于属性的遥测数据共享 -
摘要：本研究研究了Uppsala模型的适应性，以增强欧盟（EU）资助的项目的管理，特别是专注于该模型的宏观和微型元素。最初是为公司级国际化开发的Uppsala模型，为应对欧盟项目实施的复杂挑战提供了一个宝贵的框架，其中包括官僚主义的障碍，多样化的利益相关者管理以及欧洲一体化的复杂性。本文强调了尽管申请流程和熟练的受益人提高了项目经理所面临的持续问题。通过应用Uppsala模型，该模型强调了逐步的知识发展和资源承诺，本研究旨在弥合基金获取和项目交付之间的差距。Uppsala模型的宏观（广泛外部因素）和微观（个人和组织行为）观点的整合为管理国际，多利益相关者欧盟倡议提供了全面的方法。这种方法是通过Sumanu项目举例说明的，该项目解决了波罗的海地区的营养回收和可持续肥料管理。调查结果表明，可以通过促进更好的利益相关者关系，增量学习和自适应策略来有效地应用Uppsala模型的原则来增强复杂的欧盟项目的执行。这项研究强调了在欧盟背景下实现成功的项目成果方面的体验式学习和网络观点的相关性。
关于元启发式算法设计，实验和应用到现实世界优化问题
在过去的几年中，通过元启发式算法提出了现实世界优化问题及其有效的解决方案，这是无数研究的催化剂。尽管在设计和使用元启发式方面有数十年的历史进步，但就可怜性，算法设计的正直和新技术成就的性能验证性而言，仍然存在很大的困难。一个明显的例子是源于用于优化的元启发式学作品的稀缺可复制性，这通常是由于歧义和缺乏细节而不可避免的，这是在提出要复制的方法中。此外，在许多情况下，其报告的结果具有可疑的统计意义。这项工作旨在为观众提供一项良好实践的提议，这些建议在进行有关用于优化的元启发式方法的研究时应接受，以提供科学的严格，价值和透明度。为此，我们介绍了一种逐步的方法论，涵盖了解决这个科学领域时应遵循的每个研究阶段。具体来说，将讨论有关问题，解决方案编码，搜索操作员的实施，评估指标，实验设计以及对现实世界绩效的考虑的问题，解决方案编码，实施解决方案，实施解决方案，将讨论经常被忽视但至关重要的方面和有用的建议。最后，我们将概述重要的考虑因素，挑战和研究方向，以实现新开发的优化元启发式学在其在现实世界应用环境上的部署和运营中的成功。
COVID-19退出策略和新兴市场经济挑战
我们概述了美国与Covid-19债务债务的两种不同退出策略，并分析了它们对新兴市场和全球稳定性的影响。第一个策略是美国旨在返回2019年，前铺设的宽松财政政策模式和适应货币政策。该策略的短期收益包括滚雪球效应（公共债务利率和增长率之间的差异）是负面的，这就是经济增长速度。这种策略可能导致越来越多的尾巴风险，这是由于未来的雪球效应逆转而引发的更深层次的危机，从而引起了更深层次的突然停止危机和新兴市场的不稳定。我们通过评估新兴市场在1980年代的损失十年来说明了这种情况，这是由于1974 - 1984年美国雪球效应的巨大逆转而引发的。第二种策略需要一种两管制的方法。首先，将美国财政优先事项从对抗Covid的医疗和经济挑战中转变为对社会，医疗和身体基础设施的投资。第二，有了滞后，促进了旨在达到加班的一级利用和债务抵御能力的逐步的财政调整。我们通过审查第二次世界大战后美国的退出战略以及对西欧和日本的“凤凰出现”的影响来说明这种情况。两种退出策略之间的对比表明，两方的方法类似于对更大的长期全球稳定性进行的前期投资。关键字：covid-19;全球化；金融危机，债务超额jel分类我们还从经验上表明，降低服务公共债务成本如何与更高的实际产出增长有关。f3，f41，f43
隐喻分析符合词汇字符串
近年来见证了隐喻识别程序（MIP/VU）的发展，这是一种逐步的协议，旨在识别话语中隐喻使用的单词。但是，MIP（VU）的优点，该过程对打算使用其输出作为涉及定量成分的语义场分析的基础的学者给了一个问题。取决于研究问题，隐喻分析师可能对该程序标准化的分析水平（即词汇单位或词汇）（包括短语和句子）的语言有兴趣。然而，试图使该方法的独家关注与隐喻相关的单词的独家关注一直是批评的目标，以及其他基于缺乏明确的单位形成指南的理由，因此，他们的分析和测量单位不一致。利用来自美国西班牙语的报纸对迁移计划的报道（被称为DACA的迁移计划）（儿童到达的递延动作），该文章描述了分析师在尝试使用包含雾化的隐喻单词的数据集时可能会遇到的挑战，以作为后续量化半态分析的输入。它的主要方法论贡献包括提案和以下方式扩展现有MIP（VU）协议的三种可能方法的说明，以允许其以可靠和系统的方式捕获词汇之上的隐喻字符串。前两种方法是程序性的，并且需要根据研究问题来制定A-Priori组的分组指导。一个人偏离了半疾病标准（方法1），另一个采用骨科学方法（方法2）。第三种方法的自下而上，涉及LEXEMES的临时分组，并添加了一个描述性参数，该参数旨在跟踪分析师做出的分组决策，从而始终维护透明度。
公用事业部门商业计划
商业计划的目的 商业计划（计划）具有战略意义，因为它可以帮助组织从当前状况向理想的未来发展。它是公用事业部门的规划文件，代表未来的方向和员工实施该计划的工作计划。它是通过逐步的过程制定的，包括识别部门的运营环境、组织的优势和劣势以及机遇和挑战。该计划确定了机构的使命、愿景和价值观，同时提供了目标和宗旨框架，成为所有决策的指南。该计划也是一个实用的工作工具，为员工提供有关部门目标和宗旨的明确指导，并包括员工为实现这些目标和宗旨而制定的工作计划。因此，它经常被用作所涵盖期间部门行动的指南。为了保持新鲜，必须每年更新并向前推进，以便始终有一个长期的未来指南。 商业计划框架 该计划由下面描述的一系列逻辑组件构建而成。使命：使命陈述解释了组织存在的原因。它用一两句话简短地阐述了组织的基本工作。愿景：愿景阐明了组织在未来某个时间会变成什么样子。它是战略目标，一旦实现，即完成了组织的使命。价值观：当组织面临需要权衡、选择和替代方案的艰难决策时，核心价值观提供指导。价值观由领导者设定，支配态度和行为，并且通常随着时间的推移保持不变。目标：目标描述了完成使命时需要解决的广泛、主要的管理、运营和规划领域。目标与时间表无关。目标：目标是超越目标的更具体的方向。它们由领导者设定。每个目标可能有多个目标。
开发和验证新型方法论，以整合沉浸式3D尸体神经外科外科模拟的神经成像和摄影测量法
背景：可视化和理解3维（3D）神经解剖学是具有挑战性的。尸体解剖受到低可用性，高成本和对专业设施的需求的限制。新技术，包括神经影像学的3D渲染，3D图片和3D视频，正在填补这一差距并促进学习，但它们也有局限性。这项概念验证研究探讨了将3D重建的神经影像数据与3D摄影测量法结合现实的纹理和精细解剖细节相结合的空间精度的可行性，以创建高实现cadaveric cadaveric神经外科外科手术模拟。方法：四个固定和注射的尸体头进行了神经影像学。为创建3D虚拟模型，使用磁共振成像（MRI）和计算机断层扫描（CT）扫描渲染表面，并创建了分段的解剖结构。通过同步神经措施和摄影测量数据收集进行了逐步的颅骨切开术。在3D导航空间中获取的所有点均在3D虚拟模型空间中导入并注册。一种新型的机器学习辅助单眼估计工具用于创建2维（2D）照片的3D重建。深度图被转换为3D网状几何形状，该几何形状与3D Virtual Model的脑表面解剖结构合并以测试其精度。定量测量值用于验证不同技术的3D重建的空间精度。结果：使用体积神经影像数据创建了成功的多层3D虚拟模型。合并了2个模型时，单眼深度估计技术创建了照片的定性准确3D表示。
信息6205：程序结构和算法
INFO 6205: Program Structures and Algorithms Course Information Course Title: Program Structures and Algorithms Course Number:6205 Term and Year: Spring 2025 Credit Hour: 4 CRN: TBD Course Format: On-Ground Instructor Information Full Name: Dr. Frank Kadwell Email Address: f.kadwell@northeastern.edu Office Hours: By Apt Instructor Biography Frank earned his Bachelor of Science from the University of Minnesota,专业的计算机科学。2008年，弗兰克（Frank）从卡佩拉大学（Capella University）赢得了科学硕士学位。弗兰克（Frank）于2019年从卡佩拉大学（Capella University）获得信息技术博士学位。弗兰克拥有超过28年的行业经验。弗兰克的主要专业知识领域是数据工程，分析和机器学习。弗兰克通过预测和数据分析帮助公司利用竞争。弗兰克（Frank）已经任教了四年，他的研究重点是算法，特别是生成性AI。弗兰克热衷于教学和帮助学生发挥最大的潜力。助教信息全名：TBD电子邮件地址：TBD办公室时间：TBD课程先决条件INFO5100 C或更好的课程说明，以分步的方式通过程序结构，数据结构和算法，以逐步的方式进行学生。在此类中，我们将首先审查数据结构。此课程将迅速转向学习袋，队列和堆栈。下一步将学习如何分析算法，然后进入搜索，排序和图表中的常见算法。此类将继续以对象为导向的范式，并在所有编程项目中使用良好的编程技术。该课程将继续练习社会技术软件工程并使用工具来解决现实世界中的问题。
健康与安全政策
心血管和代谢健康大学安全政策声明心血管和代谢健康学院（SCMH）认识到学校的工作有时可能是危险的。是这所学校的理念和信念是可以预防事故，并且维护良好的健康和安全标准除了满足法律要求外，还将提高整体绩效和成本效益。只有通过一致的努力和每位工作人员的积极参与来履行法律要求的职责，才能有效地实现工作和安全的成功管理。它的成功完全取决于每个人对健康和安全的贡献。学校主任负责为确保在学校财产中工作的每个人的健康，安全和福利的有效安排。这适用于心血管和代谢健康学校的所有员工，学生和访客以及其他学校，学院和机构。从上到下，学校内部的每个管理层都对其各自的优势负责，同时负责其在安全事务上的下属。主管应领导，激励和鼓励他们的员工报告危险，并讨论与安全有关的所有问题。安全政策是由学校主管在学校健康与安全委员会的指导和建议下监控的安全绩效，其中包括来自各个地方的员工代表，以及感兴趣的团体和相关团体。学校认识到法律要求仅设定最低标准的安全要求。还认识到，安全标准本质上是动态的，学校通过不断审查自己的安全标准来强调其承诺的重要性。就条件和资源许可而言，学校致力于在安全标准方面进行持续和逐步的改进。学校中的所有工作人员都必须遵守健康和安全规则和标准，并遵守学校健康与安全任务声明（请参阅第2节）。故意偏离既定规则和标准可能会导致纪律处分。SCMH健康与安全委员会将至少每年审查该政策声明。Christian Delles教授，心血管和代谢健康学院主任，2022年10月Christian Delles教授，心血管和代谢健康学院主任，2022年10月