M.Th. (Practical Theology)

For many years, community colleges that chose to offer community college baccalaureate (CCB) programs were looked upon in a negative light (Rice, 2015). However, as the need for specialized baccalaureates within specific fields and job markets have continued to grow (McKee, 2005), CCB programs are becoming more widely accepted throughout the United States. In spite of this paradigm shift, Mississippi is one of the remaining states that have not embraced the idea of CCB programs, in spite of its statistical deficiency in regards to baccalaureate degree holding citizens (Williams, 2010). The focus of this study was to explore the perceptions of community college administrators in Mississippi with regards to the influence of CCB programs to the community college mission of institutions in their state. This study indicates that administrators in Mississippi recognize the benefits of offering CCB programs, but do not want CCB programs to take away from the well-established statewide higher education system through mission creep. Many of the strong position statements received overwhelmingly neutral responses. In contrast, Administrators who chose to give their opinion indicated that they are not familiar with how CCB programs are implemented, and do not believe that Mississippi is ready for CCB programs across the state. However, respondents felt that the community college mission is always evolving, should meet students’ needs, and varies from location to location. The findings also show that administrators are favorable to the piloting of CCB programs at a few (1-2) institutions, even though they believe the programs will take funding away from current programs and do not want community colleges evolving into 4-year institutions. The study also concludes that there is a significant difference between institution size and survey questions #18 and #20. There is also a significant difference between length of time in the community college sector and survey questions #15, #17, and #18.

S tím, jak se neustále vyvíjejí nové technologie pro energeticky náročná průmyslová odvětví, stávající zařízení postupně zaostávají v efektivitě a produktivitě. Tvrdá konkurence na trhu a legislativa v oblasti životního prostředí nutí tato tradiční zařízení k ukončení provozu a k odstavení. Zlepšování procesu a projekty modernizace jsou zásadní v udržování provozních výkonů těchto zařízení. Současné přístupy pro zlepšování procesů jsou hlavně: integrace procesů, optimalizace procesů a intenzifikace procesů. Obecně se v těchto oblastech využívá matematické optimalizace, zkušeností řešitele a provozní heuristiky. Tyto přístupy slouží jako základ pro zlepšování procesů. Avšak, jejich výkon lze dále zlepšit pomocí moderní výpočtové inteligence. Účelem této práce je tudíž aplikace pokročilých technik umělé inteligence a strojového učení za účelem zlepšování procesů v energeticky náročných průmyslových procesech. V této práci je využit přístup, který řeší tento problém simulací průmyslových systémů a přispívá následujícím: (i)Aplikace techniky strojového učení, která zahrnuje jednorázové učení a neuro-evoluci pro modelování a optimalizaci jednotlivých jednotek na základě dat. (ii) Aplikace redukce dimenze (např. Analýza hlavních komponent, autoendkodér) pro vícekriteriální optimalizaci procesu s více jednotkami. (iii) Návrh nového nástroje pro analýzu problematických částí systému za účelem jejich odstranění (bottleneck tree analysis – BOTA). Bylo také navrženo rozšíření nástroje, které umožňuje řešit vícerozměrné problémy pomocí přístupu založeného na datech. (iv) Prokázání účinnosti simulací Monte-Carlo, neuronové sítě a rozhodovacích stromů pro rozhodování při integraci nové technologie procesu do stávajících procesů. (v) Porovnání techniky HTM (Hierarchical Temporal Memory) a duální optimalizace s několika prediktivními nástroji pro podporu managementu provozu v reálném čase. (vi) Implementace umělé neuronové sítě v rámci rozhraní pro konvenční procesní graf (P-graf). (vii) Zdůraznění budoucnosti umělé inteligence a procesního inženýrství v biosystémech prostřednictvím komerčně založeného paradigmatu multi-omics.