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以人为本的服务计划/个人计划计划（IPP）模板和协议表格
您应该了解有关卡洛斯的事情：卡洛斯（Carlos）已有13岁。他在加利福尼亚河滨的中学8年级。他身体活跃，喜欢在外面玩游戏，而且任何事情都会很快。卡洛斯最喜欢的食物包括taquitos，披萨，面食和蛋白质奶昔。在假期期间，卡洛斯喜欢与他的母亲和祖母一起为家人做塔玛雷斯。
2024-01-07的根源和协作AIS的要求
Mark Stefik版本于2024年4月22日，AI合作者的愿景是神话和科幻小说的主要内容，具有特殊才能的人工代理商为人类伙伴和团队提供了帮助。在这个梦中，复杂的AIS了解协作和人类交流的细微差别。AI作为合作者Dream不同于增强人类智能（IA）或中间人类协作的计算机工具。这些工具在1960年代起源，并帮助推动了信息技术革命。它们可以很有用，但它们不聪明，也不像熟练的人那样有效。随着与杂交和远程工作的增加，自从共同大流行以来，对更好的协调，协作和沟通的好处和要求正成为工作场所中的热门话题。雇主和工人在谈判在家工作的选择与在办公室工作时要面临选择和权衡。许多因素，例如雇主附近的房屋成本高昂，都阻碍了办公室的大规模返回。政府咨询小组和人工智能领导人多年来一直主张AIS应该是透明有效的合作者。尽管如此，像才华横溢的人一样合作的强大AI仍然是无法触及的。AI队友是否是解决方案的一部分？人工智能（AI）可以而且应该是多么聪明吗？该立场论文审查了技术和公众呼吁人机组合的弧线。它借鉴了心理学和社会科学的早期研究，这些研究对类似人类的合作需要。本文为第二次科学驱动的论文设定了一个背景，该论文主张在创造韧性，智能和人类兼容的AIS的技术和方法中的根本转变（Stefik＆Price，2023年）。理想的目标是这样的AI会学习，分享他们学到的知识并协作以实现高功能。
原始文章基于战术游戏的模型，用于新手Pencak Silat单稳定培训：计划和协议开发Ali Mardius 1，E
在线发布：2024年3月31日（接受出版2024年3月15日，doi：10.7752/jpes.2024.03089摘要这项研究旨在验证基于战术游戏的培训计划的功效该研究重点是评估该计划对提高参与者在单一立场的熟练程度的影响，重点是技术和战术技能。通过将战术游戏理论的原理纳入培训模型，Pencak Silat教练可以增强运动员在执行单稳定技术方面的能力。实施了研发方法，包括四个基本步骤：详尽的文献综述，专家评估，使用Aiken的V系数确定内容有效性以及测试观察者间的可靠性。实用性和有效性评估涉及85名专门从事Pencak Silat的新手武术运动员，并观察到采用裸手，砍刀和棍棒作为测量单位的个人运动。SPSS 25统计软件用于数据分析。分析结果证实了培训模型在提高单稳定技能的技术和战术方面的有效性，可靠性和有效性。该计划适合各种技能水平的运动员，包括较低和精英级别的运动员。这项研究提供了一项强大的培训计划，可通过结合技术和协作游戏练习来增强单稳定技能。最初是在殖民时代作为一种自卫法发展的，它演变成一种文化艺术形式。关键字：训练模型，单立场，战术游戏简介Pencak Silat，其起源可追溯到东南亚的马来民族群体，尤其是在印度尼西亚（Mustaffa，K.，Ahmad，K。，＆Wong，1978年），具有丰富的历史。在后殖民时代，Pencak Silat转变为结构化的竞争性战斗运动，其公认的比赛，例如东南亚比赛（海上比赛），欧洲冠军和世界冠军。这项运动见证了全球的显着扩张，据报道，有37个国家参加了2016年世界锦标赛。像空手道和跆拳道等其他亚洲武术一样，彭卡克·西拉特（Pencak Silat）在西方国家也越来越受欢迎，这可以证明，荷兰，比利时，英国，美国和澳大利亚等国家参与2016年世界锦标赛。此外，在东半球，日本，中国和韩国等领先的武术国家也接受了Pencak Silat，这从他们积极参与2016年世界锦标赛中可以明显看出，随后对Pencak Silat作为2018年亚洲运动会和随后的活动和随后的活动（SOO ET，2018年）的官方运动。在Pencak Silat中，其中一项比赛的重点是一种称为单个立场或Jurus Tunggal的运动艺术（Wilda＆Irawadi，2019年）。鉴于Pencak Silat的日益普及，必须确定与出色性能相关的关键运动模式。这种理解对于有效的教练，改进的培训方法以及单星竞赛中培训计划和协议的持续发展和创新至关重要（Marwan，2014年）。先前的研究尚未提供对Pencak Silat的全面见解，尤其是单个立场的复杂性，单姿势Pencak Silat包含复杂的运动序列，包括各种基于武器和武器的技术（Haqiyah＆Abidin，2020）。精心设计的培训计划模型对于实现执行单一立场的熟练程度至关重要。这样的程序应增强能够熟练地执行单一立场的艺术所必需的技能。新手运动员需要一项培训方案，以支持其运动能力的发展。因此，我们建议基于战术游戏为单一立场实施培训计划模型。战术游戏是一种旨在掌握单一立场的模型中的协作培训方法。这种基于游戏的训练模型是一个理论框架，也是一个连接培训的链接，并通过开发单稳定技能。通过战术游戏和
2024年3月更新：胰高血糖素肽1受体激动剂国家短缺指南（PCDS）和协会O
- rybelsus®（口服semaglutide）是一种长效的口服GLP -1 ra，每天一次施用，需要5-6周才能达到体内稳态的稳态-Rybelsus®（口服semaglutide）（口服semaglutide）可在3mg，7mg和14mg的片剂中使用 - 需要服用的片剂，需要在食物上使用其他食物，或者需要其他食物。- 只需用少量水即可服用片剂 - 据称最多120毫升（半玻璃），但sip足够并且首选。- 片剂不应拆开，压碎或咀嚼。- 应检查伴随的药物，并在可能的情况下突出显示相互作用，如上所述进行了增加监测。- 确保给予病假指导（确保通过任何急性脱水疾病以及何时寻求建议的充足的液体摄入量） - 提供副作用最小化建议：
使用集成课程学习和协作训练进行运动意象解码
摘要 — 在本文中，我们研究了从脑电图 (EEG) 数据中解码跨受试者运动想象 (MI) 的问题。由于各种个体间差异（例如大脑解剖结构、性格和认知特征），多受试者 EEG 数据集呈现出几种领域转变。这些领域转变使多受试者训练成为一项具有挑战性的任务，也阻碍了跨受试者的稳健泛化。受领域泛化技术对于解决此类问题的重要性的启发，我们提出了一种两阶段模型集成架构，该架构由多个特征提取器（第一阶段）和一个共享分类器（第二阶段）构建，我们使用两个新颖的损失项对其进行端到端训练。第一个损失应用课程学习，迫使每个特征提取器专门针对训练对象的子集并促进特征多样性。第二个损失是集成内蒸馏目标，允许集成模型之间协作交换知识。我们将我们的方法与几种最先进的技术进行了比较，在两个大型 MI 数据集（即 PhysioNet 和 OpenBMI）上进行了独立于受试者的实验。我们的算法在 5 倍交叉验证和留一受试者评估设置中均优于所有方法，并且使用的可训练参数数量要少得多。我们证明了我们的模型集成方法结合了课程学习和协作训练的力量，可实现高学习能力和稳健的性能。我们的工作解决了多受试者 EEG 数据集中的域转移问题，为无校准脑机接口铺平了道路。我们将代码公开发布在：https：//github.com/gzoumpourlis/Ensemble-MI。索引术语——脑机接口、EEG、运动意象解码、模型集成、域泛化
加密和协议的正式验证
- 我从事的工作：验证关键软件 - 这意味着什么：以数学确定性显示代码是“做正确的事” - 我在哪里工作：美国的Microsoft Azure Research，美国（以前：巴黎，巴黎） - 有趣的事实：我在2008 - 2009年在NUS上学习了NUS，在2008-2009-2008-2009（有一个很棒的时代）
自治的多自主移动机器人控制器，用于自主剂感知和协作
多自动移动机器人（AMR）代表了当前工业自动化中自治药物的最多样化和广泛应用的类别。他们自主处理货物运输，并已成为企业自动生产系统的关键组成部分。
计划发起人信息和协助
未受 FDIC/NCUA/NCUSIF 承保 I 不是银行/信用社的存款 I 可能会贬值 I 不受银行/信用社担保 I 未受任何联邦政府机构承保。通用汇款服务由 Voya Financial Partners, LLC (VFP) 提供，VFP 是一家在美国证券交易委员会和金融业监管局注册的经纪商/交易商和 Voya Institutional Trust Company。VFP 负责收集所有数据和付款指示，并将此类信息转发给投资产品提供商。Voya Institutional Trust Company 负责持有接收雇主汇款的银行账户，并根据雇主的指示将此类付款转发给 VFP 指定的投资产品提供商。
使用集成课程学习和协作训练进行运动意象解码
摘要 — 在本文中，我们研究了从脑电图 (EEG) 数据中解码跨受试者运动想象 (MI) 的问题。由于各种个体间差异（例如大脑解剖结构、性格和认知特征），多受试者 EEG 数据集呈现出几种领域转变。这些领域转变使多受试者训练成为一项具有挑战性的任务，也阻碍了跨受试者的稳健泛化。受领域泛化技术对于解决此类问题的重要性的启发，我们提出了一种两阶段模型集成架构，该架构由多个特征提取器（第一阶段）和一个共享分类器（第二阶段）构建，我们使用两个新颖的损失项对其进行端到端训练。第一个损失应用课程学习，迫使每个特征提取器专门针对训练对象的子集并促进特征多样性。第二个损失是集成内蒸馏目标，允许集成模型之间协作交换知识。我们将我们的方法与几种最先进的技术进行了比较，在两个大型 MI 数据集（即 PhysioNet 和 OpenBMI）上进行了独立于受试者的实验。我们的算法在 5 倍交叉验证和留一受试者评估设置中均优于所有方法，并且使用的可训练参数数量要少得多。我们证明了我们的模型集成方法结合了课程学习和协作训练的力量，可实现高学习能力和稳健的性能。我们的工作解决了多受试者 EEG 数据集中的域转移问题，为无校准脑机接口铺平了道路。我们将代码公开发布在：https：//github.com/gzoumpourlis/Ensemble-MI。索引术语——脑机接口、EEG、运动意象解码、模型集成、域泛化
集成汇编任务的深度学习和协作机器人
摘要：人类 - 机器人的合作在制造和组装任务的领域引起了人们的关注，因此需要开发适应性和用户友好的互动形式。为了满足这一需求，协作机器人（COBOTS）已成为可行的解决方案。深度学习在增强机器人能力并促进其对环境的看法和理解方面发挥了关键作用。本研究提出了将柯比特和深度学习的整合，以帮助用户完成诸如部分交换和存储之类的组装任务。提出的系统包括一个对象分类系统，用于对汇编元素进行分类和存储元素，语音识别系统进行分类，以及用于密切交互的手动跟踪系统。对每个隔离系统和不同个体使用的完整应用进行了测试，平均准确度为91.25％。将深度学习纳入COBOT应用程序中具有重要的潜力，可转变包括制造业，医疗保健和辅助技术。这项工作是使用多个神经网络和在协作任务中使用的cobot的概念证明，证明了系统之间的沟通并为个人和集成系统提出评估方法。