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裁缝学习：差异化指导的影响...
I.引言生物学是全国中学中教授的唯一科学学科之一。可以将其定义为涉及生物学研究的科学分支之一。生物学是一项重要的学科，因为它努力努力了解生物学过程和彼此之间的生物学过程和关系。并进入环境。此外，对生物学概念的理解为人类健康的持续改善铺平了道路，这在医学，农业，工业和其他相关领域的发展中也证明了这一点。因此，生物学构成了自然科学，医学，药房和其他相关学科的基础。因此，计划在学科中进行学习的学生通常是选择在加勒比海中期考试中写生物学的学生（CSEC考试）。
由示例指导的生成面部镶嵌
我们提出了一种新型的使用生成对抗网络的新型典范引导的面部介绍框架。我们的方法不仅保留了输入面部图像的质量，而且还可以使用类似示例性的面部属性来完成图像。我们通过同时利用输入图像的全局样式，从随机潜在代码生成的随机样式以及示例图像的示例样式来实现这一目标。我们引入了一种新颖的属性相似性指标，以鼓励网络以一种自我监督的方式从示例中学习面部属性的风格。为了确保跨油漆区域边界的自然过渡，我们引入了一种新型的空间变体梯度反向传播技术，以根据空间位置调整损耗梯度。我们通过实用应用程序对公共Celeba-HQ和FFHQ数据集进行了广泛的评估，这证明了面部涂漆的视觉质量卓越。源代码可在https://github.com/longlongaaago/exe-gan上找到。
对7年战略指导的反思-Eric
我们是三位教育工作者，他们在该领域拥有近100年的经验。在这里，我们正在撰写本文，以分享我们在设计和实施一个课程中教授单词学习策略（使用单词部分，上下文和词典解锁未知单词含义的程序）的经验）。该计划的标题为单词学习策略，最初是由3年教育科学研究所小型企业创新研究（IES SBIR）Grant（销售，2008- 2011年）资助的，目前，其影响力的研究由4年IES IES效力资助（Schneider，2015-2019）资助。第一作者是一所大型州立大学的名誉扫盲教育教授，已经与该计划合作了7年。第二和第三作者，大型非营利研究与开发组织的研究人员在过去4年中一直与该计划合作。一起，我们已经观察并参与了该计划的初步发展，以及其有效性的早期和大规模试验。在此过程中，我们与教学设计师，基于大学的课程专家，教育研究人员，在职教育方面的专家以及来自20多个地区的数百名教师合作并了解了。虽然我们的项目专门涉及文字学习策略的指导，但我们认为，我们在这里讨论的许多内容与策略指导更相关，例如，在开始阅读教学，在理解教学中进行推断以及在公民和历史课中使用结构化的学术争议。我们也相信大部分
以显著性图为指导的有效混合策略
数据增强现在是图像训练过程的重要组成部分，因为它可以有效地防止过度拟合并使模型对噪声数据集更加稳健。最近的混合增强策略已经取得了进展，可以生成可以丰富显着性信息的混合掩码，这是一种监督信号。然而，这些方法在优化混合掩码时会产生很大的计算负担。出于这个动机，我们提出了一种新颖的显着性感知混合方法GuidedMixup，旨在以较低的计算开销保留混合图像中的显着区域。我们开发了一种高效的配对算法，该算法致力于最小化配对图像的显着区域的冲突并在混合图像中实现丰富的显着性。此外，GuidedMixup通过平滑地插值两个配对图像来控制每个像素的混合率以更好地保留显着区域。在多个数据集上的实验表明，GuidedMixup 在分类数据集上实现了数据增强开销和泛化性能之间的良好平衡。此外，我们的方法在损坏或精简数据集的实验中也表现出良好的性能。
2022 年度报告实验室指导的研究与开发
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以安全标准为指导的安全风险分析方法和框架
如前所述 [ 20 ]，实现安全和安保之间一致交织的挑战是相当多样和复杂的。安全和安保方面的最新进展表明，风险分析为实现全面协调提供了指导。然而，对于许多领域，例如航空领域，安全性是一个相当新的关注点，而飞机开发几十年来主要以安全标准为指导。所提到的差异以及安全性在许多方面仍处于发展阶段的事实，对指定和应用将安全和安保协同工程作为一个统一过程进行的方法施加了限制。在本文中，我们介绍了基于模型的方法、框架和工具的开发进展，这些方法、框架和工具可用于在安全标准和目标的指导下进行安全风险分析。除其他外，该方法依赖于最先进的技术诀窍，如 ED202、ED203 (EUROCAE) 1 等标准，以及 CAPEC 和 CWE (MITRE) 2 等开放知识库。这些来源是集成的，允许实例化攻击、漏洞和架构的模式，这是半自动化分析的关键要素。提出并实施了一种基于规则的算法，用于探索架构中的潜在攻击路径。最后通过分析飞行控制系统中可能破坏现代飞机安全性的组合攻击故障路径来证明该方法。该框架和工具支持在设计上寻求安全性，旨在促进案例研究的重用并为可重复性和结果比较奠定基础。
acamda：通过指导的反事实数据增强
数据增强在提高增强学习的数据效率（RL）方面起着至关重要的作用。然而，高质量增强数据的一般性仍然是一个重大挑战。为了克服这一点，我们介绍了ACAMDA（数据增强的多种因果建模），这是一个新颖的框架，该框架集成了两个基于因果关系的任务：因果结构恢复和反事实估计。ACAMDA的独特方面在于其从有限的非专家数据集中恢复时间因果关系的能力。顺序因果关系的识别允许创建现实但未观察到的场景。我们利用此特征来生成指导的反事实数据集，进而大大减少了对广泛数据收集的需求。通过在假设的行动下模拟各种国家行动对，ACAMDA丰富了培训数据集的多样和异质条件。我们的实验评估表明，ACAMDA的表现要优于现有的甲基动物，尤其是应用于新颖和看不见的领域时。
对临床医生指导的推动进行系统评价......
摘要 目的 助推是一种改变选项呈现方式的干预措施，使个人更容易选择最佳选项。卫生系统和研究人员已经测试了助推来影响临床医生的决策，目的是改善医疗服务。我们的目的是系统地研究旨在改善医疗环境中临床医生决策的助推的使用和有效性。 设计 进行了一项系统评价，以收集和整合测试助推的研究结果，并确定旨在改善不同类型的临床医生的医疗环境中临床决策的助推是否有效。我们系统地搜索了七个数据库（EBSCO MegaFILE、EconLit、Embase、PsycINFO、PubMed、Scopus 和 Web of Science），并使用滚雪球抽样技术来确定 1984 年 1 月 1 日至 2020 年 4 月 22 日期间经过同行评审的已发表研究。对符合条件的研究进行了批判性评价和叙述性综合。我们根据来自纳菲尔德生物伦理委员会的分类法对助推进行分类。使用 Cochrane 偏倚风险评估工具对纳入的研究进行评估。结果我们筛选了 3608 项研究，其中 39 项研究符合我们的标准。大多数研究（90%）在美国进行，36% 为随机对照试验。最常研究的助推干预（46%）为临床医生提供信息框架，通常是通过同行比较反馈。通过默认选项或启用选择来指导临床决策的助推也经常被研究（31%）。信息框架、默认和启用选择助推显示出希望，而其他类型的助推效果好坏参半。鉴于纳入了非实验设计，只有一小部分研究在所有 Cochrane 标准中的偏倚风险最小（33%）。结论框架信息、更改默认选项或启用选择的助推经常被研究，并显示出改善临床决策的希望。未来的工作应该研究助推与非助推干预（例如政策干预）在改善医疗保健方面的比较。
外国人指导的语音和L2语音学习
9.2 Interpretation and Implications of FDHs' Performance in L2 Perception and Production ........................................................................................................................................................ 296
自我指导的在线机器学习拓扑优化
拓扑优化通过在给定域中最佳分发材料来优化，需要2个无梯度优化器来解决高度复杂的问题。然而，在涉及数百个设计变量或更多涉及的情况下，解决此类问题将需要数百万个有限的4个元素方法（FEM）计算，其计算成本又大且不切实际。在这里5我们报告了一个自我指导的在线学习优化（SOLO），该优化（SOLO）将深度神经6网络（DNN）与FEM计算集成在一起。DNN将目标学习并替换为设计变量的7个函数。少数培训数据是基于DNN的全局最佳预测而动态生成的8。DNN适应了新的培训数据9，并在关注区域提供了更好的预测，直到收敛为止。我们的算法通过合规性最小化问题和流体结构优化问题测试了10个。IT 11