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World File Search System改进
2023-2024学校改进计划
父母，监护人和看护人通过年度调查，PTO会议和SAB会议提供有关课程，健康和安全性，可访问性和课外活动的意见。家庭收到指向每月社区通讯的链接，其中包括嵌入式链接以进行后续问题。教师和学校工作人员通过年度调查，季度数据聊天和每月的年级会议提供有关课程，专业学习需求，健康和安全的意见。学校的政府通过观察和反馈的循环，使用进度监控评估分数来监视学生的成就，并管理预算分配以确保学生成功。最后，学校咨询机构通过每月会议和小组委员会提供有关学校政策，程序和公平性的意见。
深度学习模型优化，用于边缘本地应用的部署和改进技术
在日常环境中使用物联网（IoT）传感器和设备的压倒性用途（房屋，医院，酒店，制造地板，仓库，零售店，机场，智能城市等。），如今，实时感知和驱动的长期目标是看到一个宏伟的现实。环境和自适应通信技术可以实现特定特定和不可知论的物联网产品，解决方案和服务的快速增长领域。可以建立并交付给相关人员和系统的跨业务垂直行业的各种情境知识服务和应用程序。多方面的物联网传感器嵌入到各种物理系统中，例如机器人，无人机，飞行引擎，防御设备，医疗器械，电器，厨房用具，消费电子，消费电子，货车，制造机械等。进行此填充是为了不断地监视和测量物理系统的各种参数（日志，结构，操作，健康状况，绩效，安全性等）。IoT设备和传感器部署在工作，散步，购物，社交和放松的地方是连接和数字化的实体。目标是使这些设备和传感器能够在其操作，输出和产品方面具有智能。这些要素在我们的个人，社会和专业环境中大量部署在他们的决策，交易和行为中必须具有认知和认知。数字化的实体有权收集在其环境中生成的多结构数据，清洁和关键，以实时发射可行的见解。普通的工件和文章与技术驱动的实时数据捕获，存储，处理和发音的力量进行了数字化，连接和智能。数字化和数字化技术和工具在将原始数据转换为信息和知识方面派上用场。人工智能（AI）是最有效，最深刻和相关的技术范式，可以简化，简化和加快将批处理和流数据分流为有用知识的过程。边缘AI的开创性概念（替代边缘智能，设备数据处理等）是两种强大技术的融合：边缘计算和人工智能。
骑行舒适改进的生态驾驶方法
由于当前范式正在经历的进步，因此出现了对运输系统的抽象新挑战。自动驾驶汽车的突破引起了人们对骑行舒适的担忧，而近年来污染了污染的担忧。在自动汽车模型中，预计驾驶员将成为乘客，因此，他们将更容易受到骑行不适或运动疾病的困扰。相反，由于对气候和人们健康的影响，因此不应搁置生态驾驶的含义。因此，对上述点的联合评估将产生积极影响。因此，这项工作提出了一个自组织的基于地图的解决方案，以评估个人从生态驾驶的角度考虑其驾驶风格的骑行舒适特征。为此，使用了从仪器的汽车中获得的数据集来对驱动程序进行分类，以分类其缺乏骑行型和生态友好性的原因。一旦对驾驶风格进行了分类，就提出了基于自然的建议，以增加与系统的参与。因此，预计将达到骑行舒适评估参数的潜在提高57.7％，以及预计将达到温室气体排放的47.1％。
持续改进策略 - 韦斯特菲尔德高中
为各个层次的学生提供大学和职业机会。● 定期为学生提供大学和职业博览会/信息● 制定总体计划，最大限度地为学生提供探索兴趣的机会● 探索职业道路并利用 Naviance 帮助指导学生的职业和大学道路● 继续与武装部队代表合作，为我们的学生提供体验● 为学生扩大早期大学和双重入学机会
持续改进状态的战略计划...
绩效监控和报告战略管理周期的关键组成部分是对实现战略目标的进展的监视和报告。机构开发监视和报告系统，这些系统连续收集数据并至少每年报告。但是，建议代理商更频繁地报告绩效数据（每月或每季度），以提供更多的机会来识别和解决表现不佳的措施。的结果，无论是好是坏，都应用于评估程序，并确定是否需要采取任何纠正措施。绩效信息为内部和外部政策制定者以及公众报告进度提供了基础。
ALPINE：利用对比学习改进远程心率估计
心率 (HR) 是人体健康的重要生理指标，可用于检测心血管疾病。传统的 HR 估计方法，例如心电图 (ECG) 和光电容积描记器，需要皮肤接触。由于皮肤接触会增加病毒感染的风险，在正在发生的 COVID-19 大流行中避免使用这些方法。或者，可以使用非接触式 HR 估计技术，即远程光电容积描记器 (rPPG)，其中 HR 是根据人的面部视频估计的。不幸的是，现有的 rPPG 方法在面部变形的情况下表现不佳。最近，用于 rPPG 的深度学习网络激增。然而，这些网络需要大规模标记数据才能更好地泛化。为了缓解这些缺点，我们提出了一种方法 ALPINE，即一种新的 L r P PG 技术，用于使用对比学习来改进远程心率估计。 ALPINE 在训练过程中利用对比学习框架来解决标记数据有限的问题，并在数据样本中引入多样性以实现更好的网络泛化。此外，我们引入了一种新颖的混合损失，包括对比损失、信噪比 (SNR) 损失和数据保真度损失。我们的新颖对比损失最大化了来自不同面部区域的 rPPG 信息之间的相似性，从而最大限度地减少了局部噪声的影响。SNR 损失提高了时间信号的质量，数据保真度损失确保提取正确的 rPPG 信号。我们在公开数据集上进行的大量实验表明，所提出的方法 ALPINE 优于以前众所周知的 rPPG 方法。
关于利用组织培养的洞察力，以帮助cow豆（Vigna unguilata L.）改进的新育种技术
Cow -pea（Vigna Unguiculata L.）是一种未充分利用的蔬菜豆类土著，主要在非洲种植和消费。但是，它在农业生产和消费方面的影响力在全球范围内已扩大。这种有弹性的作物以承受各种环境压力的能力而闻名，使其适合小型农民常用的边际作物生产系统。尽管cow豆具有对干旱的耐受性，但它对盐度胁迫和生物剂尤其敏感。对干旱的耐受程度在不同的品种之间有所不同，这需要进一步的研究才能开发出更多的弹性品种。不断变化的气候模式和相关的不确定性凸显了迫切需要繁殖更多弹性和生产性的牛皮品种。传统的植物育种技术产生了新的牛p，但是耕种的牛皮纸中的遗传多样性有限，为未来的传统繁殖工作带来了挑战。新的育种技术（NBT），包括基因编辑工具，单碱基对改变和DNA甲基化方法，为加速牛港改善提供了有希望的替代方法。然而，这种方法还面临着与组织培养中器官发生（OG）和体细胞胚发生（SE）成功相关的挑战。本综述研究了组织培养的挑战和进步，以提高cow豆生产力和针对非生物和生物胁迫的韧性。
SEL 改进计划已更新 2024 年 7 月 19 日
早期干预 ● 识别出在校有患 SEL 和/或心理健康问题风险的学生 ● 识别在校经历 SEL 和/或心理健康问题的学生 ● 为有风险或有困难的学生提供干预 ● 每年审查危机干预政策、实践和人员 ● 每年审查纪律政策、实践和人员 ● 确保 PSU 纳入当地社区应急准备计划
改进单链 DNA 病毒的测序
Malathi VG、Renuka Devi P. (2019) SsDNA 病毒：全球病毒组中的关键参与者。病毒性疾病。 30：3–12。 https://doi.org/10.1007/s13337-019-00519-4
BHS 学校改进计划-2021-2024
信念在贝德福德高中，我们始终致力于严谨、参与和明确学习期望，这些期望体现了我们希望学生在课程结束时能够展示的内容。我们还将继续致力于缩小所有学生的机会差距。我们将继续推进学区的识字和公平工作，重点是一级干预、差异化、学区课程适应计划 (DCAP) 以及社交和情感学习 (SEL)。我们还将特别关注疫情如何影响所有学生的学习、参与和成果。