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通过话语生成分析来评估轻度创伤性脑损伤（伴有或不伴有创伤后应激）后的认知沟通障碍
目的：对于轻度创伤性脑损伤 (mTBI) 患者，认知沟通障碍可能难以评估。然而，使用话语分析作为认知沟通技巧的直接和敏感指标已显示出对其他 TBI 严重程度的良好临床实用性。这项探索性研究调查了患有和不患有创伤后应激障碍 (PTSD) 的无并发症 mTBI 的现役军人和退伍军人 (SMV) 以及既没有 mTBI 也没有 PTSD 的 SMV 的话语生成。方法：向 15 名患有 mTBI 和 PTSD 的 SMV、26 名患有 mTBI 的 SMV 和 25 名无脑损伤 (NBI) 且没有 PTSD 的对照者提供无字图画故事以引发自发话语。对话语样本进行了分析，以确定整体连贯性、字数、负面情绪词的使用、认知过程词、不流畅性和故事完整性。结果：结果显示，在整体一致性方面，mTBI（Mdn = 3.33）组和 NBI（Mdn = 3.50）组之间存在显著差异，χ 2 (3) = 6.044，p = .017，ɛ 2 = .03。mTBI + PTSD（Mdn = 135）组和 NBI（Mdn = 195）组的字数差异显著，χ 2 (3) = 7.968，p = .006，ɛ 2 = .06。未观察到其他组间差异。讨论：话语生成的结构特征可以作为 mTBI 中认知沟通缺陷的潜在标志。此外，PTSD 可能导致 mTBI 患者的言语流畅性缺陷。需要进行更多研究来开发对 mTBI 和 PTSD 影响更敏感的话语相关测量方法。
数学一年级与 NJSLS 2020 标准一致...
1.NBT.2a 10 可以看作是十个一的组合，称为“十”。 1.NBT.2b 从 11 到 19 的数字由一个十和一个、二、三、四、五、六、七、八或九个一组成。 1.OA.6 在 20 以内进行加减运算，展示在 10 以内进行加减运算的流畅性。使用以下策略：继续计数；凑成十（例如，8 + 6 = 8 + 2 + 4 = 10 + 4 = 14）；分解一个数字得到十（例如，13 – 4 = 13 – 3 – 1 = 10 – 1 = 9）；使用加法和减法之间的关系（例如，知道 8 + 4 = 12，就知道 12 – 8 = 4）；并创建等效但更简单或已知的总和（例如，通过创建已知等效的 6 + 6 + 1 = 12 + 1 = 13 来添加 6 + 7）。
慢性轻度创伤性脑损伤
摘要 创伤性脑损伤 (TBI) 是一种常见疾病，大约 90% 的 TBI 病例被归类为轻度 (mTBI)。然而，传统 MRI 的诊断和预后价值有限，因此需要使用其他成像方式和分析程序。使用静息态功能 MRI (rs-fMRI) 的功能性连接组学方法已在包括 mTBI 在内的多种临床场景中显示出巨大的潜力和有希望的诊断能力。此外，人们越来越认识到大脑动力学在健康和病理认知中的基本作用。在这里，我们对 mTBI 相关的连接组学障碍及其情绪和认知相关性进行了深入研究。我们利用机器学习和图论将静态和动态功能连接 (FC) 与区域熵值相结合，实现高达 75% 的分类准确率（精确度、灵敏度和特异性分别为 77%、74% 和 76%）。与健康对照组相比，mTBI 组颞极连接性降低，与语义（r = 0.43，p < 0.008）和音素言语流畅性（r = 0.46，p < 0.004）呈正相关，而右侧背后扣带回连接性降低与抑郁症状严重程度呈正相关（r = 0.54，p < 0.0006）。这些结果强调了这些区域残留 FC 对于保留 mTBI 中的认知和情绪功能的重要性。相反，在右侧中央前回和缘上回观察到过度连接，与语义言语流畅性呈负相关（r = -0.47，p < 0.003），表明可能存在无效的补偿机制。这些新颖的结果有助于理解 mTBI 的病理生理学并解释其一些最持久的情绪和认知症状。
机器学习用于口吃识别
口吃是一种言语障碍，其特征是说话时不由自主地停顿和重复声音，从而打断说话的流畅性。口吃识别是一个有趣的跨学科研究问题，涉及病理学、心理学、声学和信号处理，因此很难检测出来。机器学习和深度学习的最新发展极大地改变了语音领域，然而，人们对口吃识别的关注却很少。这项工作试图将跨学科领域的研究人员聚集在一起，填补了这一空白。在本文中，我们全面回顾了声学特征以及基于统计和深度学习的口吃/不流畅分类方法。我们还提出了几个挑战和可能的未来方向。
共同核心州立标准的进展......
策略或标准算法，为学生提供情境化的机会，探究所涉及符号的指称（MP.2）。诸如捆绑对象或数学绘图（例如，百位数、十位数和个位数的绘图）和图表（例如，数组或面积模型的简化渲染）之类的表示形式提供了解释不同表示形式之间对应关系的数学实践（MP.1）。绘图、图表和数字记录可能会提出与精度相关的问题（MP.6），例如，1 代表 1 个一还是 1 个十？这一进程给出了一些表示形式的例子，这些例子可用于将数字与数量联系起来，并将数字表示形式与十进制单位的组合、组成和分解联系起来，因为学生正在努力提高计算流畅性。
共同核心州立标准的进展...
使用策略或标准算法，为学生提供情境化的机会，探究所涉及符号的指称（MP.2）。诸如捆绑对象或数学绘图（例如，百位数、十位数和个位数的绘图）和图表（例如，数组或面积模型的简化渲染）之类的表示形式提供了解释不同表示形式之间对应关系的数学实践（MP.1）。绘图、图表和数字记录可能会提出与精度相关的问题（MP.6），例如，1 代表 1 个一还是 1 个十？此进程给出了可用于将数字与数量联系起来并将数字表示形式与十进制单位的组合、组成和分解联系起来的表示形式的例子，因为学生正在努力实现计算流畅性。
2021 数学 WYCPS + PLD - 怀俄明州教育部
“数学实践标准”描述了各级数学教育者应努力培养学生的各种专业知识。这些实践依赖于重要的“过程和能力”，长期以来在数学教育中具有重要意义。其中第一个是美国全国数学教师委员会 (NCTM) 的解决问题、推理和证明、交流、表达和联系的过程标准。第二个是美国国家研究委员会的报告《加起来》中规定的数学能力：适应性推理、战略能力、概念理解（对数学概念、运算和关系的理解）、程序流畅性（灵活、准确、高效和适当地执行程序的技能）和生产性倾向（习惯性地认为数学是明智、有用和有价值的，同时相信勤奋和自己的效能）。“ 来源：http://www.corestandards.org/Math/Practice/
培训计划 - CalHR
文职人员水平 适应性：能够灵活地适应各种情况、个人和团体，并能很好地处理这些情况。乐于接受不同的新方法；愿意改变自己的偏好。 解决方案思维：采用逻辑、系统、连续的方法解决问题。 协作：在共同努力取得成果的同时，发展、维持和加强关系的能力。 沟通：在不同情况下有效地倾听、书写和呈现信息的能力。 数字流畅性：在工作中使用技术。包括在适当的情况下整合和接受新技术。 促进多样性：提倡包容性的工作环境，尊重个人差异和观点，并利用这些差异和观点来实现组织目标。 创新思维：表现出好奇心，发展新见解，考虑创造性方法并应用新颖的解决方案。
