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2013 年《社会关怀（自我指导支持）（苏格兰）法案》立法后审查：第二阶段
委员会还听说，许多地方当局正在将护理管理模式应用于社会工作，即社会工作者充当经纪人，根据既定程序安排服务。如果采用这种方法，它就取代了与个人建立关系并提供灵活的基于需求的支持，重点是建立社区的复原力和预防能力。为了充分实现该法案的原则，显然需要采取一种更加基于关系的社会工作实践方法。委员会呼吁地方当局阐明他们将采取哪些行动来促进其所在地区的社会工作实践向基于关系的模式转变。委员会呼吁苏格兰政府阐明它将如何确保对这一进程进行全国监督。
可解释的人工智能，用于数据驱动的反馈和智能行动建议，以支持学生自我调节 Muhammad Afzaal
摘要 自我调节学习 (SRL) 是一种认知能力，在促进学生有效制定策略、监控和评估自己的学习行为方面具有明显意义。研究表明，缺乏自我调节学习技能会对学生的学业成绩产生负面影响。有效的数据驱动反馈和行动建议被认为对 SRL 至关重要，并显著影响学生的学习和表现。然而，向每个学生提供个性化反馈的任务对教师来说是一个重大挑战。此外，由于大多数课程的学生人数众多，为个性化建议确定适当的学习活动和资源的任务对教师来说也是一个重大挑战。为了应对这些挑战，一些研究已经探讨了基于学习分析的仪表板如何支持学生的自我调节。这些仪表板提供了一些关于学生成功和失败的可视化（作为反馈）。然而，虽然这种反馈可能有益，但它并没有提供有见地的信息或可行的建议来帮助学生提高学业水平。可解释的人工智能 (xAI) 方法已被提出来解释此类反馈并从预测模型中产生见解，重点关注学生在正在进行的课程中需要采取的相关行动以改进。此类智能活动可以作为数据驱动的行为改变建议提供给学生。本论文提供了一种基于 xAI 的方法，可以预测课程表现并计算信息反馈和可操作的建议，以促进学生的自我调节。与以前的研究不同，本论文将预测方法与 xAI 方法相结合，以分析和操纵学生的学习轨迹。目的是通过为该方法提供的预测提供深入的见解和解释，为学生提供详细的、数据驱动的可操作反馈。与单独的预测相比，该技术为学生提供了更实用和有用的知识。所提出的方法以仪表板的形式实施，以支持大学课程中学生的自我调节，并对其进行了评估以确定其对学生学业成绩的影响。结果表明，仪表板显着提高了学生的学习成绩并提高了他们的自我调节学习技能。此外，研究发现，所提出的方法提出的建议对学生的表现产生了积极影响，并帮助他们进行自我调节。
数字化工作和日常生活中的自我发起管理策略——人们的经验
摘要背景：数字化工作生活会增加认知需求并影响人们的日常生活。这对有认知障碍的人来说可能是一个挑战，但我们对他们如何管理这些认知障碍却知之甚少。了解如何将自我发起的管理策略作为支持可持续工作和日常生活的资源至关重要。目的：描述因神经系统疾病而患有认知障碍的人如何使用自我发起的策略来管理数字化工作和日常生活的其他活动。材料和方法：11 名患有认知障碍和神经系统疾病的数字化工作员工参加了由对话支持工具支持的定性访谈。使用内容分析法对数据进行了分析。结果：使用复杂的策略来管理数字化工作和其他活动。根据策略的应用方式，发现了三种不同的概况。这些反映了管理日常生活中情况的努力以及这些影响策略的应用方式及其重要性。结论：这些知识可以帮助有认知障碍的人和专业人士意识到策略的潜力并认识到一个人自己的管理资源。对于如何处理情况的思考可以为预防或职业康复提供视角，以促进可持续的工作生活。
theranostics自我修复放射性透明质酸...
1。 div>大学。 div>Grenole AP，C。Macpetal Grocel（Cremava-CNS），3041Grétolicks）。 div>2。 div>大学。 div>3。 div>大学。 div>里昂1，INSERM U1060，Carmen Laboratory，69600 Oullas，Fraulins，法国。 div>4。 div>大学。 div>Grenoble Appes，Avery，Op-，ua7 Stranges，35000Gréibble，Frenaba，法兰克性Grenbeb，Francbials。 div>5。 div>Hassions Agills A Lyon，69677 Bron，法国，法国。 div>6。 div>irmb，大学。 div><800：运动pelleier，向内，楚蒙塔雷尔（Chu Montarell），法国蒙佩尔（Montpell）34295。 div>7。 div>宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学放射学系和培养基系，宾夕法尼亚州，19104年，美国。 div>8。 div><8但是 Drizoarder Hennoot，69003 Lia Sat。 div>9。 div>曼联的文化和融合，NFS R. Caren Rens，38330 Saint Ism。 div>10。 div>大学。 div>绿色猿，医学与完整性的转化创新，OR.552，38700 La Tona Tranner，法国。 div>11。 div>大学。 div>Grenole-Almaghomore Dap Transport，DRA 5063，33400 Grenbeb，Faimes。 div>12。 div><8 div3> chu grenset-alpemes，Bioci，Occology，3,67 Bio，用于四重量，商店。 div>13。 div>chu> chugéissobleyapels，Stit，Straising Noulogical Straing部，法国Francificult 30043 Grenbele。 div>
锂离子的自我监督学习...
锂离子电池（LIB）的健康评估通常依赖于持续的充电/放电协议，通常会忽略涉及电动汽车中普遍存在的动态电流轮廓的情况。LIB的常规健康指标也取决于测量数据的均匀性，从而限制了它们对不均匀条件的适应性。在这项研究中，提出了一种基于自我监督学习范式估算LIB健康的新型培训策略。一种多解决分析技术，即经验小波变换，用于分解频域中的非平稳电压信号。这允许去除健康评估模型的无效组件。变压器神经网络用作模型主链，损失函数旨在描述容量降解行为，假设在大多数操作条件下LIBS中的降解是不可避免且不可逆转的。结果表明，该模型可以通过分析从同一LIB单元的各个时间间隔分析电压和电流曲线的序列来学习老化特征。所提出的方法成功地应用于斯坦福大学LIB老化数据集，该数据集源自电动汽车实际驾驶配置文件。值得注意的是，这种方法在评估的健康指数和实际容量降解之间达到了平均相关系数为0.9，这表明其在捕获LIB健康降解方面的功效。这项研究强调了使用未标记的LIB数据训练深神经网络的可行性，提供了具有成本效益的手段并释放了测量信息的潜力。
自我力量+ 52英寸Z6零转割割草机 - 景观供应
自我功率+ 52英寸Z6零骑行割草机是ZTR，就像其他地方一样采用Peak Power™+技术，它结合了高达6个EGO 56V ARC LITHIUM™电池的功率 - 相同的电池技术为所有EGO产品提供动力，使其成为世界上第一个兼容的骑手。采用5个独立无刷电动机设计，可在切割和驾驶功率方面提供25马力，等效于燃气发动机。使用52英寸的10号制造钢甲板制造，并达到8 mph的最高速度，该新的ZTR可以使您更快地覆盖地面一次充电，最多可将4英亩的土地切成六英亩，包括六个EGO 12.0AH 56V ARC LITHIUM™电池。与市场上的任何其他电池供电的ZTR不同，可以添加更多电池以削减5、6、7或尽可能多的英亩。该行业最快的充电器在短短4个小时内收取6 x 12.0AH的费用，比竞争对手快4倍。可调座悬架可确保平稳的骑行。使用具有3种驾驶模式的LCD接口自定义割草体验：控制，标准和运动 - 可以用手指的简单触摸来访问。高级功能，例如LED灯，USB充电端口和蓝牙等优质功能，以使体验与其他任何ZTR不同。为耐用性而构建 - 割草机，电池和充电器都有5年的保修。在全新的自我力量+ 52英寸Z6零转弯割草机上，从未像现在这样的零割草
自我功率+快速充电器-CH5500-景观供应
自我功率+快速充电器具有智能电池控制系统，该系统可监视每个单元的充电和温度，以提供最快，最有效的充电。其主动冷却风扇系统和与电池支持快速充电的高级通信，而无需过热，以至于最大的电池寿命。其快速充电能力可确保使用任何EGO 56V ARC LITHIUM™电池有限的停机时间。它具有一个集成的燃油表，该燃油表显示了五个充电水平，增量为20％。从零开始，它可以在短短30分钟内为2.5AH电池充满电，40分钟内45分钟，45分钟，6.0AH，60分钟内7.5AH，在70分钟内为10.0AH，在90分钟内为12.0AH（所有充电时间均大致）。自我功率+快速充电器充电所有自我功率+ 56V ARC LITHIUM™电池。
自我功率+ 320W充电器-CH3200-景观供应
自我功率+ 320W充电器具有智能电池控制系统，可监视每个单元的充电和温度，以提供最快，最有效的充电。其主动冷却风扇系统和与电池电量的高级通信可支持快速充电，而无需过热，以至于最大的电池寿命。其快速充电能力可确保使用任何EGO 56V ARC LITHIUM™电池有限的停机时间。从零开始，它可以在短短35分钟内为2.5AH电池充满电，在70分钟内5.0AH，80分钟内6.0AH，100分钟内7.5AH，在135分钟内为10.0AH，在160分钟内为12.0AH（所有充电时间均大致）。自我功率+快速充电器充电所有自我功率+ 56V ARC LITHIUM™电池。
AI创建了“自我处理”沥青
一组科学家使用AI来分析沥青沥青中有机物质的分子。这使得开发一种新方法来建模氧化过程和裂纹的形成，从而显着加速了研究。与Google Cloud合作，创建了旨在改善沥青特性的分子的工具。
算法监视与自我行为：监管限制...
Amaka，年轻的黑客和DeepMask专家是Kai-Fu Lee和Chen Qiufan的众神的虚构人物。这个故事发生在湖泊中 - 被称为“非洲西部硅谷”，这是一种包裹在未来派和反乌托邦场景中的巨大，面部识别摄像头会自动收取公共交通率[1]，清洁机器人在街道上流通，人们可以与户外互动。为了避免征收关税的支付，最重要的是，阿马卡戴上了3D面具，以绕过识别算法的识别算法，这使湖泊成为一个泛滥的物种，使米歇尔·福考（Michel Foucault）的世界融合了米歇尔·福考（Michel Foucault（Watch and Punish））和乔治·奥威尔（George Orwell）（1984年），并在数字生态系统中脱颖而出。