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认可代码
Class 1 & 2 Endorsements ARM 10.57.412 Code Description Grades 00E EC Early Childhood P-3 00E ELE Elementary K-8 00E MS Middle Grades 4-8 01M ENG English, Language & Literature 4-8 01S ENG English, Language & Literature 5-12 01S JOU Journalism 5-12 01S SPE Communication 5-12 02M MAT Mathematics 4-8 02S MAT Mathematics 5-12 03M BF Science (Broadfield) 4-8 03S BF Science (Broadfield) 5-12 03S BIO Biology 5-12 03S CHE Chemistry 5-12 03S EAR Earth Science 5-12 03S PHY Physics 5-12 04M BF Social Studies (Broadfield) 4-8 04S BF Social Studies (Broadfield) 5-12 04S ECO Economics 5-12 04S GEO Geography 5-12 04S HIS History 5-12 04S POL Political Science 5-12 04S PSY Psychology 5-12 04S SOC Sociology 5-12 05A ART Art K-12 05A MUS Music K-12 05S THR Theater 5-12 06A ESL English as a Second Language K-12 08A HEA Health K-12 08A HPE Health and Physical Education K-12 08A PEd Physical Education K-12 10S CS Computer Science 5-12 12S BUS Business Education 5-12 13S ITE Industrial Trades & Technology Education 5-12 18S AG Agriculture 5-12 23S FCS Family & Consumer Sciences 5-12 31A LIB Library K-12 K-12 31A REA Reading K-12 31A CO1 School Counselor K-12 31A TRE Traffic Education 5-12 32A SPE Special Education P-12 32A HI Special Education - Hearing Impaired P-12 32A VI Special Education - Vision Impaired P-12
患者组指导通过孕妇接种呼吸道合胞病毒疫苗来保护婴儿和老年人，由 NHS 格兰扁、高地、奥克尼、设得兰、泰赛德和西部群岛内工作的认可医疗专业人员进行
临床情况 1.1. 适应症 按照苏格兰政府 RSV 免疫计划、绿皮书第 27a 章中的 JCVI 建议/推荐以及苏格兰政府后续的信函/出版物，通过孕产妇接种疫苗为婴儿和老年人进行主动免疫，以保护其免受呼吸道合胞病毒 (RSV) 的感染。 1.2. 纳入标准 受邀或根据绿皮书第 27a 章中的建议、苏格兰政府 RSV 免疫计划和/或苏格兰政府后续的老年人计划或孕产妇计划的信函/出版物有资格的个人。已给出有效同意接种疫苗的个人。 1.3. 排除标准 以下个人： 对疫苗的任何成分有确诊的过敏反应（参考相关的 SmPC）。 妊娠不足 28 周的孕妇。 患有急性严重发热性疾病（轻微感染并不是免疫接种的禁忌症）。 1.4. 注意事项/需要进一步咨询/需要向医生寻求进一步咨询的情况 绿皮书建议，只有极少数人不能接种呼吸道合胞病毒疫苗。如有疑问，应向免疫协调员或健康保护小组寻求适当的建议，而不是拒绝接种疫苗。免疫抑制的个体可能无法产生完全的抗体反应。神经系统疾病的存在并不是免疫接种的禁忌症，但如果有证据表明目前神经系统恶化，可以考虑推迟接种疫苗，以避免错误地归因于潜在疾病的任何变化。应权衡这种推迟的风险与可预防感染的风险，一旦诊断和/或病情的预期发展变得清晰，应立即接种疫苗。
批准的行业认可的凭证清单
本资源指南由爱荷华州教育部（部门），社区学院和高等教育局（局）汇编和维护，旨在为学区提供一个起点，以确定相关的高质量行业认可的证书（IRC）与每个职业和技术教育（CTE）内容一致。这是一个常绿资源，可以通过正式申请过程添加新的认证，或者可以删除不再具有价值的认证。请注意，本文档中列出的成本可能会更改。在通过学生信息系统（SIS）报告学生IRC数据时，如果本文档中未列出IRC，请使用“ _99”中结束的数字（即199，299等）报告。此外，请在部门网站上填写IRC请求表，以申请下一学年列表中的IRC。有关资源的一般性评论或问题可以通过cte@iowa.gov向CTE团队。
弱势成人服务 – 认可提供商 2024 ...
弱势成人服务 – 认证提供商 1 简介 所提供的有关社会护理提供商的信息（即地址详情、服务用户组）基于从护理质量委员会 (CQC) 和个体护理提供商本身获得的信息。提供此类护理的机构必须在护理服务监管机构——护理质量委员会 (CQC) 注册。这些机构会定期接受检查和审查，以确保符合最低标准。所提供的详细信息基于从 CQC 和个体提供商获得的信息，包括联系详情（包括提供商是否有电子邮件地址）。有关提供的信息可能会发生变化，如果您希望查看任何注册详情，建议您联系 CQC 以确定护理提供商是否拥有相应的注册。您可以拨打 03000 616161 联系 CQC，或者通过以下链接通过网站联系：www.cqc.org.uk 2 护理标准
机器学习驱动的行人认可和行为预测，以增强智能城市的公共安全
Rutgers University，New Brunswick，New Jersey，USA ys820@rutgers.edu *作者应与之交谈。 摘要：该研究介绍了智能城市基础设施内行人认可和行为预测技术的开发和实施，重点是增强交通管理和公共安全。 通过整合传感器，LiDAR和相机的实时数据，该系统利用高级机器学习模型，包括长期短期内存（LSTM）和变压器体系结构，以预测具有93％精度的行人运动。 预测模型被部署在模拟的城市环境中，导致车辆空闲时间降低了20％，平均车辆速度增加了15％，从而优化了交通流量。 此外，车辆到所有设施（V2X）通信和5G技术的整合启用了车辆，行人和交通控制系统之间的实时互动。 该系统有效地减少了30％的临近事件，并在有害行人的情况下为车辆提供了1.8秒的平均反应时间。 此外，该模型还确定了87％的潜在行人危害，从而大大改善了公共安全。 尽管有这些进步，但仍存在大规模部署中的数据隐私问题和硬件限制之类的挑战。 未来的研究将着重于通过多模态数据融合和实时学习算法的发展克服这些挑战，从而使智能城市更加适应性和高效。 关键字：行人识别；行为预测；智能城市基础设施；实时流量管理； V2X通信。Rutgers University，New Brunswick，New Jersey，USA ys820@rutgers.edu *作者应与之交谈。摘要：该研究介绍了智能城市基础设施内行人认可和行为预测技术的开发和实施，重点是增强交通管理和公共安全。通过整合传感器，LiDAR和相机的实时数据，该系统利用高级机器学习模型，包括长期短期内存（LSTM）和变压器体系结构，以预测具有93％精度的行人运动。预测模型被部署在模拟的城市环境中，导致车辆空闲时间降低了20％，平均车辆速度增加了15％，从而优化了交通流量。此外，车辆到所有设施（V2X）通信和5G技术的整合启用了车辆，行人和交通控制系统之间的实时互动。该系统有效地减少了30％的临近事件，并在有害行人的情况下为车辆提供了1.8秒的平均反应时间。此外，该模型还确定了87％的潜在行人危害，从而大大改善了公共安全。尽管有这些进步，但仍存在大规模部署中的数据隐私问题和硬件限制之类的挑战。未来的研究将着重于通过多模态数据融合和实时学习算法的发展克服这些挑战，从而使智能城市更加适应性和高效。关键字：行人识别；行为预测；智能城市基础设施；实时流量管理； V2X通信。被引用为：Sun，Y。，＆Ortiz，J.（2024）。机器学习驱动的行人识别和行为预测，以增强智能城市的公共安全。人工智能与信息杂志，1，51-57。取自https://woodyinternational.com/index.php/jaii/article/article/view/51 1。随着智能城市的快速发展，先进技术和数据分析的整合正在重塑城市基础设施，旨在优化资源利用，改善公共安全并增强交通管理（Silva等，2018）。智能城市发展中的主要挑战在于对行人行为的准确认识和预测，这对于交通法规和公共安全至关重要（Aldeer等，2023）。传统监测系统虽然能够检测到行人的存在，但通常无法准确预测动态环境中的复杂行为，从而限制了它们在实时决策中的有效性（Zhong等，2024）。随着城市人口的增长，通过预测技术确保公共场所的安全性和效率成为必要。Yao等。（2022）强调采用先进的数据分析和机器学习技术来克服这些局限性的重要性。现有系统主要集中于静态检测，在预测人类行为方面提供了有限的能力，从而导致紧急响应和次优的交通管理延迟（Gu等，2024）。预测行人行为的能力不仅可以优化交通流量，而且通过防止潜在危害来增强公共安全。随着深度学习算法的兴起，特别是卷积神经网络（CNN）和像LSTM这样的复发模型，行人识别变得更加精确和有效，因为这些模型可以实时处理复杂的多维数据（Liu等，2024）。此外，最近的研究表明，将行人行为预测与城市基础设施（例如智能交通信号灯和自动驾驶汽车系统）相结合，大大降低了事故并提高了城市运营的整体效率。Yao等。（2022）强调将行人检测与预测分析相结合可以预见并防止高风险地区的事故，例如繁忙的十字路口或公共事件。这种主动的方法标志着与传统的反应系统的转变，提供了对现代城市环境必不可少的实时预测。此外，进步
在心理康复的主要研究领域的博士后住院医师，被认可为临床心理学的博士后居留权
4。成功地满足了任命为联邦雇员的强制性要求，包括但不限于：愿意参加政府的药物测试程序并同意参加指纹和背景调查以验证您的申请信息和/或犯罪记录。未成功通过此背景检查和/或药物测试的申请人不符合我们的计划。1959年12月31日之后出生的男性申请人必须在26岁之前注册该草案，才有资格获得美国政府的任何就业，包括作为付费VA培训生。男性申请人必须在将其处理为培训计划之前，必须在选择性服务注册之前签署预选前认证声明。只有美国人事管理办公室才能授予例外；例外很少被批准。申请流程：申请应在不迟于1月1日期内到期。要申请，请发送以下内容：
USDB 历史学家因更正成就而获得认可
8 月 16 日，在美国田纳西州纳什维尔举行的美国惩教协会第 154 届惩教大会上，美国惩教协会主席 Denise M. Robinson 和 ACA 执行董事 Robert L. Green 向美国惩教军营志愿历史学家、前 USDB 参谋长、退休中校 Peter Grande 颁发了 Walter Dunbar 认证成就奖。ACA 的惩教大会有来自全美 50 个州和 30 多个国家的 4,000 多名注册与会者。Grande 在开幕式上获得了 Walter Dunbar 认证成就奖，以表彰他对美国惩教协会认证计划的领导、支持、承诺和贡献。格兰德感谢该协会授予他这一奖项，并感谢所有参与认证过程的观众，因为他说，他们现在拥有训练有素的工作人员和更安全的设施，为他们负责监督的人提供更好的监禁条件。格兰德从认证开始几乎