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物理大纲 - 新加坡
1.3物理教育物理学的目的和价值是一门基本科学，与理解自然世界有关。可以应用少数基本原则和定律来解释和预测广泛的物理事件和现象。物理学的基本理论构成了许多现代技术的基石，并负责各种科学技术领域的实际应用和发展。主题使学生了解了科学过程的调查，推理，分析和评估，这些技能可转移且对日常生活有用。它还发展出态度和倾向，例如批判性思维和逻辑分析，奇怪和询问的思想以及解决问题并掌握复杂概念的能力。物理学研究和实践中的一个独特特征是广泛使用模型，包括但不限于数学语言表达的模型，以解释观察并做出预测。模型是抽象科学理论与现实世界的观察和经验之间的桥梁。模型可以通过实验进行测试，并且必须与可用证据一致。因此，他们可以通过新的证据来改变和发展。学习者被认识到使用模型中固有的假设和局限性，因为它们简化了复杂的现实世界现象。对模型在物理学学习中使用的知识和理解可以转移到其他学科，例如对生物过程，天气模式，地震，甚至人或金融市场的运动进行建模。1.4的目标是高级物理学教学大纲寻求在学生中发展与科学实践相关的理解，技能，道德和态度，使他们能够使他们成为现实世界中物理学的实践应用，b）b）加深对物理学的兴趣；
葡萄糖和蔗糖对健康人类认知的影响
上下文：证据表明，血浆葡萄糖水平可能影响认知能力，但这尚未系统地审查和量化。目的：本综述的目的是研究葡萄糖和蔗糖与安慰剂相比对健康人类认知的潜在影响。数据来源：截至2019年12月，搜索了电子数据库和网络科学。手动检查选定文章的参考列表。研究选择：比较葡萄糖或蔗糖与安慰剂的随机对照试验或对认知作用的跨越试验。数据提取：2位作者独立选择了潜在的合格文章。通过Cochrane协作工具评估了偏见的风险。标准化的平均差异（SMD）是从随机效应的荟萃分析中获得的，用于报告相同结果的研究子样本。结果：确定了37次试验，其中35个研究了与安慰剂对认知有关的葡萄糖消耗的影响。两项研究发现葡萄糖对认知没有影响，而其他研究则发现结果不同。37项研究中只有3项研究了蔗糖摄入的影响，报告结果混合了。荟萃分析显示，与对照组相比，葡萄糖的显着积极作用，但仅当在平行设计研究中使用语言表达测试（直接单词召回）（SMD¼0.61; 95％CI，0.20-1.02; i2¼0％）。二十四个研究被归类为在选择程序中具有高偏见的高风险。结论：有限的证据表明，葡萄糖对执行口头任务的个体的有益作用。需要进行标准化认知测量值的高质量试验，以更好地确定葡萄糖或蔗糖对认知的影响。系统审查注册：Prospero注册号CRD42019122939。
空中交通管制信息复杂性对飞行员复述的影响...
20 世纪 90 年代进行的现场数据和实验室研究报告称，随着管制员传输变得更加复杂，飞行员复读错误和通信问题的发生率也随之增加。因此，建议管制员发送更短的消息，以减少复杂消息对飞行员造成的记忆负担。自从全面分析量化操作环境中发生的复读错误和通信问题的类型和频率以来，已经过去了 10 多年。因此，对 2003 年 10 月至 2004 年 2 月期间从美国本土最繁忙的 5 个终端雷达进近控制设施发送的 50 小时飞行员和管制员消息进行了内容分析。本报告包含常规空中交通管制 (ATC) 通信、飞行员复读性能、呼号使用、误传以及 ATC 消息复杂性和消息长度对飞行员复读性能的影响的详细而全面的描述。重要的是，研究发现，随着 ATC 消息中航空主题的复杂性和数量的增加，飞行员请求的数量和复读错误都会增加 — 尤其是当飞行员执行进近任务而不是起飞任务时。此外，数据中还存在与英语能力不足和国际通信相关的非标准措辞。特别是，飞行员在复读高度（“三点五”）和速度（“速度二点七”）时使用“point”一词作为无线电频率的一部分。为了限制沟通问题和误解的发生，应鼓励管制员发送更短、更简单的消息。随着国际旅行的增加，需要解决与英语能力和语言表达相关的问题领域。
医疗政策 - 认知康复
描述/背景认知康复是一种治疗方法，旨在改善中枢神经系统侮辱后的认知功能。它包括一种治疗方法的组装，该方法可以重新培训或减轻由于注意力，视觉处理，语言，记忆，推理，解决问题和执行功能而引起的问题。认知康复由旨在加强或重新建立先前学到的行为模式或为神经系统受损的新补偿机制的任务组成。认知康复可以由医师，心理学家或身体，职业或言语治疗师进行。必须将认知康复与职业疗法区分开（CPT代码97535-97537）；职业疗法描述了针对特定环境的康复（例如，家庭或工作）。相比之下，认知康复由旨在发展记忆，语言和推理技能的任务组成，然后可以将其应用于特定环境，如职业治疗代码所述。感觉综合疗法可以被认为是认知康复的组成部分。但是，在另一项政策中分别考虑了感官整合疗法。认知康复服务必须由合格的许可专业人员提供，并且必须由主持人开处方作为书面护理计划的一部分。此外，必须有改进的潜力（基于受害者的功能），并且患者必须能够积极参与该计划。积极参与需要足够的认知功能来理解和参与该计划，以及足够的语言表达和理解（即参与者不应严重失语）。仅在证明功能的客观改善时，才认为正在进行的服务才被认为是必要的。仅在证明功能的客观改善时，才认为正在进行的服务才被认为是必要的。
合作伙伴策略
辅助语言输入 这一策略的主要目的是为孩子树立榜样或举例说明如何使用图片进行交流。这一策略还可以帮助孩子更好地理解语言 当您（即交流伙伴）边说话边指着图片并配上您要说的话时，孩子将是一个被动的观察者。当您指着图片时，孩子应该看着图片 将您所说的关键词与图片配对，例如，您说：“该出去了”，同时指着并向孩子展示 GO 和/或 OUTSIDE 的图片 每当孩子以非语言方式表示某事时，例如拉着您的手并引导您走向他够不着的物品；向他展示传达该意图的图片，例如说“你需要帮助吗？”当您指着“帮助”的图片时 说话并指着图片，这些图片可以展示孩子所听到、看到、做的事情以及用肢体语言表达的内容。例如，如果您发现孩子喜欢阅读/看书，您可以指着“喜欢 + 书”的图片说“我看到你喜欢这本书” 最终，孩子可能会开始指着图片告诉您一些事情；表扬他！并继续使用辅助语言尝试与孩子“对话”。辅助语言应以高度互动的方式使用。重点应放在建立愉快的共享互动上，而不是测验或测试 如果/当孩子指着一张图片告诉您一些事情时，例如，孩子指着“电影”的图片，请确认并将他的信息扩展为两个单词的序列，例如，指着“看 + 电影”同时说“你想看电影吗？”随着孩子对所展示的图片表现出越来越多的关注，逐渐增加图片的数量。不要要求他扩展他的信息！只需承认并向他展示如何扩展它们 使用简短、简洁的语言，慢慢说话，在对话过程中插入大量停顿。在描述正在发生的事件时，要大量重复。
仪器和观测方法报告第 19 号
l.Ø 简介 1.1 如果被问到“外面天气怎么样？”，大多数人可能会回答“多云，温暖，有些微风。”。在同样的情况下，天气观察员会回答“2Ø SCT M9Ø OVC 6K l73/75/68/3ØlØ/ØØ4”。尽管（故意的）这两条消息包含的字符数大致相同，但观察员的回复显然包含更具体和详细的信息。他的感官通过许多传感器得到增强，在这个例子中，这些传感器必须包括云高计、气压计、温度计、湿度计、风速计和风向标。此外，他还接受过仔细的培训，能够观察能见度并识别能见度障碍物，使用表格计算海平面气压和高度计设定值，以及正确编码和格式化消息。虽然没有明确说明，但他在控制消息中数据的质量方面也运用了相当多的判断力。例如，在此消息中，温度超过露点，风向在 ØØ 到 36 的范围内，海平面和高度计设定压力兼容，并且没有传感器被识别为有缺陷，这会导致消息元素丢失。1.2 这位观察员并不是唯一的。世界各地成千上万的观察员经常以标准格式进行频繁观察，以交换通过统一观察技术获得的高质量信息。为了实现这一目标，多年来投入了大量资源来标准化内容、质量和格式。随着我们向自动化大气观测迈进，我们面临着需要保留许多已经标准化的内容，并设计出使用现代数据处理设备完成人类观察员功能的方法。1.3 毫不奇怪，许多现有技术和标准化手动技术都可以被自动气象站利用。这些包括许多传感器、用于导出消息元素的标准计算以及消息格式本身。这并不是说自动化的适应总是微不足道的。并非所有传感器都可以轻松地与自动化设备交互。必须恢复或发现目前体现在表格中的计算的解析表达式。消息编码规则必须用计算机语言表达，其精确度、完整性和明确性是为人类观察员准备的自然语言指令所不要求的。其中包括数据质量控制和统计数据提取。1.4 另一方面，自动化需要量化人类执行的功能，而这些功能尚未建立标准。让观察员报告平均温度和每日最高和最低温度很容易，但要指示计算机完成同样的任务，则需要更多的细节和精度。此外，某些人类功能无法使用当前或可预见的技术实现自动化。观察云类型是一个显而易见的
引用：Straw I, Callison-Burch C (2020) 人工智能在心理健康和基于语言的模型中的偏见。PLoS ONE 15(12): e0240376。https://doi.org/10.1371/journal.pone.0240376
我们的心理和情感健康主要通过语言来传达，因此精神病专业人员历来依靠临床对话和患者叙述来评估心理健康。然而，人工智能 (AI) 的最新发展为该领域带来了新的见解，通过可以从更多样化的数据来源推断情感含义的技术 [1-3]。计算语言学和情感分析学科一直是这一过程的核心 [2-5]。在计算语言学中，“自然语言处理” (NLP) 是一种用于构建可解释原始人类语言数据的计算模型的技术 [2-5]。情感分析是人工智能的一个子集，用于测量、理解和响应人类情感的语言表达。NLP 和情感分析的结合使数据科学家能够构建可从书面文本中理解人类情感的模型 [3]。在医学方面，这些模型目前正被用于提供关于患者情绪和心理健康的丰富信息[6-11]。在过去几年中，NLP 模型已用于从临床记录中识别自杀意念、在线预测自杀风险，并在推特上挖掘精神病患者的自我披露[7，10-13]。这些模型既可用于个体患者护理，也可用于更广泛的公共卫生政策。人口层面的应用包括 NLP 算法，它可以有效地绘制美国各地的行为健康疾病图，并与疾病控制和预防中心 (CDC) 的公共卫生数据相关联[8]。在个人层面，研究人员已证明，他们能够通过在线数据高度准确地预测哪些母亲会患上产后抑郁症[9，14]。尽管这些技术备受青睐，但我们必须在现有医疗保健转型的大背景下考虑它们。数字健康与医学的融合正在给医疗领域带来快速变化，我们现在做出的决定将对未来的病患护理产生深远影响。目前，研究人员和开发人员在构建这些工具时假设现有医疗实践是“黄金标准”，尽管该领域长期存在歧视性实践、偏见和医疗错误[15-23]。例如，长达40年的塔斯基吉审判证明了医学领域种族主义研究的历史；20世纪的“歇斯底里”诊断积极伤害了患有器质性疾病的女性；对同性恋的病理化反映了医学学科长期存在的性别歧视[15、17、24]。医学史上充斥着基于身份的偏见性有害实践的例子，我们在今天的临床实践中仍然看到这种历史的影响。如果我们要创建不伤害弱势患者群体的模型，那么我们必须首先质疑这些模型建立的基础。正在进行的对医学中现存偏见的研究为此提供了理想的资源。当前的公共卫生研究表明，当女性和男性出现相同的医学症状时，女性的症状更有可能被解读为社会心理症状，从而导致治疗延误[15]。药理学研究表明，将少数群体排除在药物试验之外导致的干预措施并不能以相同的速度使所有患者受益[15,25-27]。此外，由于医学课程和诊断框架的偏见而导致的基于性别的误诊使女性面临更大的心脏事件不良后果风险[15,16]。