稳定的家庭环境对于 FASD 儿童的积极发展至关重要 (1),而照护者的幸福感是确保成功的关键因素 (2)。照护者通过创造培养社交、情感和行为成长的空间,在支持儿童发展方面发挥着至关重要的作用 (3)。然而,攻击性行为会破坏这些支持性环境,给照护者带来压力和挑战,并对家庭功能和幸福感产生负面影响 (4, 5)。
请记住,PSR 是新出台的,于 2015 年 11 月作为最终规定发布,生效日期为 2016 年 1 月,合规日期从 2018 年开始。不要想当然地认为农民熟悉 PSR 的定义术语和要求。当需要使用特定的 PSR 术语时,应使用通俗易懂的语言,以便农民理解这些术语。例如,如果询问“动物源生物土壤改良剂”的使用情况,可以包括一些常见的例子“如堆肥粪肥、鸡粪、餐桌垃圾和鱼乳剂”。避免使用 FSMA、PSR、PC、GAP 等首字母缩略词。在进入下一个讨论主题之前,先提问以确认对所讨论问题的相互理解。在检查之前,检查员可能有机会与农民讨论 FSMA 规则和监管流程。从一开始就解释检查的内容,以管理农民的期望,可以最大限度地减少顾虑,并为农民提供提出更多澄清问题的机会。在检查期间,检查员可能有以下机会进一步讨论具体的 PSR 要求:
任务工程 (ME) 是一个跨学科过程,涵盖分析、设计和整合当前和新兴的运营需求和能力以实现预期任务结果的整个技术工作。1 本风格指南旨在帮助任务架构师应用基于模型的系统工程 (MBSE) 方法和国防部研究与工程副部长办公室 (OUSD(R&E)) 任务工程指南第 2 版中概述的原则。0 (MEG 2.0) 创建任务架构,为国防部 (DoD) 的决策提供信息。任务架构通过图形表示以系统的方式协调任务结果、要求和能力,从而增强利益相关者对任务空间和相关问题领域的理解。构建工件是为了使利益相关者能够利用已完成的研究,进行额外的游览,或扩展研究以解决更大的范围。
Morningstar Rating™ Morningstar 基金评级™,或“星级”,是针对至少有三年历史的管理产品(包括共同基金、可变年金和可变寿险子账户、交易所交易基金、封闭式基金和独立账户)计算的。出于比较目的,交易所交易基金和开放式共同基金被视为一个群体。它是根据 Morningstar 风险调整回报指标计算得出的,该指标考虑了管理产品每月超额表现的变化,更加重视向下变化并奖励持续表现。每个产品类别中排名前 10% 的产品获得 5 颗星,接下来的 22.5% 获得 4 颗星,接下来的 35% 获得 3 颗星,接下来的 22.5% 获得 2 颗星,排名后 10% 获得 1 颗星。管理产品的整体晨星评级是根据其三年、五年和十年(如果适用)晨星评级指标相关的绩效数据的加权平均值得出的。权重为:36-59 个月总回报的三年评级为 100%;60-119 个月总回报的五年评级为 60%/三年评级为 40%;120 个月或以上的总回报的十年评级为 50%/五年评级为 30%/三年评级为 20%。虽然 10 年整体星级评定公式似乎给予 10 年期最大的权重,但最近三年期实际上影响最大,因为它包含在所有三个评级期中。
摘要 莱索托 2018 年包容性教育政策旨在将所有有特殊需要的学习者纳入其中,教师在包容自闭症谱系障碍 (ASD) 方面发挥着至关重要的作用。本文重点探讨教师对莱索托主流小学包容自闭症学习者的看法。我们选择了十名正在攻读学士学位的执业教师,对他们教授自闭症学习者的经历进行半结构化访谈。我们采用现象学方法分析他们的回答。研究结果表明,莱索托教育系统对自闭症学习者的支持不足。教师们觉得自己没有准备好接纳这些学习者,也缺乏对他们需求的理解。研究结果表明,需要采取各种形式的支持措施来有效管理自闭症。因此,建议开展一项全国性研究,评估教师在支持自闭症学习者方面的需求,这将为莱索托 2018 年包容性教育政策 (LIEP) 在主流学校的成功实施提供参考。关键词 自闭症谱系障碍、包容性、学习者、教师、主流小学、莱索托 1. 引言 莱索托政府签署了多项协议,以促进残疾学习者融入主流学校,包括《世界人权宣言》(联合国,1948 年)和相关人权议程(Pantic & Florian,2015 年)。联合国强调特殊需要儿童充分参与公立学校系统的重要性(联合国,2019 年)。全球许多国家的教育政策都确认所有儿童都享有平等的教育待遇,无论其残疾、宗教或社会地位有何差异(Humphrey & Symes,2013 年)。为配合这些政策,莱索托教育和培训部于 2018 年发起并颁布了《莱索托包容性教育政策》。该政策确保包括自闭症谱系障碍儿童在内的不同儿童能够充分参与莱索托小学综合课程并入读当地学校。包容性的特点是适应学习者不同需求的过程,增强他们在教育环境和社区中的参与度,同时减轻对残疾学习者的排斥、偏见和歧视。其目标是为有特殊教育需要 (LSEN) 的学习者建立有利的环境,通过对内容、方法和策略进行必要的修改来促进学术和社会发展 (教育和培训部,2018 年)。 1.1. 定义自闭症谱系障碍 自闭症谱系障碍 (ASD) 是一种终身疾病,其特征是社交沟通困难和重复行为的存在 (美国精神病学协会,
行为准则 保护未成年人及防止骚扰、性别暴力和任何其他歧视情况的行为准则 本行为准则的接收者为任何职称、级别和资格的技术指导员、管理人员和合作者。上述主题负责年轻学生和会员的成长以及为体育运动创造积极、安全和激励的环境。为此,他们被要求为 ASD ATLETICA VIRTUS CASTENEDOLO 附属的学生树立良好的榜样。所有与学生和未成年成员有直接接触的上述主体都有义务遵守《行为准则》,并在阅读后全部接受《行为准则》。任何涉嫌违反行为准则的行为均须按照体育活动组织和控制模式进行报告和核实。实施的措施和制裁可能包括口头警告、暂停和终止合作,并可结合额外的培训和提高认识的课程。 ASD ATLETICA VIRTUS CASTENEDOLO 致力于为所有参与者(包括未成年人和弱势成年人)提供安全、尊重和包容的环境。以下行为准则规定了参与体育俱乐部活动的所有人的期望和责任。 1.尊重和尊严:
在2024年9月18日在纳斯达克上市后,股价暂时上升至9美元范围,但随后逐渐下降。从11月11日开始,在宣布第三季度财务业绩(11月13日)之前,股票价格处于僵局,就在7美元的里程碑左右。尽管第三季度财务业绩表明业务绩效正在顺利扩大,但股票价格持续较弱,也许是因为与去年同期相比,仅第三季度的营业利润就下降了。尽管股票价格暂时回收到7美元的范围,但这次再次下降到6美元以下。但是,在此级别上,发生了最低价格的购买,股价现已回收至6美元中的6美元范围。如果截至2024年12月的财政年度的全年财务业绩表明,与去年同期相比,仅第4季度的营业利润就回到了积极的领土,并且可以证实,仅第三季度的利润下降是由于临时因素造成的,那么股价可能会上涨。
多模式大型语言模型(MLLM)在视觉教学调整中取得了显着的成功,但由于大型语言模型(LLM)骨干的自动回归解码,它们的推论既耗时又耗时。传统的加速推理方法,包括模型压缩和从语言模型加速的迁移,通常会损害输出质量或有效整合多模式特征的face Challenges。为了解决这些问题,我们提出了AASD,这是一个新型的框架,用于加速使用精制的KV缓存并在MLLM中对准投机解码。我们的方法利用目标模型的缓存键值(KV)对提取生成草稿令牌的重要信息,从而有效地投机解码。为了减少与长多模式令牌序列相关的计算负担,我们会引入KV投影仪,以压缩KV缓存,同时保持代表性保真度。此外,我们设计了一种目标放射线注意机制,以优化草稿和目标模型之间的对齐方式,从而以最小的计算开销来实现真实推理情景的好处。主流MLLM的广泛实验表明,我们的方法在不牺牲准确性的情况下达到了2倍推理的速度。这项研究不仅为加速MLLM推断提供了有效且轻巧的解决方案,而且还引入了一种新颖的对齐策略,用于在多模式背景下进行投机解码,从而为未来的有效MLLM研究奠定了强大的基础。代码可在https://anonymon.4open.science/r/asd-f571上使用。
本演示文稿包含《1933 年证券法》第 27A 条和《1934 年证券交易法》第 21E 条以及经修订的《私人证券诉讼改革法》含义内的某些前瞻性陈述,包括与公司为期 1 年的 3 期开放标签扩展 (OLE) 试验有关的陈述,该试验评估了布拉罗沙嗪的长期安全性和耐受性,公司计划进行的注册 3 期 RECOVER-2 试验,公司对其产品候选物的预期临床概况的期望,包括关于预期功效或安全性概况的陈述,以及与公司对以下事项的期望、意图或信念有关的陈述:产品开发和临床试验计划、临床和监管时间表和费用、计划或预期的额外试验及其时间安排、计划或预期的监管提交及其时间安排、获得额外数据或启动额外试验的时间安排、试验结果、市场机会、筹集足够资金的能力、竞争地位、可能或假定的未来经营业绩、业务战略、潜在增长、融资、合作伙伴关系、扩张和其他机会和其他具有预测性质的陈述。这些前瞻性陈述基于对我们经营所在行业和市场的当前预期、估计、预测和预测以及管理层当前的信念和假设。这些陈述可以通过前瞻性表达的使用来识别,包括但不限于“期望”、“预期”、“打算”、“计划”、“相信”、“估计”、“潜在”、“预测”、“项目”、“应该”、“会”和类似表达以及这些术语的否定形式。这些陈述与未来事件或公司的财务业绩有关,涉及公司运营、临床开发和临床试验计划和时间表的已知和未知风险、不确定性和其他因素,这可能导致实际结果、业绩或成就与前瞻性陈述表达或暗示的任何未来结果、业绩或成就存在重大差异。这些因素包括公司最新的截至 2023 年 12 月 31 日财年的 10-K 表年度报告中列出的因素,以及公司不时向美国证券交易委员会 (SEC) 提交的其他文件。敬请潜在投资者不要过分依赖此类前瞻性陈述,这些陈述仅代表截至本报告发布之日的情况。公司不承担公开更新任何前瞻性陈述的义务,无论是由于新信息、未来事件还是其他原因。
摘要:由于社会挑战,不熟悉和缺乏支持或理解,自闭症谱系障碍(ASD)的学生经常在新环境中感到不安全。尽管致力于帮助学生适应新环境并理解公共环境中的适当行为,但仍然缺乏交互式和个性化的学习系统。在这项工作中,我们开发了一个机器人辅助的场景培训(RAST)系统,以促进包容性学习并引起学生的学习兴趣。使用RAST系统,我们试图确定可以改善学生参与度的有效互动。为此,我们邀请了13名ASD的学生参加一项评估研究。 在研究中,自我确定理论(SDT)衡量学生的学习参与。 使用方差分析(ANOVA)评估学习参与和有效性。 学生还参加了访谈,以报告他们有关系统的用户经验。 结果表明,使用RAST系统的学习可以显着引起学生的内在动机,并改善其行为,情感和认知参与。 此外,ASD的学生将学习绩效提高了8.33%。 此外,学生在场景培训中表现出高水平的参与,并具有某些类型的互动,包括个性化功能,视觉提示和声音质量。 总体而言,RAST系统展示了在增强学生学习和ASD熟练程度的有希望的能力。为此,我们邀请了13名ASD的学生参加一项评估研究。在研究中,自我确定理论(SDT)衡量学生的学习参与。使用方差分析(ANOVA)评估学习参与和有效性。学生还参加了访谈,以报告他们有关系统的用户经验。结果表明,使用RAST系统的学习可以显着引起学生的内在动机,并改善其行为,情感和认知参与。此外,ASD的学生将学习绩效提高了8.33%。此外,学生在场景培训中表现出高水平的参与,并具有某些类型的互动,包括个性化功能,视觉提示和声音质量。总体而言,RAST系统展示了在增强学生学习和ASD熟练程度的有希望的能力。