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预付车站住房补贴（ASHA）
预付驻地住房补贴 (ASHA) 少于 4 个月的预付租金、保证金或初始费用可授权 OHA 预付款，以支付因占用私营住房而产生的预付租金、保证金或 MIHA 相关费用。预付金额必须根据住房费用（包括预付租金和保证金）和授权的 OHA 确定。住房费用必须记录在案。不得考虑服务成员为购买房地产或住宿而确定的费用。还款还款标准为 12 个月，可根据要求提供 24 个月。每月还款分期付款应为 12 个月内预付金额的十二分之一。收款行动应在支付预付款后的次月第一天开始。ASHA 预付款所需的关键支持文件
羊毛装饰可洗可清洗的矮人夹克
变化的化学饰面涂在编织的粘稠织物上。这种饰面的目的是避免由于纤维释放菌株和加工过程中引入的压力而引起的纤维和织物收缩引起的收缩，从而提高了其在家庭洗涤过程中的尺寸稳定性。一件用化学处理的织物缝合的男子外套每周穿5次，然后被洗涤。总体上进行了5次家庭洗涤。和在洗涤之前和之后分析了织物。如SEM所观察到的，获得了出色的尺寸稳定性，没有任何物理降解的迹象。这可以通过耐抗洗涤和磨损菌株的纤维涂层的良好粘附来解释。使用ZETA电位测量的物理和化学分析将表明，与多阳离子（聚氨酯的树脂）和聚阴离子（基于多硅氧烷的树脂）混合物的填充将有助于改善涂层粘附，从而耐洗和磨损。
ASHA：通过人机协同强化学习实现辅助远程操作
摘要 — 构建用于通过任意、高维、嘈杂的输入（例如，网络摄像头的眼部注视图像）控制机器人的辅助界面可能具有挑战性，尤其是在没有自然的“默认”界面的情况下推断用户期望的操作时。通过在线用户对系统性能的反馈进行强化学习为这个问题提供了一个自然的解决方案，并使界面能够适应个人用户。然而，这种方法往往需要大量的人在环训练数据，尤其是在反馈稀疏的情况下。我们提出了一种从稀疏用户反馈中有效学习的分层解决方案：我们使用离线预训练来获取有用的高级机器人行为的潜在嵌入空间，这反过来又使系统能够专注于使用在线用户反馈来学习从用户输入到期望的高级行为的映射。关键见解是，使用预训练策略可使系统从稀疏奖励中学到比单纯的强化学习算法更多的知识：使用预训练策略，系统可以利用成功的任务执行来重新标记用户在未成功执行期间实际想要做的事情。我们主要通过一项用户研究来评估我们的方法，该研究有 12 名参与者，他们使用网络摄像头和他们的目光在三个模拟机器人操作领域执行任务：拨动电灯开关、打开架子门以接触里面的物体以及旋转阀门。结果表明，我们的方法在不到 10 分钟的在线训练中成功地学会了从稀疏奖励中将 128 维凝视特征映射到 7 维关节扭矩，并无缝帮助采用不同凝视策略的用户，同时适应网络摄像头输入、任务和环境的分布变化。
ASHA促进者清单用于听力学和语言病理学中的远程疗法服务
此清单旨在帮助听力学家和语音语言病理学家（SLP）（SLP）指导促进者，也称为Ehelpers（例如，家庭/护理人员等）在各种环境中与学生/客户/患者进行远程治疗服务的服务。根据ASHA的练习门户网站，主持人是在偏远站点出席的经过适当培训的个人，以帮助客户。他们扮演着各种角色，并且通常是活跃的参与者（而不是被动观察者），因为他们从事评估和治疗过程。至关重要的是，促进者必须接受足够的培训以支持远程评估，而不会影响结果的有效性。适当使用标准化评估的促进者，请参阅出版商的指导。如果与口译员合作，请参阅ASHA与口译员合作的实践门户。