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AC01可访问学习的学术住宿
1。本政策反映了阿冈昆学院（Algonquin College）对促进残疾人对所有计划和服务人员的可及性的承诺，根据安大略省的《人权法》，《安大略省残疾人法》的可及性和适用的大学政策。2。本政策适用于所有自我认同为残疾人的学生。这包括经历临时或情节残疾的学生，这些残疾属于政策AA21中定义的“特殊情况”：延期评估。3。本政策适用于学生从学生申请，通过入学和该学生从课程或课程毕业或从学院撤回的时间。4。此政策涵盖了学生安排经验，例如工作综合学习，合作或学徒制。但是，学院认识到其行业和社区伙伴可能会受到如何适当容纳学生的限制或限制。这可能包括特定环境或专业的法律或健康和安全要求。5。每个识别残疾的学生都应根据个人功能限制来容纳。6。提供学术住宿的提供可能需要以学生表现出一些学习成果的方式灵活性，但是住宿不能与课程或课程的基本学习要求相矛盾。7。必须提供学术住宿，直到Algonquin College可以证明这会遇到不适当的困难。学院通过公开的入学要求，课程学习要求，职业学习成果，计划学习成果和基本的就业能力来定义课程或课程的基本学习成果。定义
不仅仅是输入：利用注视心理学链接实现更易于访问的增强现实
Apple Vision Pro 和 Meta Quest Pro 等眼动追踪混合现实头戴设备已将眼动追踪推向主流。截至撰写本文时，消费级混合现实 (XR) 产品通常将眼动追踪用于两个主要目的。首先，Vision Pro 将目光注视和手指捏合 [ 11 , 12 ] 作为其主要输入模式。其次，VRChat 等社交 XR 应用可以使用目光注视数据在虚拟形象中实现准确的目光表现和目光接触 [ 1 ]。这些机制通常将瞳孔位置数据作为输入，并产生光线投射或虚拟形象运动作为输出。然而，目光注视和人类心理学之间的深厚联系可以使研究方向超越显式位置输入。传统上，HCI 专注于显式输入领域的眼动追踪——用于交互或运动追踪的位置数据。在系统综述中，Vasseur 等人 2019 年 9 月发表了一篇系统综述，介绍了一种用于追踪眼动追踪的眼动追踪方法。 [ 13 ] 发现大多数眼动追踪研究传统上都是使用桌面设置进行的，并建议将眼动追踪人机交互扩展到新的指标、分析和设备中。心理生理学领域率先使用可观察的物理数据来揭示人类的认知过程。眼球运动和特征以及心跳、脑电波和荷尔蒙变化等其他指标已被用来得出有关用户行为和认知状态的结论。可观察的认知行为可以包括有目的的（有意识的）状态和冲动的（无意识的）状态 [ 3 ]。此外，可测量的认知还可以包括一般的个人现象，如学习、反思、情感和记忆。凝视数据可以预测疲劳、注意力、分心和走神等认知状态 [ 9 ]。除了瞳孔扩张和眨眼率可以 61% 的准确率预测用户的困惑之外 [ 5 ]，瞳孔大小还与
使用Aruco标记对啮齿动物参与度的实时评估：一种可扩展且可访问的方法，用于鼻子戳/不做任务
在行为神经科学领域，动物行为的分类和评分在动物展示的复杂行为的量化和解释中起着关键作用。传统方法依靠调查人员的视频检查，这是劳动密集型并且容易受到偏见的影响。为了应对这些挑战，研究工作集中在计算方法和图像处理算法上，用于自动行为分类。出现了两种主要方法：基于标记和无标记的跟踪系统。在这项研究中，我们展示了“增强现实科尔多瓦大学”（Aruco）标记的实用性，是一种基于标记的跟踪方法，用于评估鼻子poking/no-go行为任务期间的大鼠参与度。此外，我们还基于Aruco标记跟踪数据引入了一个两国参与模型，可以通过矩形内核卷积分析，以识别参与状态和分心状态之间的关键过渡点。在这项研究中，我们假设可以利用Aruco标记来准确估计动物互动在鼻子的行为/无行为行为任务中，从而可以计算出行为测试的最佳任务持续时间。在这里，我们介绍了我们的Aruco跟踪程序的性能，证明了98％的分类精度，该准确性已通过视频数据的手动策划进行了验证。此外，我们的卷积分析表明，平均而言，我们的动物在约75分钟时与行为任务脱离，为限制实验性会话持续时间提供了定量基础。总的来说，我们的方法为行为数据收集过程中的啮齿动物互动提供了可扩展，高效且可访问的解决方案。
经典可访问预言机下的经典与量子建议和证明
量子信息通常比经典信息具有更丰富的结构，至少直观上是如此。第一个（但通常是错误的）想法是相位和幅度是连续的，并且量子信息可能能够存储比经典信息多出指数或无限多的信息；但这始终不正确 1 。由于经典信息和量子信息具有截然不同的性质，学界在不同背景和方向研究它们之间的区别，包括建议辅助量子计算[NY04、Aar05、Aar07、AD14、NABT14、HXY19、CLQ19、CGLQ20、GLLZ21、Liu22]、QMA 与 QCMA（即具有量子或经典见证的量子 NP）[AN02、AK07、FK18、NN22]、量子与经典通信复杂性[Yao93、BCW98、Raz99、AST + 03、BYJK04、Gav08] 等等。理解它们之间差异的一种方法是研究单向通信复杂度：即 Alice 和 Bob 想要用他们的私有输入联合计算一个函数，但 Alice 和 Bob 之间只允许进行一次量子/经典通信。在众多研究中，Bar-Yossef、Jayram 和 Kerenidis [ BYJK04 ] 展示了量子和经典单向通信复杂度之间的指数分离，即所谓的隐藏匹配问题。另一种方法是研究 QMA 与 QCMA 。2007 年，Aaronson 和 Kuperberg [ AK07 ] 展示了关于黑盒量子幺正的黑盒分离，而关于经典预言机的相同分离仍是一个悬而未决的问题。十多年后，Fefferman 和 Kimmel [ FK18 ] 使用分布式就地证明了第二种黑盒分离
NHN Cloud 通过新的 AI 云服务让客户轻松访问 AI
“NHN Cloud 的人工智能即服务采用内置加速器引擎的第四代英特尔至强处理器架构，使我们能够为客户提供多种功能，例如使用英特尔高级矢量扩展 512 实现更快的矢量处理，以及使用英特尔深度学习加速技术以较低精度实现更高的深度学习性能，同时不影响准确性。”
平易近人、真诚可信、易于理解
在我的整个职业生涯中，我形成了一种领导哲学，我称之为三个 P：激情、个性和人。如果你是一个充满激情的领导者，试图为你的士兵树立最好的榜样，他们会从中受益，因为他们会看到你对服务感到兴奋和热情。你还必须有个性，也就是说要和蔼可亲、谦逊。这为士兵和其他领导者每天对你的期望定下了基调。最后一个 P 是人。一个充满激情的仆人式领导者应该始终考虑每件事的人力成本。有时，领导者可能会专注于任务完成，而忽视其对组织、人员及其家人的影响。
解锁可访问的EV财务
•对印度的过渡至关重要，即在2070年到2070年将其变成净零的承诺•脱离风险措施可以导致借款人的贷款术语进行实际调整。在电动三轮车商业领域中，DRMS可以降低风险溢价，从而减少200-300个基点。•整个市场规模的规模，这可能会导致累计节省200亿卢比（2.41亿美元）用于电动商业三轮车借款人，假设该部门的电动汽车销售额可以在2030年达到60％或30万辆汽车（从2024年到2030年节省）
中低收入国家可获得 mAb 的新型商业模式 - ...
中低收入国家可获得传染病单克隆抗体的新型商业模式：由 IAVI、Unitaid、药品专利池和 Wellcome 于 2023 年 3 月 9 日至 10 日在瑞士日内瓦召开的多利益相关方会议提出的建议 单克隆抗体 (mAb) 是现代药理学中最重要的医学创新之一。它们已成为高收入国家许多癌症和自身免疫性疾病的标准治疗方法，并在治疗和预防许多传染病方面显示出巨大的前景，在一系列用例中与疫苗和小分子发挥着独特和互补的作用。然而，mAb 代表了一种相对较新的技术，面临着独特的挑战。全球在获得单克隆抗体方面存在巨大的不平等，需要投资于解决这些不平等的新战略。此外，虽然 mAb 有望预防和治疗传染病——最近批准了用于预防呼吸道合胞病毒 (RSV) 的 mAb，以及有希望治疗疟疾和艾滋病毒的 mAb 正在研发中——但目前的开发渠道仍然不足。在美国批准的首批 100 种抗体药物中，有 41 种仅用于癌症治疗，这是公共卫生的一项重要优先事项，但只有 7 种用于治疗传染病 (ID)。1 虽然自 2016 年以来，ID mAb 的研发投资逐年增加，2 但主要集中在开发生物防御和爆发病原体产品以供高收入国家储存和使用，这并没有为高流行地区带来更广泛的创新途径。3 在资源匮乏的环境中，对 mAb 产品开发和优化的投资有限，例如通过产量优化或较低剂量/较低成本的给药方法。市场和政策障碍目前限制了中低收入国家获得现有传染病 mAb (ID mAb) 的机会，并进一步限制了对开发针对中低收入国家至关重要疾病的新 ID mAb 的投资。挑战包括缺乏协调的端到端融资，以及技术、制造、监管和实施问题：
P-06-1341 为家长和学校提供方便的指导......
在新冠疫情期间，我们开始寻找其他学校，最后我选择了卡迪夫的一所小学。我们卖掉了在纽波特的房子，开始为搬家做准备。卡迪夫的房子必须离学校近，因为他不能走很远。到了新的学校，我们以为事情会好转，因为他们安排了员工培训，并制定了护理计划。不幸的是，这个计划并没有得到执行，我儿子的血糖水平降到了危险的水平 (1.9)，当我询问时，我被告知他没有接受低血糖治疗。不幸的是，这是一种一致的模式，在他的护理中不断出现错误，以至于我考虑在家教育；然而，虽然这符合他的医疗最佳利益，但这会影响他的教育和终身学习，因为他会错过与朋友、同学和老师的互动。
可访问的学习服务：学习策略指南
1。学生通过提供文档来注册ALS，以突出其残疾的功能影响。2。在审查文档时，可访问性顾问将推荐学生与学习策略师一起工作。3。学生将与学习策略师会面，讨论学习需求和适当的工具。4。学生将在学习策略师的支持下实施策略，同时致力于独立实施和推广这些策略的目标。5。学生将继续与学习策略师一起工作，以寻求额外的支持。