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FIPS 140-2非专有安全政策Hewlett Packard ...
首字母缩写术语 Electromagnetic Interference FCC Federal Communications Commission FIPS Federal Information Processing Standard GPC General Purpose Computer GUI Graphical User Interface HMAC (Keyed-) Hash Message Authentication Code KAT Known Answer Test MAC Message Authentication Code MD Message Digest NIST National Institute of Standards and Technology OS Operating System PKCS Public-Key Cryptography Standards PRNG Pseudo Random Number Generator PSS Probabilistic Signature Scheme RNG Random Number Generator RSA Rivest，Shamir和Adleman Sha安全哈希算法SSL安全套接字层Triple-DES TRIPLIPLE-DES三数据加密算法TLS传输层安全USB通用串行总线
加州科学考试期中评估蓝图
CAASPP 系统包括为 CAST 开发新的中期评估。第一轮中期评估将于 2023-24 学年发布，第二轮中期评估将于 2024-25 年发布。每轮将为每个年级开发三个中期评估。表 1. 所有中期评估的项目计数摘要提供了每个年级可用的中期评估的摘要。中期评估旨在通过向教育工作者提供有关学生学习进度的相关信息来支持教学和学习。CAST 中期评估 (IA) 将采用固定形式（即每个学生都会收到相同的项目）并在线进行。它们将被设计为在 50 分钟的课堂时间内进行；但是，它们将不计时，以便学生有机会完全完成中期评估。与 CAST 总结性评估一样，中期评估的项目将与 CA NGSS 保持一致。 CAST IA 蓝图记录了 CAST IA 测试表格的组成方式，包括 CA NGSS 绩效期望 (PE) 的评估规则以及学科核心思想 (DCI)、科学与工程实践 (SEP) 和跨学科概念 (CCC) 的整合。由于 DCI、SEP 和 CCC 之间的相互关系，CA NGSS 被称为“三维”(3D)。CAST IA 是低风险评估，旨在反映对 3D 方法的承诺，无论是在表格的组成（如本蓝图所述）还是在测试项目的编写（每个测试项目至少与三个维度中的两个对齐）方面。
Boggabri -Tarrawonga -Maules Creek联合矿业社区咨询委员会
举行的会议：2024年11月14日，星期四，在Boggabri高尔夫俱乐部，下午2.04开始。Present : Alex Williams (AW) – BCOP, Steve Eather (SE) – Maules Creek CCC, Elizabeth O'Hara (EOH) – Boggabri, Tarrawong, Maules Creek Coal CCCs, Darren Swain (DS) – WHC, Madeleine Wright (MW) - WHC, Robyn Grover (RG) – Maules Creek CCC, Roselyn Druce （RD） - Boggabri Coal CCC，Matt Hollis（MH）-TCM，James Crowe（JC） - BCOP。Guest: Stephen O'Donoghue (SOD) – NSW Department of Planning infrastructure and Environment [DPHI] Apologies: Libby Laird (LL) – Maules Creek Coal CCC, Phil Lancaster (PL) – Boggabri Coal CCC, Mitchum Neave (MN) – Boggabri Coal CCC, Richard Gillham (RGi) – Boggabri Coal CCC, Colleen Fuller (CF) – Tarrawonga CCC, Stewart Dunlop (SD) – Boggabri Coal, Mark Hathaway (MHa) – Tarrawonga CCC, Lloyd Finlay (LF) – Tarrawonga CCC, Emma Bulkeley (EB) – MCCM, Susie Pym (SP) – BCOP, Wade Hudson – Gunnedah Shire Council.主席：Michael J.Silver OAM（MJS）1欢迎，介绍和道歉主席欢迎大家参加联合CCC会议。特别欢迎他参加会议的资源评估，计划住房和基础设施的总监Stephen O'Donoghue。2对国家的承认，主席承认举行会议的土地的传统所有者以及他们与土地，水和文化的持续联系，向他们的长老，现在，现在和出现了尊重。3金钱或非金钱利益的声明EOH已在其中一家公司中股票。MJ的费用由矿业公司承担。3接受前几分钟和业务，于2024年6月7日批准了2024年5月联合CCC会议的会议记录。AW报道说，Boggabri Coal最近通过昆士兰州Stapylton的Carroll Engineering Services Pty Ltd回收了42个HV轮胎，并将在下周在悉尼的锡德尼举行的澳大利亚轮胎管理澳大利亚OTR（公路）挖掘轮胎和输送机腰带。
地球与空间科学绩效目标
目的和用途 科学是一种理解物理宇宙的方法，通过观察和实验来解释自然现象。科学也指一套有组织的知识体系，包括学科的核心思想和连接学科的共同主题。作为科学教育者，我们必须采取三维方法来促进学生学习。通过解决内容、科学和工程实践以及跨学科概念，学生可以获得相关的、基于证据的教学，从而帮助解决当前和未来的问题。本文件旨在作为识别和描述已达到所述绩效期望 (PE) 的学生及其工作特征的指南。本文件不打算从头到尾阅读，而是在需要时用于支持教师的专业学习和课程决策。它不适用于学生使用，因此不是以学生友好的语言编写的。这不是课程或限制课堂教学的手段。虽然每个 PE 都规定了专门的科学和工程实践 (SEP) 和跨学科概念 (CCC)，但学生需要使用整个 SEP 和 CCC 才能在教学结束时取得成功。三维科学学习需要特定学科的沟通技巧。这意味着，当学生被期望以适合科学的方式说话、倾听、阅读和写作时，有效的科学学习就会发生。每个绩效目标都包含问题/句子词干和术语，以支持学生关于现象的论述，帮助教师促进科学话语的习得。孤立地或在提供背景（前置）的经验之前教授单词或概念，会剥夺学生理解的机会，从而导致更深入的概念理解。本节中的术语和词干旨在为教师提供基础，这两个列表都不是详尽无遗的，也不是完整的。除了这里概述的做（SEP）、思考（CCC）和学习科学知识（学科核心思想）之外，学生还需要具备适合年级的科学工具和技术的工作知识。学生应该知道并认识到科学家和工程师如何使用这些工具和技术，而不仅仅是识别它们。学生应该能够使用这些工具来收集数据、描述这些工具如何收集数据和/或解释从中采样的数据。
生物学1性能目标
目的和使用科学是一种使用观察和实验来解释自然现象的理解物理宇宙的方式。科学还指一个有组织的知识体，其中包含核心学科和弥合学科的共同主题的核心思想。作为科学教育者，我们必须采取三维方法来促进学生学习。通过解决内容，科学和工程实践以及交叉概念，学生可以拥有相关和基于证据的教学，可以帮助解决当前和未来的问题。本文档旨在作为辨别学生及其作品的特征的指南，他们满足了既定的绩效期望（PE）。本文档并不是要从封面上阅读，而是要在需要时使用以支持教师专业学习和课程决策。这不是用于学生使用的，因此不是用学生友好的语言编写的。这不是限制教室中指令的课程或手段。尽管每个PE都陈述了专门的科学和工程实践（SEP）和横切概念（CCC），但学生将需要使用整个SEP和CCC来在教学结束之前取得成功。三维科学学习需要纪律特定的沟通能力。这意味着当希望学生以适合科学的方式讲话，倾听，阅读和写作时，就会发生有效的科学学习。本节中的条款和词干旨在为教师提供基准，既不详尽又完整。对于每个绩效目标，都有问题/句子的词干和术语来支持学生对现象的论述，以帮助教师促进科学话语的获取。在孤立或在经验之前教授语境（前载）的词或概念会剥夺学生的感知机会，从而导致更深入的概念理解。除了（SEP），思考（CCC）和了解科学知识（纪律核心思想）之外，学生还将需要了解适当的成绩适当工具和科学技术的工作知识。学生应该知道并认识到科学家和工程师如何使用这些工具和技术，而不仅仅是识别它们。学生应该能够使用这些工具来收集数据，描述这些工具如何收集数据和/或从中解释数据。
非小型
抽象背景肿瘤突变负担（TMB）是最近提出的实体瘤免疫疗法的预测生物标志物，包括非小细胞肺癌（NSCLC）。可用的TMB确定测定方法在水平覆盖率，基因含量和算法上有所不同，从而导致结果差异，从而影响患者的选择。迫切需要对NSCLC患者队列中TMB评估的协调研究。方法我们评估了使用两个销售的下一代测序面板获得的TMB评估：Trusight Oncology 500（TSO500）和96 NSCLC样品中的参考分析（Foundation One，FO）与参考分析（FOSTION ONE，FO）相比。此外，我们研究了三种方法与肿瘤中PD-L1表达的一致性水平，检查了不同免疫浸润与TMB的水平，并进行了实验室间可重复性研究。最后，确定了调整后的截止值。结果两个面板都与FO相一致，一致性相关系数（CCC）为0.933（95％CI 0.908至0.959），用于OTML的0.933（95％CI 0.908至0.959）和0.881（95％CI 0.840至0.922）。相应的CCC为0.951（TSO500-FO）和0.919（OTML-FO），在具有PD-L1的细胞<1％（PD-L1 <1％; N = 55）和0.861（TSO500-FO）和0.722（OTML-FO）的肿瘤中，pD-L1（pd-L1 <1％; n = 55）和0.722（otml-fo）（otml-fo）（otml-fo）（otml-fo）（otml-fo）（otml-fo），带有PD-L1％（n = 41％）（n = 41％）。实验室间的可重复性分析显示，TSO500的可重复性更高。在免疫浸润与TMB方面没有发现显着差异。结论两个面板在TMB评估中均表现出强大的分析性能，并且更强调整后的截止值对应于10个MUTS/MB的FO需要降低到7.847 MUTS/MB（TSO500）和8.380 MUTS/MB（OTML），以确保灵敏度> 88％。随着这些临界值的阳性预测值为78.57％（95％CI 67.82至89.32），负预测值为87.50％（95％CI 77.25至97.75）的TSO500，而OTML则为OTML，而OTML为73.33％（95％CI 62.142.14至84.52）和84.52）至84.52）至84.52）至84.52）至84.52）至84.52）至84.52）至84.52）（84.52）至84.52）分别为74.81至97.41）。
化学性能目标
目的和使用科学是一种使用观察和实验来解释自然现象的理解物理宇宙的方式。科学还指一个有组织的知识体，其中包含核心学科和弥合学科的共同主题的核心思想。作为科学教育者，我们必须采取三维方法来促进学生学习。通过解决内容，科学和工程实践以及交叉概念，学生可以拥有相关和基于证据的教学，可以帮助解决当前和未来的问题。本文档旨在作为辨别学生及其作品的特征的指南，他们满足了既定的绩效期望（PE）。本文档并不是要从封面上阅读，而是要在需要时使用以支持教师专业学习和课程决策。这不是用于学生使用的，因此不是用学生友好的语言编写的。这不是限制教室中指令的课程或手段。尽管每个PE都陈述了专门的科学和工程实践（SEP）和横切概念（CCC），但学生将需要使用整个SEP和CCC来在教学结束之前取得成功。三维科学学习需要纪律特定的沟通能力。这意味着当希望学生以适合科学的方式讲话，倾听，阅读和写作时，就会发生有效的科学学习。本节中的条款和词干旨在为教师提供基准，既不详尽又完整。对于每个绩效目标，都有问题/句子的词干和术语来支持学生对现象的论述，以帮助教师促进科学话语的获取。在孤立或在经验之前教授语境（前载）的词或概念会剥夺学生的感知机会，从而导致更深入的概念理解。除了（SEP），思考（CCC）和了解科学知识（纪律核心思想）之外，学生还将需要了解适当的成绩适当工具和科学技术的工作知识。学生应该知道并认识到科学家和工程师如何使用这些工具和技术，而不仅仅是识别它们。学生应该能够使用这些工具来收集数据，描述这些工具如何收集数据和/或从中解释数据。
八年级性能目标
目的和使用科学是一种使用观察和实验来解释自然现象的理解物理宇宙的方式。科学还指一个有组织的知识体，其中包含核心学科和弥合学科的共同主题的核心思想。作为科学教育者，我们必须采取三维方法来促进学生学习。通过解决内容，科学和工程实践以及交叉概念，学生可以拥有相关和基于证据的教学，可以帮助解决当前和未来的问题。本文档旨在作为辨别学生及其作品的特征的指南，他们满足了既定的绩效期望（PE）。本文档并不是要从封面上阅读，而是要在需要时使用以支持教师专业学习和课程决策。这不是用于学生使用的，因此不是用学生友好的语言编写的。这不是限制教室中指令的课程或手段。尽管每个PE都陈述了专门的科学和工程实践（SEP）和横切概念（CCC），但学生将需要使用整个SEP和CCC来在教学结束之前取得成功。三维科学学习需要纪律特定的沟通能力。这意味着当希望学生以适合科学的方式讲话，倾听，阅读和写作时，就会发生有效的科学学习。本节中的条款和词干旨在为教师提供基准，既不详尽又完整。对于每个绩效目标，都有问题/句子的词干和术语来支持学生对现象的论述，以帮助教师促进科学话语的获取。在孤立或在经验之前教授语境（前载）的词或概念会剥夺学生的感知机会，从而导致更深入的概念理解。除了（SEP），思考（CCC）和了解这里概述的科学知识的学习之外，学生还需要对适当的适当工具和科学技术的工作知识。学生应该知道并认识到科学家和工程师如何使用这些工具和技术，而不仅仅是识别它们。学生应该能够使用这些工具来收集数据，描述这些工具如何收集数据和/或从中解释数据。这些8年级的这些工具和技术包括所有先前确定的内容，并添加或强调：
社论：人工智能应对 STEM 教育挑战
人工智能 (AI) 是一种新兴技术，在 STEM 教育和 STEM 教育研究中得到越来越多的应用（例如，Zhai 等人，2020b；Ouyang 等人，2022；Linn 等人，2023）。人工智能被定义为一种模仿人类认知行为的技术，在解决 STEM 教育中一些最具挑战性的问题方面具有巨大潜力（Neumann 和 Waight，2020；Zhai，2021）。其中一项挑战是支持所有学生实现 21 世纪科学学习愿景，例如在美国。K-12 科学教育框架（国家研究委员会，2012 年）、德国（Kulgemeyer 和 Schecker，2014 年）、芬兰（芬兰国家教育委员会，2016 年）和 PISA 框架（OECD，2017 年）。这些政策文件要求学生提高运用思想的能力，以便学习者能够利用他们的知识解决具有挑战性的问题并理解复杂的现象。例如，该框架要求学生发展将学科核心思想 (DCI) 和跨不同科学学科 (CCC) 的交叉概念的知识与参与主要科学和工程实践 (SEP) 的技能相结合的能力，以解释日常科学现象和解决实际问题。该框架还描述了学生在发展预期能力方面取得进展的途径，称为学习进度。但是，为了最好地支持学生发展这种能力，需要进行评估，使学生能够使用知识解决具有挑战性的问题并理解现象。这些评估需要经过设计和测试，以有效地定位学生的学习进度，从而向学生和教师提供有关他们学习中有意义的下一步的反馈。然而，这样的任务评分很耗时，而且很难为学生提供适当的反馈以将他们的知识发展到下一个水平。人工智能技术，更具体地说是机器学习，已成功证明能够帮助自动评估复杂结构，例如学生的解释（Nehm 等人，2012 年）论证能力（Zhai 等人，2022a），学生在完成类似于教学中使用的复杂任务的任务时产生的绘图模型（Zhai 等人，2022b）（有关概述，请参阅 Zhai 等人，2020a）。基于机器学习的评估实践涵盖了一系列学术著作，旨在利用人工智能技术的潜力在 STEM 教育背景下评估学习，以支持学习者发展预期的能力。