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全国范围内收集残疾在校学生数据 (NCCD) 的证据要求
NCCD 指南并未规定证据类型。NCCD 门户提供了可支持学生在各个调整级别纳入 NCCD 的证据示例（支持学生纳入 NCCD 的证据示例 - 全国一致数据收集 (nccd.edu.au)）。虽然 ILP 不是 NCCD 指南的一项要求，但《2005 年教育残疾标准》要求学校与学生及其父母、监护人或照顾者（或同事）就学生的需求进行协商和合作，并确定合理的调整。此过程的记录结果通常是 ILP。ILP 可用作 NCCD 在四个调整级别中的任何一个级别的一种书面证据。
土著知识和气候变化缓解的重叠：系统评价的证据
现在，人们对土著人和当地人（ILP）在气候变化中的作用（尤其是在影响评估，缓解和适应性中）的认可越来越多。然而，关于如何确切的土著和局部知识（ILK）在气候变化行动中的方法和方法基本上仍然是分散的。虽然越来越多的奖学金已经解决了伊尔克和适应之间的重叠，但对与土著社区合作的实际方式有限的关注，以增强实施缓解行动的知识。没有明确表达的土著敏感方法用于缓解科学中的ILK整合，这些知识的持有人和用户可能仍处于气候变化行动的边界。他们的知识和经验不可用来指导有效的温室气体（GHG）减排活动。也有一些担心，这些恐惧急忙发展，缓解项目忽略了土著和当地社区可能侵犯其习惯权和生计。为改善ILP有意义参与气候变化的指导，本研究使用了系统审查和荟萃分析（PRISMA）的首选报告项目，以系统地审查将ILK和气候缓解措施联系起来的文献。我们已经添加了有关幼儿园和气候变化的重叠的新兴但快速增长的知识。我们得出的结论是，关注ILK和气候缓解相交的研究需要使用土著敏感方法来为气候缓解目标提供更多好处，同时认识到ILP的权利。我们通过（a）识别案例研究来研究阶段和气候变化从Scopus和Web of Science数据库中的重叠（n = 43）； （b）分析用于吸引土著人的方法中的方法； （c）确定显示缓解益处的ILP的知识，方式，实践和经验； （d）强调ILP参与缓解研究和实践的参与性参与方向。此交叉点在三种方面很明显：（a）用于理解碳固存的概念的验证和应用； （b）减少温室气体排放，主要来自涉及ILP的自然资源依赖生计； （c）参与式方法在研究和缓解气候变化的实践中的应用。
个人学习计划 - ED-04-22
1) 学生目标行动步骤，这些行动步骤包括学生将立即和随着时间的推移做什么、总体时间表以及表明进步的证据。行动步骤应明确指出短期目标和长期目标之间的关系（例如，保持一定的学业成绩水平将使学生能够满足特定高等教育机构的资格要求）。2) 中学后目标行动步骤，这些行动步骤包括学生将立即和随着时间的推移做什么、总体时间表以及表明进步的证据。e. 学校辅导员应将上述信息作为学生过渡计划的一部分。f. JSEP 工作人员应在学生就读 JSEP 学校期间将过渡计划与 ILP 联系起来。2. JSEP 工作人员应确保特殊教育学生拥有 IEP 和 ILP。3. JSEP 学校应确保转学到另一所 JSEP 学校的学生的 ILP
神经丝轻链浓度与患有特发性喉麻痹的拉布拉多猎犬的疾病状态无关
吞咽困难、反流、骨盆肢体本体感觉丧失和进行性截瘫。2,5,6 ILP 主要影响年龄较大（> 9 岁）的大型至巨型犬。6 尽管许多品种都有 ILP 的记录，但大约 70% 的病例见于拉布拉多猎犬。2,6,7 ILP 与人类的遗传性周围神经病（包括 2 型腓骨肌萎缩症 (CMT) 和远端遗传性运动神经病）有许多相同的病理生理、组织病理学和临床特征，使其成为遗传性周围神经病有希望的自发性大型动物疾病模型候选者。神经丝轻链 (NfL) 浓度可作为轴突变性的标志，在人类中是多种神经退行性疾病的潜在生物标志物。 8 NfL 是 4 个亚基之一，另外 3 个是神经丝中链、神经丝重链和 α-internexin，它们组成了形成神经元细胞骨架的杂聚物神经丝蛋白。9 所有 4 个亚基共同作用，帮助轴突直径的生长并充当轴突支架。9 已证明 NfL 稳定、可溶，并且在脑脊液和血浆中含量丰富。9,10 虽然在人体正常衰老过程中脑脊液和血液中的 NfL 会增加，但在几种人类神经退行性疾病中也发现了更高水平的 NfL。11 目前，NfL 用于辅助诊断、告知预后和监测各种人类神经退行性疾病的治疗反应。11–13 使用 NfL 跟踪疾病进展的潜力将允许进行更强有力的临床试验和治疗反应监测。 14 在狗中，可以有效测量血浆神经丝轻链 (pNfL)，并且已证明在患有影响中枢神经系统疾病的狗中会增加。15,16 目前尚不清楚 pNfL 是否对狗的任何周围神经病变具有临床实用性。本研究的目的是调查与老年对照群体相比，受 ILP 影响的拉布拉多猎犬的 pNfL 浓度是否发生了改变。第二个目的是调查研究人群中 pNfL、年龄、身高、体重和身体质量指数 (BMI) 之间的关系。我们的假设是，与由中型到大型犬组成的年龄匹配的对照群体相比，受 ILP 影响的拉布拉多猎犬的 pNfL 浓度会显著更高。我们的第二个假设是，在由老年犬组成的研究群体中，年龄、身高、体重或 BMI 与 pNfL 浓度之间没有相关性。
斯图加特大学通信网络与计算机工程学院 Pfaffenwaldring 47, D-70569 斯图加特，德国电话：++49-711-68
摘要 — 按需提供各种网络服务需要具有快速适应和重新配置能力的敏捷网络。我们提出了一种基于量子计算 (QC) 和整数线性规划 (ILP) 模型的短期网络优化新方法框架，该框架有可能实现实时网络自动化。我们定义了将近乎真实的资源配置 ILP 模型映射到二次无约束二进制优化 (QUBO) 问题的方法，该问题可以在量子退火器 (QA) 上解决。我们专注于三节点网络，使用最先进的量子退火器 D-Wave Advantage™5.2/5.3 评估我们的方法及其可获得的解决方案质量。通过研究退火过程，我们找到了退火配置参数，这些参数可以获得接近经典 ILP 求解器 CPLEX 生成的参考解的可行解。此外，我们研究了网络问题的扩展，并对量子退火器的硬件要求进行了估计，以便能够正确地将 QUBO 问题嵌入到更大的网络中。我们在 D-Wave Advantage™ 上实现了最多 6 个节点的网络的 QUBO 嵌入。根据我们的估计，一个具有 12 到 16 个节点的实际大小的网络需要至少具有 50000 个量子比特或更多量子比特的 QA 硬件。索引术语 — 整数线性规划、网络自动化、光网络、量子退火、量子计算、资源分配
真正的集体形成的注意力模型 -
我们考虑组成与可持续发展目标4和11（即分别是团队形成和乘车共同目标）一致的应用领域固有的代理集体的问题。我们根据注意模型和整数线性程序（ILP）的新组合提出了一种通用解决方案方法。更详细地，我们提出了一个注意编码模型，该模型将集体形成实例转换为加权设定的包装问题，然后由ILP解决。乘坐乘车共享和团队形成域固有的集体形成问题的结果表明，我们的方法提供了可比较的解决方案（在质量方面），该解决方案与最先进的方法所产生的解决方案（在质量方面）提供了特定的方法。此外，我们的解决方案优于基于蒙特卡洛树搜索的集体组成的最新一般方法。
验尸后DNA降解的时间率1
最小流量分解（MFD）是一个NP硬性问题，要求将网络流分解为最小路径集（以及相关的权重）。它的变体是生物信息学（例如RNA组装）中多重组问题的强大模型。由于其硬度，实用的多重组装工具使用启发式方法或解决问题的更简单，多项式可溶解的版本，这可能会产生并非最小的解决方案或无法完全分解流。在这里，我们基于整数线性编程（ILP），在无环网络上提供第一个快速，精确的求解器。我们方法的关键是仅使用二次变量数量的所有解决方案路径编码。我们还将ILP公式扩展到许多实用变体，例如合并更长或配对的读数或最小化流误差。在模拟和实现剪接图上，我们的方法求解了<13 sec-onds中的任何实例。我们希望我们的配方能够属于未来实用的RNA组装工具的核心。我们的实现可在GitHub上免费获得。
XAI 的符号 AI：评估 LFIT 归纳编程以实现公平且可解释的自动招聘
机器学习方法在生物识别和个人信息处理（例如法医、电子医疗、招聘和电子学习）领域的重要性日益增加。在这些领域，基于机器学习方法构建的系统的白盒（人类可读）解释可能变得至关重要。归纳逻辑编程 (ILP) 是符号 AI 的一个子领域，旨在自动学习有关数据处理的声明性理论。从解释转换中学习 (LFIT) 是一种 ILP 技术，可以学习与给定黑盒系统等同的命题逻辑理论（在特定条件下）。本研究通过检查 LFIT 在特定 AI 应用场景中的可行性，迈出了将准确的声明性解释纳入经典机器学习的通用方法的第一步：基于使用机器学习方法生成的自动工具进行公平招聘，用于对包含软生物特征信息（性别和种族）的简历进行排名。我们展示了 LFIT 对这个特定问题的表达能力，并提出了一个可应用于其他领域的方案。
通过逻辑编程来解释人工智能
我们专注于归纳逻辑程序的问题，该程序可以解释由支持向量机 (SVM) 算法学习到的模型。自上而下的顺序覆盖归纳逻辑程序设计 (ILP) 算法（例如 FOIL）使用信息论中的启发式方法进行爬山搜索。这类算法的主要问题是陷入局部最优。然而，在我们的新方法中，数据依赖型爬山搜索被模型依赖型搜索所取代，其中首先训练全局最优的 SVM 模型，然后算法将支持向量作为模型中最具影响力的数据点，并归纳出一个涵盖支持向量和与该支持向量最相似的点的子句。我们的算法没有定义固定的假设搜索空间，而是利用可解释 AI 中针对特定示例的解释器 SHAP 来确定相关特征集。这种方法产生了一种算法，该算法可以捕捉 SVM 模型的底层逻辑，并且在诱导子句数量和分类评估指标方面优于其他 ILP 算法。本文正在考虑在“逻辑编程理论与实践”杂志上发表。