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个性化的家庭教学计划（IHIP）-7-8
以下在K-12期间要涵盖的对象：爱国主义和公民身份；关于酒精，药物和烟草滥用的健康教育；公路安全和交通法规，包括自行车安全；以及防火和纵火预防和安全。在前八年中，应至少教一次以下课程：美国历史，纽约州历史以及美国和纽约州的宪法。
个性化学生培训计划示例 - NJ.gov
我们已审查并同意学校主办的 SLE 的描述、学习目标、活动和评估以及成绩分配和（如果适用）课程学分。我们同意完成所有文书工作并保留此 SLE 所需的所有文件。SLE 协调员或合作教育协调员和工作现场导师同意定期监控此个性化学生培训计划中规定的学习目标。学生同意履行其职责，遵守此个性化学生培训计划。
航空航天系统技术个性化学位，理学学士
• AES 2050：航空历史与航天历史开发 (3) • AES 2607：航空航天系统模拟简介 (3)* • AES 3000：飞机系统与推进 (3) • AES 3600：太空飞行操作 I (3)* • AES 3610：航天器设计要素 I • AES 3607：轨道力学与航空航天系统模拟 (3) • AES 3620：航空航天系统项目和任务调度 • AES 4601：太空飞行操作 II (3)* • AES 4602：航空航天通信操作 (3)* • AES 4603：航空航天操作系统分析与设计 (3)* • CHE 1800：普通化学 I (4) • CS 1030：计算机科学原理 (4) • CSS 2751：网络安全原理 (3) • JMP 2610：技术写作入门 (3) • EET 2000：电路与机械 (3) • MET 1010：制造流程 (3) • MET 1200：技术制图 I (3) • MET 1310：质量保证原则 (3) • CET 2150：力学 I – 静力学 (3) • MET 2200：工程材料 (3) • MET 3110：热力学 (3) • MET 3160：力学 II – 动力学 (3) • CET 3135：材料力学（带实验室） (4) • MET 3185：流体力学 I (3) • MET 3410：几何尺寸与公差 (3) • MET 4000：项目工程 (3) • MTH 1410：微积分 I • MTH 2410：微积分 II • PHY 2311：普通物理学 I (4) 和 PHY 2321：实验室 I (1) • PHY 2331：普通物理学 II (4) 和 PHY 2341：实验室 I (1) • IDP 教职顾问建议的其他课程 选修课 学生需要选修此处未列出的选修课，以满足 120 个学分和 39 个高年级学分，从而完成学位要求。
基于人工智能的个性化远程医疗时代即将到来
虽然人工智能（AI）的概念早在60多年前就被提出，但基于AI的技术和应用的快速发展是在2010年代图形处理单元改进之后发生的。1 目前，基于AI的算法可以以相同甚至更高的精度和一致性模拟人类的高阶判断和行为。今天，AI以及物联网（IoT）和大数据等各种其他技术发展引领了人类的第四次工业革命，并已逐步改变了我们的日常生活。购物、日常生活、制造和政府管理的方式都受到这些技术的影响。许多信息技术专家和研究人员投入了大量的时间和金钱来探索AI的新算法和应用，尤其是在医学领域。机器学习（ML）是当今最常用的AI技术。机器学习程序于 1959 年首次推出。2 在机器学习中，数学模型是基于大量训练数据集设计的，这些训练数据集用作训练算法的输入
生物标志物在结直肠癌个性化治疗方案开发中的作用
目前的建议是，III 期（淋巴结阳性）结肠癌患者应接受手术切除，然后接受辅助化疗。关于化疗对 II 期患者生存益处的问题仍存在争议 ( 5 )。辅助化疗的目的是降低根治性切除术后复发的可能性。由于 II 期疾病为淋巴结阴性，因此推测其为局部疾病而无转移。目前的建议建议 II 期患者不接受辅助治疗，但高达 23% 的患者会在 5 年内复发，这表明我们目前并没有捕捉到可能确实有早期扩散并可从额外治疗中受益的人群 ( 6 )。因此，一些人认为“高风险”II 期患者应该接受辅助治疗，以期挽救最终会复发的人群。一些 II 期疾病的高危因素被认为需要辅助治疗，包括 T4 肿瘤、手术中切除的淋巴结 < 12 个、存在肠梗阻或穿孔、低分化肿瘤以及存在淋巴管/神经周围侵犯 ( 7 )。其中，仅 T4 疾病被证实可帮助识别可从辅助化疗中获益的 II 期患者亚组 ( 8 )。高危 II 期或 III 期疾病的标准辅助治疗方案包括 CAPEOX（卡培他滨和奥沙利铂）和 FOLFOX（亚叶酸钙、氟尿嘧啶 (5-FU) 和奥沙利铂）的联合疗法。然而，只有 20% 的患者可从辅助化疗中获益，80% 的患者会承受不必要的毒性 ( 9 )。除了这些经典化疗药物的联合疗法外，还有较新的靶向药物，它们可能对特定患者群体有益。更好的生物标志物可以对患者风险进行分层（预后）并预测治疗反应（预测），可以减少患者群体暴露于不必要的毒性，并增加消除患者切除后复发的可能性。生物标志物可以帮助确定辅助化疗的最佳方案、治疗持续时间、额外靶向治疗的效用以及哪些患者群体应该接受这种治疗（表 1）。
基于人工智能的个性化远程医疗时代即将到来
尽管人工智能 (AI) 的概念最初是在 60 多年前提出的，但基于 AI 的技术和应用的快速发展发生在 2010 年代图形处理单元改进之后。1 目前，基于 AI 的算法可以以相同甚至更高的准确性和一致性模拟人类的高阶判断和行为。今天，人工智能以及物联网 (IoT) 和大数据等各种其他技术发展引领了人类的第四次工业革命，并已逐步改变了我们的日常生活。购物、日常生活、制造和政府管理的方式都受到这些技术的影响。许多信息技术专家和研究人员投入了大量的时间和金钱来探索人工智能的新算法和应用，尤其是在医学领域。机器学习 (ML) 是当今最常用的人工智能技术。ML 程序于 1959 年首次推出。2 在 ML 中，数学模型是基于大量训练数据集设计的，这些数据集用作训练算法的输入，以
个性化家庭教学计划（IHIP）9-12
以下在K-12期间要涵盖的对象：爱国主义和公民身份；关于酒精，药物和烟草滥用的健康教育；公路安全和交通法规，包括自行车安全；以及防火和纵火预防和安全。
个性化的学术计划表格2022-2023-城市技术
我知道，我的标题IV资金的延续取决于发展和实现不可分割的学术计划的目标，以：1。将我的累计级别平均分数提高到2.0或2。增加完成的学分数量（第1-4节）。不这样做将导致在学年结束时失去未来的IV资金
个性化的，自我监督的深度学习血糖预测
当前监测糖尿病患者血糖水平的标准是连续的葡萄糖监测（CGM）设备，这些设备昂贵且具有并发症的风险，例如用于将CGM传感器连接到皮肤的粘合剂的过敏反应或皮肤刺激。CGM设备也很明显，因此可以作为糖尿病患者的不适疾病标记。为了减轻这些问题，我们开发并测试了一种新颖的深度学习方法，该方法仅通过使用个性化和自我监视学习，能够使用非侵入性预测变量预测血糖水平，而目标变量的数量很少。每周仅使用两次血糖测量，我们的方法（4925.47葡萄糖特异性MSE）的表现优于传统的深度学习，该深度学习用小时测量（5137.80葡萄糖特异性MSE）。在六个实验中，血糖测量相距超过四个小时，我们的方法在没有例外的情况下优于传统的深度学习。我们的发现表明，自我监督，个性化的深度学习可以为CGM设备提供替代方案的途径，而CGM设备的成本较小，无创，因此更容易访问。
个性化治疗效果估计的可靠机器学习
•有条件的平均值（C A TE）•条件分位数（C Q TE）•有条件的超品质（C SQ TE），也称为条件性值 - at-at-strisk（CVAR）•F-strisk firf-strivergence（C FR TE）