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大脑与语言 - UZH
摘要：同声传译是一项复杂的任务，工作量很大。为了证实这种关联，我们利用脑电图和自我评估，对四组具有不同同声传译经验的参与者在三个越来越复杂的任务（聆听、跟读和口译）中测量了工作量。自我评估数据显示，与经验较少的参与者相比，专业口译员认为工作量最大的条件，即口译任务，要求较低。非口译员主观感知的工作量较高，同时额叶 θ 功率值从聆听到口译逐渐增加，而专业口译员的这种调节不太明显。此外，就这两项工作量测量而言，实习口译员处于专业口译员和非口译员之间。由于非口译员也表现出较高的第二语言熟练度和丰富经验，我们的研究结果为口译培训对同声传译期间经验丰富的工作量的影响提供了证据。
大脑与语言 - UZH
摘要：同声传译是一项复杂的任务，被认为与高工作量相关。为了证实这种关联，我们使用脑电图和自我评估，对四组具有不同同声传译经验的参与者在三个越来越复杂的任务中测量了工作量：聆听、跟踪和口译。自我评估数据显示，与经验较少的参与者相比，专业口译员认为工作量最大的条件，即口译任务，要求较低。非口译员主观感知到的较高工作量与从聆听到口译的额叶θ功率值的增加相一致，而这种调节在专业口译员中不太明显。此外，就这两项工作量测量而言，实习口译员处于专业口译员和非口译员之间。由于非口译员也表现出较高的第二语言熟练程度和接触度，我们的研究结果为口译培训对同声传译工作量的影响提供了证据。
药房连续质量改进计划分配错误
更新了2025年3月1日的9/6/2024，《行政法规》的规则4729：5-3-22要求任何被许可作为危险药物的终端分销商许可的药房，以实施用于药房服务的持续质量改进计划。有关该规则的问题，请查看本文档中的常见问题。如果您需要其他信息，请回答问题的最方便方法是通过访问：http：//www.pharmacy.ohio.gov/contact.aspx来发送董事会。经常询问问题Q1）这是否适用于所有被许可为危险药物终末分销商的药房？a1）是。这适用于所有被许可为危险药物终端分销商的药房。它不适用于非药房的末端分销商（例如，处方者诊所，兽医冰期，EMS或阿片类药物治疗计划）。此外，它不适用于药剂师不从事药物分配（例如MTM或咨询药房）的药房。REMINDER: "Dispense" means the final association (sometimes referred to as the “final check”) of a drug with a particular patient pursuant to a prescription, medication order, or other lawful order of a prescriber and the professional judgment of and the responsibility for interpreting, preparing, compounding, labeling, and packaging a specific drug (OAC 4729:5-5- 01 (B) & 4729:5-9-01 (F) ).
人文学院 - UG研究生学院
COLLEGE OF HUMANITIES SCHOOL OF LANGUAGES Arabic - MA/MPhil Conference Interpreting - MA English - MA/MPhil/PhD French - MPhil/PhD Linguistics - MA/MPhil/PhD Russian - MA/MPhil Spanish - MA/MPhil Translation - MA Teaching English as a Second Language - MPhil SCHOOL OF ARTS Archaeology - MPhil/PhD Classics - MPhil/PhD History - MPhil/PhD Museum &遗产研究 - MA/PHD哲学-MPHIL/PHD宗教研究-MPHIL/PHD表演艺术舞蹈学校 - Mphil Dance（编舞/表演）-MFA音乐-MPHIL/MPHIL/PHD剧院艺术 - MA/MFA/MFA/MFA/MPHIL/MPHIL/MPHIL/PHD社会科学发展 - MSC/MSC/MPHIL CLINALIGY - MSC CLINALICY - MPHIL - MPHIL - MPHIL - MPHIL - MPHIL - MPHIL - MPHIL - MPHIL - MPHIL - MPHIL - MPHIL - MPHIL - MPHIL - MPHIL - MPHIL - 发展心理学 - MPHIL灾害风险降低科学 - MSC/MPHIL经济政策管理 - MA/Weekays/Weekend/nir码/费用付款经济学 - MPHIL地理与资源发展-MPHIL/PHD工业和组织心理学-MPHIL
机器程序
记忆持有者................................................................Haiden Whitney，插画 '27 物体..............................................................Maddi Trist，ASL-英语口译 '26 伪装者........................................................Hailey Hall，美国手语和口译教育 '26 遗产................................................John Makin，土木工程技术 '26 生死.............................Ryce Hazard，游戏设计和开发 '26 萝拉........................................................................Cassidy Dorman，3D 数字设计 '26 Jean Navidson...............Spencer Monette，微电子工程 '27 莉莉丝·纳维德森.............................................Anna McClanahan 电影制作 '24 哈罗德·帕克................................................Miles Sopchak 计算机科学 '27 Akalchet Roscoe.............................................Korey Uba，工业工程 '28 弗恩·伍兹.............................................................Morgan Lecrone，3D 动画 '26
了解患者对肺癌生物标志物检测结果的体验报告（来自患者和医疗服务提供者焦点小组的发现）
FDA 批准的靶向疗法数量不断增加，使生物标志物检测成为肺癌治疗的一个重要方面，为治疗选择和预后提供信息。然而，充斥着陌生医学术语的复杂生物标志物检测报告可能会让患者感到困惑并引起焦虑，给患者及其医疗团队带来挑战。为了描述与肺癌生物标志物检测报告相关的未满足需求，LUNGevity 与患者和提供者分别进行了焦点小组讨论，以更好地了解每组对生物标志物检测的看法和经验。该分析的结果表明，尽管患者对生物标志物检测的经验差异很大，但他们都需要支持解释复杂的生物标志物检测结果报告。医生认识到了患者的这种需求，并分享了他们自己在获取和解释冗长报告方面的挑战。在这里，我们总结了肺癌生物标志物检测患者的经验，并从患者和提供者的角度强调了未满足的需求。我们还分享了患者和提供者对改进生物标志物检测报告和开发资源以支持患者解释其结果的建议。
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17 SWIFT: A Scalable lightWeight Infrastructure for Fine-Tuning Friday 98 A Multi-Style Chinese Characters Writing Intelligent Tool Based on Small-scale Training Data 60 Agent Trajectory Explorer: Visualizing and providing feedback on agent trajectories 12 Agentic AI for Digital Twin 40 ECLAIR: Enhanced Clarification for Interactive Responses in an Enterprise AI Assistant 59 EvalAssist: LLM-as-a-judge simplified 27 Incident基于检索的增强大语模型63 MathMistake检查器的诊断和报告系统：逐步的数学问题错误的全面演示通过迅速指导的LLMS 32 MATWA查找发现：一种用于匹配的网络工具包51微生物搜索：微生物搜索的应用程序：用于检测watefore section的应用程序，以最高的固定量为基于CREFERIST的固定型58 NEUROSING， Probabilistic Logic Shields 69 Speech is not enough: Interpreting nonverbal indicators of common knowledge and engagement 71 TRACE-CS: A Synergistic Approach to Explainable Course Scheduling Using LLMs and Logic 72 TRANSFORMER EXPLAINER: Interactive Learning of Text-Generative Models 57 Usage Governance Advisor: from Intent to AI Governance Saturday 122 Accessible Hardware Implementation for Multi-Agent Collective Construction