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GAO-21-8，陆军现代化：陆军应通过加强教训的监督和交流来改善替代协议和方法的使用
GAO发现，陆军组织缺乏一致的协调实践，无法识别和分享从纳入替代协议或执行替代方法的经验教训。 使用一致，协调的教训实践来替代协议可以改善导致协议的流程，包括更多的观点，并确保所学到的经验教训不仅限于参与决策的组织或官员。 此外，改进用于陆军替代方法的经验教训实践将为其人员提供更多的访问权限，并且与行业和学术界互动时效果不佳，而没有。 改善了这些经验教训的共享可以帮助陆军更有效地与新合作伙伴互动，以支持其现代化目标。GAO发现，陆军组织缺乏一致的协调实践，无法识别和分享从纳入替代协议或执行替代方法的经验教训。使用一致，协调的教训实践来替代协议可以改善导致协议的流程，包括更多的观点，并确保所学到的经验教训不仅限于参与决策的组织或官员。此外，改进用于陆军替代方法的经验教训实践将为其人员提供更多的访问权限，并且与行业和学术界互动时效果不佳，而没有。改善了这些经验教训的共享可以帮助陆军更有效地与新合作伙伴互动，以支持其现代化目标。
通过结构连接分析和机器学习模型
摘要：重度抑郁症（MDD）和躁郁症（BD）具有临床特征，这使它们在临床环境中的分化变得复杂。本研究提出了一种创新的方法，该方法将结构连接分析与机器学习模型集成在一起，以辨别出BD个体的MDD个体。高分辨率MRI图像是从诊断为MDD或BD和HCS的个体中获得的。结构连接组，以使用高级图理论技术代表大脑区域的复杂相互作用。机器学习模型用于辨别与MDD和BD相关的独特连接模式。在全球范围内，与HC组相比，BD和MDD患者均表现出小世界的增加。在节点水平上，与HCS相比，BD和MDD患者在右杏仁核和右Parahippocampal Gyrus中的结节参数差异很大。主要的差异主要在BD的前额叶区域中发现，而MDD的特征是左Thalamus和默认模式网络中的异常。与MDD组相比，BD组证明了在额叶网络中的淋巴结参数的改变。此外，使用结构性大脑参数的机器学习模型的应用表明，在将BD与MDD的个体区分个体的个人分开时，具有令人印象深刻的90.3％精度。这些发现表明，结构连接组和机器学习可以提高诊断准确性，并可能为理解这些精神疾病的独特神经生物学特征提供宝贵的见解。
指示：使用ARP Esser资金的LEA计划需要计划全部分配。下面的模板将有助于开发DI
使用《 ARP法》第2001（e）（1）条所保留的资金，通过实施基于证据的干预措施来解决丢失的教学时间的学术影响。该地区必须至少支出ARP Esser资金的20％。完全实施基于证据的干预措施包括满足学生需求所需的人员，材料，设备，专业发展和费用。如果干预措施符合四个证据之一，则可以利用其他基于证据的做法。基于证据的实践资源可以在授权学校成功的第7页上使用有效的基于证据的实践来影响学生的成果。地区可以选择使用ARP Esser资金的LEA计划中包括的基于证据的做法（以下预先填写），或添加其他行以描述该地区将使用的实践和证据。
引用：Moutaouakil W.，Hamida S.，Cherradi B.，Raihani A.（2024）使用机器LEA
摘要：洪水代表了造成广泛损害的重要自然危害。该研究旨在证明采用机器学习（ML）模型的鲁棒性，即随机森林（RF），支持向量机（SVM），逻辑回归（LR），K-Nearest邻居（KNN）和决策树（DT），以生成摩洛哥Tetouan City的洪水易感图。该方法依赖于包含1000个样本的空间数据集，其中包括八个条件因素：高程，坡度，距离河流（DR），排水密度（DD），土地使用（LU），河流功率指数（SPI），地形见证见证人指数（TWI）和归一化差异植被指数（NDVI）。使用遥感技术提取这些因素。ML算法的性能比较表明，RF在曲线（AUC）值下表现出最高的精度和面积，达到95％，从而优于其他模型。这项研究的关键发现可以作为当局和水文学家主动预测易洪水领域的指南，并采取必要的措施来减轻风险。
地方教育机构 Medi-Cal 账单选项计划 ...
本手册是新加入或考虑加入 LEA BOP 的 LEA 以及将参与已建立计划的新管理员或员工的入门指南。此外，对于希望扩大参与范围以利用 LEA BOP 新变化的 LEA 来说，这也是一项宝贵资源。LEA 可以随时重新访问此内容，以复习该计划的关键组成部分。LEA 可能还希望与新员工分享本手册的特定部分，或将特定部分用作对工作与学生行为和身体健康相关的现有员工（例如学生健康或支持服务主管、学区学校护士和学校心理健康员工）进行培训的一部分。
TCLAS 指导文件 - 德克萨斯州教育局
1. 决策点描述 – 此描述概述了每个决策点、所含支持的目的以及 LEA 可能希望请求每项支持的原因。 2. 所含支持和先决条件概述 – 每个决策点包括一组相关支持和任何相关的资格先决条件。 列出的任何先决条件都是 LEA 申请资格的必要条件。 3. 拨款保证（要求） – 拨款保证详细说明了获得每项支持的 LEA 的所有要求。 如果 LEA 不满足拨款保证，TEA 可能会撤回授予该 LEA 的资金。 4. 附加信息 – 每个决策类别都有指向其他有用文档或网站的链接，这些文档或网站为 LEA 提供有关正在考虑的支持的更多、更详细的信息。 5. 指导问题 – 摘要包括指向指导问题的链接，LEA 可以使用这些问题来确定他们是否对每个部分中包含的支持感兴趣。 这些问题不是申请的必需部分。它们仅作为申请规划过程的资源。
公共访问父亲案例信息
1。有理由相信虐待儿童和/或忽视儿童（CA/N）可能是死亡或几乎死亡的一个因素。和/或2。儿童死亡或几乎死亡是突然的，出乎意料的且无法解释的，孩子不到三（3）岁。DCS与执法DC的协调将与执法机构（LEA）协调儿童死亡和/或近乎死亡的评估，并在必要和适当的情况下与死因裁判官协商。DC评估不得干扰或复制LEA调查。DCS本地办公室应完成一项评估，其中包括从LEA获得的信息或完成联合DCS/LEA评估。如果DCS不参与联合评估，则执法人员和LEA报告的信息是完成评估所谓的虐待或忽视报告的资源（311）。例如，在LEA报告中可以找到访谈日期和出生日期。
第 26 届欧洲越野锦标赛中男女精英跑步运动员能量利用率低的风险
摘要：低能量利用率 (LEA) 会导致生理功能受损。越野跑是一项对体重敏感的运动，运动员更容易患上 LEA。我们旨在使用女性 LEA 问卷 (LEAF-Q) 来估计欧洲优秀越野运动员患 LEA 风险的患病率，并分析与 LEA 相关的人口统计学和身体特征。第 26 届欧洲越野锦标赛 (n = 602) 参赛的 18 岁以上运动员被邀请填写一份问卷 (社会人口统计学、训练、人体测量特征和 LEAF-Q)。共收集了 207 份有效调查问卷 (83 名女性，22.1 (4.0) 岁，124 名男性，22.3 (4.1) 岁)，并排除了 16 份调查问卷。观察到运动员患 LEA 风险的患病率较高 (64.3%)，女性高于男性（分别为 79.5% 和 54.0%，p < 0.001）。超过一半的运动员 (54.1%，n = 112) 报告每周排便一次或更少，而 33 名女性运动员 (41.3%) 报告月经不正常。总体而言，越野运动员患 LEA 的风险很高。此外，据报道，胃肠道和月经障碍的患病率很高。因此，应由多学科团队跟踪运动员，以告知、预防和治疗 LEA 及其影响。
区域股权计划
对于 2022-2023 学年，LEA 不需要提交新的公平计划。LEA 应在当地审查其当前计划，考虑修订机会，并相应地实施确定的策略。有关公平规划、策略、实施和州数据的更多详细信息，请参阅德克萨斯公平计划工具包。对于倾向于使用德克萨斯教育机构模板的 LEA，请注意，该机构已更新公平计划模板，并将在 2022 年 9 月之前在德克萨斯公平计划工具包上提供新的示例计划。除了德克萨斯公平计划工具包外，所有教育服务中心 (ESC) 都接受过德克萨斯公平计划工具包的培训，并准备好支持 LEA 进行计划调整。公平负责人的联系方式可以在德克萨斯公平计划工具包中找到。最后，该机构将在 2022 年 12 月之前，根据对低收入学生和有色人种学生成长中存在重大差距的识别，通知 LEA。只有公平差距超过 10% 的 LEA 才会收到通知。提醒一下，LEA 不需要根据此通知提交新的公平计划。如果您的 LEA 收到通知，则意味着其公平差距超过 10%，如果公平差距没有缩小，您的 LEA 可能需要在 2023-2024 年向该机构提交公平计划。如对公平计划有疑问或其他信息，请联系德克萨斯公平计划工具包中列出的当地 ESC 公平负责人。诚挚的，Deniann Grant 学校改进司助理主任