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马灵顿地方学区一号计划 2024-2027
根据研究，家长和社区参与学校事务对学生有很多好处。这些好处包括：提高学业参与度、增加人生成功率、减少辍学率。John Hattie 的研究元分析表明，当学校氛围积极时，即家长和学校工作人员之间有积极的关系时，学生成绩就有可能提高。学校氛围效应的效应量为 0.53。当学校氛围积极时，学校工作人员更有可能让家长参与进来，帮助他们获得帮助孩子取得成功所需的技能。让家长参与进来有可能对学生的成绩产生积极影响。家长参与的效应量为 0.30。家长期望的效应量为 0.50。家长计划的效应量为 0.39。家长/成人辅导的效应量为 0.64。
2024-29 战略计划 - 齐克林商学院 - 纽约市立大学
拓展丰富的学习体验。以其他地方无法实现的方式改变学生的生活，并打开机遇之门，这是 Zicklin 最大的优势。我们将拓展支持职业生活技能发展并提供联系和协作体验的计划。以学生为中心的学习机会，例如咨询顶点项目课程，以及金融领导力和技术领导力发展计划、投资管理集团 (IMG) 和金融女性协会 (FWA) 等课外活动，提供丰富的实践经验和课外联系。我们将发展基于项目的学习计划，并努力让更多学生接触实践技术和业务问题解决。
基于深度强化学习的调度...
电气和电子工程师协会 › iel7 作者 VHL Lopes · 2022 · 被引用 1 — 作者 VHL Lopes · 2022 被引用 1 与信道建模和仿真相关，特别关注... 采用的块结构可以表示标准的多帧组织。 17 页
创新国家！ - SharpSchool
内容领域阅读是一个重要的考虑因素，因为许多教师被告知他们必须是阅读（内容领域阅读）的教师，但没有明确说明阅读可以而且应该与学生正在学习的学科（学科素养）相关且重要。不应期望数学或科学教师教授埃德加·爱伦·坡的作品，也不应期望英语教师教学生如何在每个学科中阅读和写作。学科（内容领域阅读）存在重叠，但学科专家最适合教授特定技能。例如，科学教师最适合教授实验报告的写作，因为这是科学家所做的写作。有关学科素养的更多信息
分布式认知 - eScholarship
我们正在快速经历一个历史时刻：人们在一台计算机前工作，由一台小型 CRT 控制，专注于仅涉及本地信息的任务。联网计算机变得无处不在，在我们的生活中以及科学、商业和社会互动的基础设施中发挥着越来越重要的作用。为了在新千年推动人机交互的发展，我们需要更好地理解新兴的交互动态，其中焦点任务不再局限于桌面，而是延伸到一个复杂的网络信息世界和计算机介导的交互。我们认为分布式认知理论在理解人与技术之间的交互方面发挥着特殊的作用，因为它的重点一直是整个环境：我们在其中真正做什么以及我们如何协调其中的活动。分布式认知为如何思考设计和支持人机交互提供了彻底的重新定位。作为一种理论，它专门用于理解人与技术之间的交互。在本文中，我们提出分布式认知作为人机交互的新基础，勾勒出一个综合的研究框架，并使用我们早期工作中的选集来提出该框架如何为数字工作材料的设计提供新的机会。
新 PR “C” 学校重点关注机组人员安全 MQ-25 ...
的位置大致相同，并且大致相似，着陆滑行灯开关上有两个小“圆顶”，以帮助通过手感将其与发射杆开关区分开来。此外，发射杆开关需要飞行员先将其从止动装置中拉出，然后再将其移至上或下位置。在我尝试关闭着陆/滑行灯时，我无意中抓住了发射杆开关并将其置于“向下”位置。当开关置于“向下”位置时，正常 NWS 会立即解除，只能通过按下操纵杆上的 NWS 按钮才能重新启用。通常，再次按住 NWS 按钮将提供高增益 NWS，但在发射杆向下的情况下，飞行员只能选择最高的低增益 NWS。由于发射杆现在已向下，即使按住高增益 NWS 按钮，我也只能选择低增益 NWS。这就是我得出的结论：我没有通过高增益 NWS 产生所需的转弯速率，这表明当我开始转向主滑行道时可能存在问题。
不敏感高温小规模燃烧评估
由 Taylor and Francis 出版。这是已获作者认可的手稿，其发行方式为：知识共享署名非商业许可证 (CC:BY:NC 4.0)。最终出版版本（记录版本）可在线获取，网址为 DOI：10.1080/07370652.2020.1762798。请参阅任何适用的出版商使用条款。
EmbodiedScan：面向具身 AI 的整体多模式 3D 感知套件
摘要 在计算机视觉和机器人领域，具身代理有望探索其环境并执行人类的指令。 这就需要能够根据第一人称观察充分理解 3D 场景，并将其语境化为语言进行交互。 然而，传统研究更多地侧重于从全局视角进行场景级输入和输出设置。 为了解决这一差距，我们引入了 EmbodiedScan，这是一个多模态、以自我为中心的 3D 感知数据集和整体 3D 场景理解的基准。 它包含超过 5k 个扫描，封装了 1M 个以自我为中心的 RGB-D 视图、1M 个语言提示、160k 个 3D 导向框，涵盖 760 多个类别，其中一些与 LVIS 部分一致，以及具有 80 个常见类别的密集语义占用率。 基于这个数据库，我们引入了一个名为 Embodied Perceptron 的基线框架。它能够处理任意数量的多模态输入，并表现出卓越的 3D 感知能力，无论是在我们建立的两个系列基准测试（即基本 3D 感知任务和基于语言的任务）中，还是在野外。