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监督访问和安全交流计划指南
亲密的伴侣跟踪可以在恋爱关系之前，之中和/或之后发生，因此我跟踪行为可能是一种持续的或新的虐待策略，即使用有监督的访问或安全的交流计划影响家庭。缠扰行为是在持续还是新近存在，虐待的特定行为和虐待策略经常在分离期间和之后发生变化。亲密的伴侣跟踪通常在家庭暴力的保护下被吸收，但是鉴于在跟踪案件中造成伤害和致死性的风险增加，至关重要的是，除了同意受害的同时，识别缠扰性的缠扰性。不管受害者或罪犯如何标记其经验，对于监督探视和安全的交流计划至关重要，以确定缠扰行为发生时，因为跟踪需要专门的回应。
表格7：副监督临床经验计划
•确保遵守董事会当前的俄勒冈州行政规则。•在专业环境中提供持续的临床监督。•确保对监督者的监督面对面或通过现场同步的机密电子通信进行。•讨论和查看所有顾客的案例说明，图表，记录和可用的音频或视频。•审查并密切监督注册的同事和所有问题案例，特别注意评估，诊断，治疗计划，持续的病例管理，紧急干预，记录保存和终止。•专注于治疗计划的适当性，并根据注册助理的治疗技能来监视客户的适当性。指导注册合伙人推荐超出其能力水平的客户。•保持所有客户和监督材料的机密性。•审查俄勒冈许可法律（ORS 675.705 - 675.835），行政规则（OAR 833）和具有注册的同事的道德规范（OAR 833，100司）。•确保注册合伙人使用适当的标题，包括主管的姓名和名称为“主管”。•迅速通知董事会，关于注册合伙人有道德问题。
监督机器学习算法的恒星分类
天文对象，例如恒星，类星体，银河系是研究宇宙和星系的非常重要的关键。我们都知道恒星同样发出光线和星系。这些天文对象的光具有一种辐射，称为电磁辐射。当我们拆分电磁辐射时，我们会得到光谱。光谱被定义为七种颜色的光，光谱用于识别每个恒星的化学成分和温度。每个灯光指示特定的化学元件或分子。由于每个灯光中存在的化学元件量，每个灯射线的温度变化。我们将能够使用位于墨西哥的Sloan Digital Sky Survey（SDSS）望远镜来获得该温度。由于这些光谱特征包含有关天文对象的重要信息，这对于更好地分类对象非常有用。用于处理大量数据，数据挖掘是一种常见的技术。使用了多种监督的机器学习算法，例如幼稚的贝叶斯，随机森林，决策树，决策树和多层感知器，并将结果相互比较。随机森林具有巨大的优势，例如平均许多决策树，随机森林会减少过度拟合，并且不容易受到数据中噪声和异常值的影响。与其他现有算法相比，随机森林中的准确性百分比很高。关键字：恒星光谱，天文对象，机器学习，多层感知。1。简介
NPL 报告 MS 40 监督申请审查...
1. 简介 未来通信的愿景是网络具有不断增加的连接性，可以以越来越高的速度传输越来越多的数据。由于其复杂性，这种网络只能通过利用可用数据的数据驱动自动化来实现。因此，人们普遍认为人工智能 (AI) 及其分析引擎机器学习 (ML) 是实现这一愿景的重要推动力 (Toy, 2021)。 NPL 的电磁技术小组为通信网络中使用的一些不同技术提供计量支持，其中包括无线电和光纤通信。同时，数据分析和建模小组一直在开发框架，以便在计量应用中可靠地使用机器学习。为了支持上述未来网络的愿景，NPL 有必要将机器学习越来越多地纳入通信网络的计量中。本报告的目的是回顾最近提出的一些机器学习在未来网络中的使用方式，特别关注监督学习和与计量最相关的应用。目的是让数据分析和建模以及电磁技术小组都能访问此文档，从而帮助弥合他们的专业领域。考虑到这一目标，我们提供了背景信息
使用有监督的机器学习预测脑部中风
摘要 - 在许多国家中，中风是内瘤和死亡的主要原因。这项研究的目标是弄清楚如何使事情变得更好。我使用了来自Kaggle的中风疾病数据集。患者可以从已预处理的数据中受益。缺血性中风和中风出血是两种中风形式，使用机器学习方法将个体分为两类。在此调查中采用了七次机器学习技术。逻辑回归，支持向量机（SVM），随机森林，猫的增长，多层感知器（MLP），天真的贝叶斯，K-最近的邻居，因此，我们的发现，Cat Boost可以使最佳准确性以及精确和召回值以及F1评分。关键字 - 准确性，数据预处理，机器学习，预测，中风
通过多模态脑成像进行监督表型发现
通过数据驱动，从大规模多模态脑成像数据中发现图像衍生表型 (IDP)，通过将 IDP 与受试者的人口统计、行为、临床和认知指标（即非成像衍生表型或 nIDP）联系起来，对神经科学和临床研究具有巨大潜力。然而，目前的方法主要基于无监督方法，而不使用 nIDP 中的信息。在本文中，我们提出了监督式 BigFLICA（SuperBigFLICA），这是一种用于 IDP 发现的半监督、多模态和多任务融合方法，它同时整合了来自多种成像模态和多个 nIDP 的信息。SuperBigFLICA 具有计算效率高的特点，并且在很大程度上避免了参数调整的需要。我们使用英国生物库脑成像数据集（包含约 40,000 名受试者和 47 种模式）以及超过 17,000 个 nIDP，表明 SuperBigFLICA 增强了 nIDP 的预测能力，与通过传统专家知识和无监督学习方法得出的 IDP 相比（平均 nIDP 预测准确率提高高达 46%）。它还可以学习可以预测新 nIDP 的通用成像特征。对 SuperBigFLICA 算法的进一步实证分析证明了其在不同预测任务中的稳健性，以及在预测健康结果和认知 nIDP（例如流体智力和高血压评分）时得出具有生物学意义的 IDP 的能力。
药物滥用囚犯的医学监督戒毒
• 老年囚犯：老年囚犯在戒毒期间出现并发症的风险更高。老年人在戒毒期间不太可能出现明显的交感神经亢进，但他们同样有可能患上严重的戒毒综合征。老年人的戒毒过程因使用处方药较多而变得更加复杂，因此，药物之间相互作用的可能性也更大。由于老年囚犯出现心脏病和认知障碍等复杂疾病的几率更高，因此，经常需要仔细监测、持续滴定药物，甚至对有并发症的患者进行住院治疗。由于老年人药物代谢较慢，药物毒性的风险更大，因此，如果通过逐渐减少药物来控制戒毒，则可能需要使用短效药物。
监督外周动脉疾病（Set-Pad）的运动疗法
Inova Schar心脏和血管的Set-Pad计划是针对外围动脉疾病的成年人的行为和生活方式管理计划。我们的运动生理学家，护士和注册营养师团队在这里可以通过生活方式管理和行为修改教育来帮助您改善移动性和生活质量。个人最多将参加12周或36个监督运动和危险因素教育。参与者将与临床团队合作进行运动进展和教育主题，该主题侧重于个性化的临床和风险因素评估。与注册营养师和糖尿病教育者一对一的约会可能可以为护理需求提供服务。
与图神经网络有监督的生物网络对齐
结果：在这里，我们提出了Grana，这是对成对NA问题的监督NA范式的深度学习框架。使用图形神经网络，Grana利用网络内部的相互作用和跨网络锚链接来学习蛋白质表示并预测各种物种蛋白质之间的功能对应关系。Grana的主要优势是它的灵活性是整合多方面的非功能关系数据，例如序列相似性和直系同源关系，作为指导跨物种功能相关的蛋白质映射的锚定链接。评估由不同物种对之间的几个NA任务组成的基准数据集上的GRANA，我们观察到Grana准确地预测了蛋白质的功能相关性，并跨物种稳健地传递了功能注释，超过了许多现有的NA方法。当应用于人源化酵母网络上的案例研究时，Grana还成功发现了在先前研究中已记录的在功能上可替代的人类 - 透明蛋白对。