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职业策略：支持学生进步和成功
• 保持 UCAS 申请数量与国家基准一致。 • 从进步研讨会和职业活动中收集积极反馈。 • 学校访问到入学的转化率提高 15%。 • 更高的 IAG 活动参与度，学生参与度更高。 • 通过改善与学校的合作关系，增强新生的过渡体验。
模块 2.2 为有记忆问题的学生提供支持
· 每日复习和检查作业，以及回顾相关的过去学习并在必要时重新教授 · 清晰且结构化的演示，包含多个演示、示例和问题 · 突出要点，并根据需要提供详细、重复的指导 · 指导练习，直到成功率达到 80%。教师提出问题以检查理解程度，并提供额外的解释。纠正反馈持续到学生独立学习 · 教师监督独立练习/排练 · 每周和每月进行复习，包括系统地复习以前学过的材料
支持危机中的苏丹企业家 - CGSpace
本政策说明借鉴了最近两项研究的结果，这两项研究共同考察了苏丹中小微企业在当前冲突期间面临的挑战。第一项研究对苏丹中小微企业进行了广泛的全国性概述，分析了它们在各个行业面临的经济压力和运营中断。第二项研究深入研究了农业食品行业，详细研究了女性和男性农业食品企业家如何应对供应链中断、投入短缺和市场准入挑战。总之，这些研究的结果强调了中小微企业面临的严峻挑战，以及企业家在战争期间必须采取的适应性战略，以维持业务。研究结果强调，迫切需要采取有针对性的干预措施来支持苏丹的中小微企业。
帕多瓦大学研究人才支持
- “支持帕多瓦大学研究人才 - STARS@UNIPD”目前已是第五版，旨在鼓励帕多瓦开展国际化、高质量、创新和雄心勃勃的研究，并推动 Unipd 参与 ERC 征集，促进对欧洲背景下的基础研究国际资助机会持开放和积极的态度 (http://www.unipd.it/stars)。STARS@UNIPD - 2025 征集提案包括两种类型的资金，用于支持由处于“起步”或“巩固”职业阶段的首席研究员 (PI) 提出的个人研究项目。第三类资助专门针对在 2023 年和 2024 年征集提案时提交了 ERC 申请、选择帕多瓦大学作为主办机构、并在评估流程第二步获得“A”的 PI，这些 PI 被认为有资格获得资助，但由于预算限制而未获得资助。希望申请 STARS@UNIPD - 2025 征集提案的候选人可以提交 28 个科学研究领域之一的项目，这些领域分为三个宏观领域，对应于附件 1 中所述的三个 ERC 研究领域。为了奖励优秀人才并促进高水平、公开、透明和择优竞争，以及促进研究人员越来越广泛地参与国际竞争性征集提案，STARS@UNIPD 征集的评估流程和标准将与 ERC 的评估流程和标准类似。申请表本身，即使略微简化，也符合 ERC 的模板。
通过学徒制和预学徒制支持宾夕法尼亚州的信息技术部门
• 拥有 PA SAP 供应商识别号 此号码可在线免费获取，或致电供应商数据管理部门 (717) 346-2676 或 1-877-435-7363。最多可能需要两周时间才能收到供应商编号。如果您无法及时获取宾夕法尼亚州 SAP 供应商识别号，您可以在收到之前提交申请，但是，如果没有宾夕法尼亚州供应商识别号的证明文件，将不会授予任何补助金。 • 拥有唯一实体 ID 唯一实体 ID 是由 SAM.gov 分配给实体的 12 个字符的字母数字 ID。如需获取新的唯一实体 ID 或识别现有的唯一实体 ID 的帮助，请参阅本文档中的“链接和资源”部分。 • 遵守劳动力补助协议 本文档中的“链接和资源”部分提供了劳动力补助协议样本。有关更多信息，包括如何获取此信息，请参阅本文档中的“链接和资源”部分。在获得奖学金时不能满足这些额外要求的申请人将被放弃奖学金。
绳索疗法：支持有特殊教育需要的儿童的创新方法
绳索疗法是一种有前途的干预措施，适用于有特殊教育需求的儿童，尤其是在 COVID-19 疫情带来的挑战下。通过提高注意力、情绪调节和家庭动态，这种创新方法既满足了儿童的身体和情感需求，又促进了家庭内部的积极互动。随着我们前进，进一步的研究对于探索绳索疗法的全部潜力及其对有特殊教育需求的儿童的长期益处至关重要。通过继续开发和完善此类计划，我们可以更好地支持家庭为孩子提供有效且引人入胜的治疗解决方案。
支持儿童和年轻人的需求的指南...
在父母，孩子或年轻人以及任何适当的卫生专业人员的支持下进行风险评估是个人教育环境的责任。风险评估过程应清楚地确定：•围绕医疗需求以及这些需求对儿童或年轻人和他人产生影响的任何风险。•控制风险的控制措施，例如专业资源，环境考虑。•任何培训需求；特别是谁需要接受培训，频率，到达谁和谁。•采取措施维持儿童或年轻人的隐私和尊严。•在环境照顾下，儿童或年轻人的所有环境，例如旅行和访问，体育活动和运输安排。
Miles Brundage、Shahar Avin、Jasmine Wang、Haydn Belfield、Gretchen Krueger 等人。迈向值得信赖的人工智能发展：支持可验证声明的机制。2020 年。�hal-03065927�
Miles Brundage 1† , Shahar Avin 3,2† , Jasmine Wang 4,29†‡ , Haydn Belfield 3,2† , Gretchen Krueger 1† , Gillian Hadfield 1,5,30 , Heidy Khlaaf 6 , Helen Runing , 7 th Fong 9 , Tegan Maharaj 4.28 , Pang Wei Koh 10 , Sara Hooker 11 , Jade Leung 12 , Andrew Trask 9 , Emma Bluemke 9 , Jonathan Lebensold 4.29 , Cullen O'Keefe 1 , Mark Koren 13 , Thé Ryff 14 , B. B. B. roglu 16 , Federica Carugati 17 , Jack Clark 1 , Peter Eckersley 7 , Sarah de Haas 18 , Maritza Johnson 18 , Ben Laurie 18 , Alex Ingerman 18 , Igor Krawczuk 19 , Amanda Askell 1 , Rosario Cammarota , Andrew Krueger 21 , David Kruger 27 lotte Stix 22 , Peter Henderson 10 , Logan Graham 9 , Carina Prunkl 12 , Bianca Martin 1 , Elizabeth Seger 16 , Noa Zilberman 9 , Seán Ó hÉigeartaigh 2,3 , Frens Kroeger 23 , Girish Sastry 1 , Rebecca Karian , 16 , Brian Well 12.7 , Elizabeth Barnes 1 , Allan Dafoe 12.9 , Paul Scharre 25 , Ariel Herbert-Voss 1 , Martijn Rasser 25 , Shagun Sodhani 4.27 , Carrick Flynn 8 , Thomas Krendl Gilbert 26 , Lisa Dyer 7 , Khan Khan , 27 us Anderljung 12
支持公民科学中的人与机器共同学习：重力间谍的教训
我们探讨了公民科学中人类和机器学习之间的双向关系。从理论上讲，该研究借鉴了近端开发区（ZPD）概念，这使我们能够描述人类学习的AI增强，人类对机器学习的增强以及如何设计任务以促进共学习。该研究采用了设计科学方法来探索重力间谍公民科学项目的设计，部署和评估。这些发现突出了共同学习的挑战和机遇，人类和机器都会为彼此的学习和能力做出贡献。这项研究在文献中涉及共同学习的出发点，并开发了一个设计项目的框架，其中人类和机器相互增强了彼此的学习。这项研究通过强调ZPD支持正在进行的志愿者学习，并使机器学习与不断发展的数据保持一致，从而为现有文献做出了贡献。该方法为项目可扩展性，参与者参与和自动化考虑提供了潜在的好处，同时承认教程，社区访问和专家参与支持学习的重要性。
在开放LLMS上应用检索功能的一代，以支持高血压患者的医疗聊天机器人
抽象疾病管理，特别是对于慢性病或老年人，涉及持续监测，生活方式调整和频繁的医疗互动，需要有效的家庭护理解决方案。为了满足这些需求，聊天机器人技术已成为支持患者自主管理健康的有前途的工具。在这种情况下，聊天机器人必须提供及时，准确的信息和持续的善解人意支持，以维持患者的参与度。此外，数据隐私问题需要避免第三方自然语言处理和发电服务。为了满足这些需求，在本文中，我们建议开发聊天机器人，以支持患者管理慢性病，重点关注高血压。特别是，由于隐私要求，我们使用开源大型语言模型来避免专有系统。鉴于他们的性能基于最先进的指标，我们不竞争第三方服务，因此我们结合了检索增强发电（RAG）技术，建立了一个知识库，并通过医学专业人员的投入来提高模型性能。我们评估了七个开源型号，其中包括两个在医疗领域进行的专门培训。我们的结果表明，抹布可显着提高性能，超过没有抹布的专门医疗域模型。这种方法提供了一种有希望的解决方案，用于独立安全地管理慢性条件。