XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemUp
2025年3月 - 更新的QR课程列表
在2025年初，印第安纳州教育部（IDOE）与印第安纳高等教育职业教育委员会（CTE）团队协商，更新了此列表，以反映所有珀金斯课程的删除，并增加了五个CTE课程（请参阅下面的变更日志）。可以使用以下QR课程来满足守则中概述的学分要求，并供学生使用核心40文凭（不是新的印第安纳州文凭）：
凝聚力课程：扫盲更新2023-24
从我们社区的学校进步计划开始，教学团队开会以开发智能目标，以确保所有种族，背景和能力的学生都在高水平上取得成就，证明了三年级的阅读能力和八年级的数学熟练程度，并为成功的大学和职业而毕业。地区的目标是集中于阅读，数学和院长成功的（2023-2026地区目标）。在夏季学院（2023年6月）期间，建立领导团队（BLT）开会，以发展和/或完善其建筑目标，以专注于与学校相关且重要的问题，而BLT认为会影响整个地区目标。建立目标逐渐滴入，以告知和影响PLC的成绩和内容领域团队以及个人教师目标。
原始文章进行了为期8周的可行性研究，对上肢运动性能和功能性
原始文章对基于Tele的监督进行为期8周的可行性研究，以对上肢运动性能和功能能力的剧本练习，Subhasish Chatterjee。Abstrac t Background Telerehabilitation，使偏远地区的患者更容易获得康复，并且在运输挑战方面已被广泛实施，以恢复中风。随着通信技术的发展，Telerehabilitation正在成为一个更可行的选择。仍然未知，但是，这种分娩策略在中风患者的康复方面有多成功。在此前瞻性，单组，治疗性试验中的材料和方法，根据选择标准招募了12例患者。在基线签署了签署的患者同意书后，对患者进行了身体评估，并熟悉患者。患者通过现场会议，每周3天接受了基于电视的监督，每周3天，每周3天进行30分钟的监督。在切换任务之前，有30秒的休息时间。分别在基线，第4周和8周干预的基线时采取了结果指标，FMA UE和中套。计算描述性统计数据以获取基线时的人口统计信息和结果度量。为了评估数据的正态性，采用了Shapiro-Wilk测试。由于发现数据是正态分布的，因此进行了重复测量ANOVA和事后分析，以评估小组内基线，第4周和第8周的数据。Bonferroni校正用于解决多个比较。p值小于0.05被认为表明统计学上的显着差异。结果每个结果度量都表明有很大的改善（p <0.05）。根据组内分析，在FMA UE和Mesupes（p <0.001）中观察到了明显的区别。结论基于Tele的以任务为导向的练习有效地改善了中风患者的上肢运动性能和功能能力。
自下而上可调宽带半反射手性镜
传统镜子在反射时会改变圆偏振光的手性。然而，人们对设计和制造手性保持镜子以及手性反射超表面的需求日益增长，这些镜子的反射光子自旋态可调，可在紫外和可见光域的宽波长范围内工作。到目前为止，大多数手性镜都是通过自上而下的技术制备的，例如电子束光刻，这些技术成本非常高，并且难以扩展到宏观设备。这里介绍了一种有效的自下而上的策略，用于通过使用逐层组装取向银纳米线层来制造手性镜，这些银纳米线层是通过在半反射银层上进行掠入射喷涂制备的。由此产生的手性超表面对紫外、可见光和近红外域中宽波长范围内的圆偏振光显示出结构相关的差分反射率，达到了极高的品质因数。它们的差分反射率可达到最大偏振效率的 95%，且反射光的旋向性部分保留。这些具有可调手性反射率的大面积手性镜在光学、传感和手性光与物质相互作用等各个领域都有着广阔的应用前景。
流感更新网络研讨会2024 PDF
•某些人没有最小的症状。•具有全身特征的呼吸道症状（即涉及全身）。•在某些患者中，进展为病毒性肺炎或继发性细菌性肺炎。•在其他患者中，基本合并症或事件的降水恶化，例如
郁金香：用于提高LIDAR点云的变压器
LIDAR UPSMPLING对于机器人和自动驾驶汽车的启示系统来说是一项艰巨的任务，这是由于大型场景的稀疏结构稀疏和不规则的结构。最近的作品建议通过将LIDAR数据从3D欧几里得空间传播到2D图像空间中的一个超级分辨率问题来解决此问题。尽管他们的方法可以生成具有细粒细节的高分辨率范围图像，但由此产生的3D点云是10个模糊细节并预测无效的点。在此pa-per中，我们提出了郁金香，这是一种从低分辨率激光雷达输入中重建高分辨率激光圈云的新方法。我们还遵循一种基于图像的方法，但特定地修改了基于Swin-Transformer网络的贴片和窗口几何形状，以更好地拟合范围图像的特性。我们在三个公共现实世界和模拟数据集上进行了几项实验。郁金香在所有相关指标中都优于最先进的方法，并且比以前的工作生成了强大，更现实的点云。该代码可在https：//github.com/ethz-asl/tulip.git上找到。
信息理论下限的信息理论上界限
了解过度参数化模型的成功似乎具有挑战性。部分，由于该过程的违反直觉。共同的智慧表明，在学习中，必须对问题的问题有一定的良好偏见，并且在学习时，我们需要将自己限制在不能过分贴上数据的模型类别中。这种直觉是通过经典学习模型（例如PAC LearningValiant [1984]以及回归Alon等人的理由证明的。[1997]。在这些古典模型中，甚至可以证明Vapnik和Chervonenkis [2015]，Blumer等。[1989]，学习需要比学习类别的能力更多的示例，并且避免插值对于概括是必要的。这些结果是在与分布无关的设置中获得的，其中人们假定数据上的最差分布。
