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新生男孩篮球营的日期和时代
我同意赔偿并持有无害的凯蒂独立学区，任何雇员，管理员和/或董事会成员，无论采取行动或对任何事故，伤害或疾病，对您的财产损害或任何其他医疗状况的损害或任何其他医疗状况所采取的措施，导致我参加以下活动：2025年Morton Ranch Ranch Ranch新生男孩篮球训练营。我知道我是否是2025年莫顿牧场新生男孩篮球营的成员或家长/监护人，地区保险不会涵盖参加这项活动时受到的任何伤害。如果有的话，必须向参与者的“私人保险公司”提出任何医疗索赔。我同意赔偿并持有凯蒂独立学区，其受托人，雇员或代理人对凯蒂独立学区的所有索赔无害，其受托人，官员，雇员或代理人是由上述人的行为所造成的，同时在这一事件中涉及上述人的行为。此外，我在此明确释放并同意代表上述人，凯蒂独立学区，其受托人，官员，雇员，雇员或司员在侵权或侵权或合同中，我或以上官员在统治的人或上面的官员中，凯特（Inders）的人都在侵权或及以上的官员中，凯特（Inders）的官员都在凯特（Indection）的所有索赔或行动中都有或可能对凯特（Katy）的官员进行反对凯特（Katy参与此事件。我认识到，根据得克萨斯州法律，凯蒂独立学区，其受托人，官员，雇员或代理商具有主权豁免权和政府免疫力。考虑到上述人员被允许参加该计划，我明确放弃了我可能获得的所有索赔，包括但不限于医疗费用和工资的索赔。我知道，凯蒂独立学区，其受托人，官员，雇员或代理商没有放弃根据得克萨斯州或其他适用法律所具有的主权或政府免疫。i，签名人已经阅读了此版本并了解其所有术语。我自愿执行它，并充分了解其意义。Signature of Student ________________________________________ Date Signed _______________ Printed Name of Student __________________________________________________ Signature of Parent/Guardian _________________________________ Date Signed _______________ Printed Name of Parent/Guardian:____________________________________________ Address: City, State and Zip Code: Phone Number:
重要答案 - 常见问题-BBS
如果董事会在您的学位奖励日期的90天内收到您的副注册申请，此后您将签发AMFT注册，则可能会记入所有后级监督经验。在此“ 90天规则”下获得的小时数必须遵守所有经验和监督要求，才能计算许可。对于2020年1月1日或之后毕业的申请人的额外要求：如果在申请人获得小时数之前的工作场所获得的工作场所获得的工作场所，则只能根据上述“ 90天规则”接受。要计算这些小时，您必须提供经过许可申请的“加利福尼亚州为实时扫描服务请求”表格（由雇主提供）的副本。处理后的实时扫描表的副本是法律规定的唯一可接受的文档。如果您无法从雇主那里提供已处理的实时扫描服务请求副本，则您的经验时间只会从发行副注册的日期开始。没有例外。有关更多信息，请参见90天规则常见问题解答（请访问www.bbs.ca.gov>申请人> lmft> forms/pubs）。引用的法规：BPC第4980.43节
具有物联网功能的心率传感器
摘要。本文介绍了一种基于深度学习的系统，用于实时面罩检测，旨在增强面具合规性至关重要的环境中的公共卫生监测。利用卷积神经网络（CNN）用Tensorflow和Keras构建，模型E ff e ff e ff将工具分类为戴面膜或不戴面膜的模型。数据预处理和八月技术提高了各种输入信息的鲁棒性，从而确保了高性能和概括性。在Google Colab上开发的，该系统利用基于云的资源进行E FFI CIENT模型培训和部署，从而消除了对当地大量硬件的需求。它支持实时图像分析，可扩展用于连续视频监视，使其适用于大规模应用。与Google Drive集成简化了数据管理，简化了更新和部署。该系统提供了一种可访问的解决方案，用于在公共空间中掩盖合规性监视，OFF的准确性，可扩展性和易于部署性。future工作将专注于通过掩码类型的多类分类，自动响应的IoT集成以及Edge设备部署以提高可访问性。该工具展示了AI在促进公共环境中的健康和安全方面的潜力。
任务 1：间谍在第一次世界大战中的重要性
10 18 10 10 25 15 18 20 7 8 14 18 18 18 18 18 18 18 18 7 7 7 7 7 7 7 7 14 17，18th 18th 18th 18th 18th 264星期二55 12 22 66 12 78 12.5 12 10 5 12 10 5 12 12 10 18 77 12 18 77 12 November 23 14 3 14 27th 18 6 14 26 18 25 14 18 18th 18th 18th 18th 18th 18th 18th 18th 12th 4th 4th
提议的新GE篮为2023-24.Docx
参考文献1。《地球科学基础》第8版，弗雷德里克·卢特根（Frederick K Lutgens）和爱德华·J·塔巴克（Edward J Tarbuck）和丹尼斯·G·塔萨（Dennis G Tasa），2。Lal and Panna的地球科学基础，Anmol Publishers 3。 地球科学书，维克拉姆·辛格（Vikram Singh），拉杰什（Rajesh）第一版4。 气候学：气候气氛，K。Siddhartha5。 环境污染控制的要素，O.P。 Gupta 6。 环境研究，M.P。 Poonia，S.C。Sharma，Santosh Kumar 7。 环境工程，硕士 POONIA，S.C。Sharma，Santosh KumarLal and Panna的地球科学基础，Anmol Publishers 3。地球科学书，维克拉姆·辛格（Vikram Singh），拉杰什（Rajesh）第一版4。气候学：气候气氛，K。Siddhartha5。环境污染控制的要素，O.P。Gupta 6。 环境研究，M.P。 Poonia，S.C。Sharma，Santosh Kumar 7。 环境工程，硕士 POONIA，S.C。Sharma，Santosh KumarGupta 6。环境研究，M.P。Poonia，S.C。Sharma，Santosh Kumar 7。环境工程，硕士POONIA，S.C。Sharma，Santosh Kumar
利用神经特征增强任务 fMRI 个体差异研究
本研究由 K99AA030808 (DAAB) 和 R01DA54750 (RB) 资助。其他资助包括：AJG (DGE-213989)、SEP (F31AA029934)、ASH (K01AA030083)、RB (R21AA027827、U01DA055367)。本研究的数据由青少年大脑认知发展 (ABCD) 研究提供，该研究由美国国立卫生研究院和其他联邦合作伙伴颁发的 U01DA041022、U01DA041025、U01DA041028、U01DA041048、U01DA041089、U01DA041093、U01DA041106、U01DA041117、U01DA041120、U01DA041134、U01DA041148、U01DA041156、U01DA041174、U24DA041123 和 U24DA041147 奖项资助 (https://abcdstudy.org/federal-partners.html)。参与站点列表和研究调查员的完整列表可在 https://abcdstudy.org/consortium_members/ 上找到。ABCD 联盟调查员设计并实施了这项研究和/或提供了数据，但不一定参与了本报告的分析或撰写。本稿件反映的是作者的观点，可能不反映 NIH 或 ABCD 联盟调查员的意见或观点。
双重任务培训在提高认知方面的功效...
摘要：本研究研究了双任务训练（DTT）在改善脑外伤患者（TBI）患者认知和运动功能方面的功效。认知和运动障碍是TBI的常见后遗症，通常会破坏患者进行日常活动的能力，需要同时进行身体和心理努力。双重任务培训涉及同时执行认知和运动任务，并作为有效的康复策略提出。进行了系统的审查和荟萃分析，包括随机对照试验和关注DTT的TBI患者的观察性研究。结果度量包括改善认知功能（例如注意力，执行功能）和运动性能（例如步态稳定性，平衡）。此外，还评估了双重任务改进到现实世界任务的转移。双任务训练显着改善了认知运动的相互作用，在双重任务条件下，反应时间，任务准确性和步态参数的增强功能明显增强。患者在动态环境中还表现出更好的注意力分配和提高的适应性。重要的是，在随访评估中保持了改善，表明神经塑性作用持久。但是，DTT的功效受到损伤严重性，任务复杂性和训练持续时间等因素的影响。双重任务培训是改善TBI患者认知和运动功能的有效且有希望的干预措施，从而促进了他们重新融入日常生活。未来的研究应探讨最佳任务组合，个性化培训方案和长期结果，以最大程度地提高其临床适用性。
基于EEG
摘要 - 近年来，神经科学家与脑部计算机界面（BCI）设备的开发有关。运动障碍患者可能会受益于BCIS作为通信手段和恢复运动功能的手段。脑电图（EEG）是评估神经元活性的最常用之一。在许多计算机视觉应用中，深度神经网络（DNN）显示出显着的优势。倾向于最终使用DNN，我们在这里提出了一个浅神经网络，该网络主要使用两个卷积神经网络（CNN）层，其参数相对较少，并且快速学习了脑电图的光谱时暂时特征。我们将该模型与其他三个神经网络模型进行了比较，该模型具有不同的深度，该模型使用了针对患有运动障碍的患者和视觉功能下降的患者的眼神闭合状态应用于精神算术任务。实验结果表明，浅CNN模型的表现优于所有其他模型，并达到了90的最高分类精度。68％。处理跨主题分类问题也更加健壮：仅3％的准确性偏差而不是15。传统方法的6％。
将AI代理放在一般任务上的步调
多模式的大型语言模型（LLMS）在大量数据集中受过培训的多模型在许多情况下变得越来越有能力。但是，此类模型的capabilies通常在狭窄的任务中进行评估，就像标准的机器学习模型接受了针对特定目标的训练一样。，我们通过将最新的LLM代理通过其步调进行一般任务来解决不同的策略，以解决三个受欢迎的游戏 - Wordle，Face Quiz和Flashback。这些游戏很容易被人类解决，但他们要求一定程度的自我意识和更高层次的能力来实验，从错误中学习并计划。我们发现LLM代理在这些一般任务中表现出不同的性能。他们缺乏从错误和自我纠正能力中学习的意识。llms在最复杂的认知子任务中的性能可能不是其在现实世界环境中部署的限制因素。相反，重要的是要通过包含多个齿轮任务的一般测试来评估吸气LLM的功能，从而使它们能够解决完整的现实世界应用。
多任务处理会给你带来多少成本？一项调查...
多任务处理是一种被广泛研究的现象，近年来由于现代技术的发展而引起了人们的兴趣。执行多项任务需要分散认知功能的行为一直存在，但由于开车时发短信的普遍性和与之相关的危险，这种行为变得越来越普遍。由于人们认为在操作机器时多任务处理存在风险，许多州都出台了法律来防止这种行为，但除了发短信和开车的高风险情况外，人们很少探索在低风险环境下进行任务处理的效果，以评估其成本和收益。以前测试多任务处理效果的方法主要是在驾驶和学业成绩的背景下，并得出结论，从事多项活动会影响认知功能。然而，人们较少关注对家庭环境中分心影响的可量化和客观衡量标准。本研究的目的是使用认知评估工具 Brain Gauge，通过纳入不同类型的媒体作为干扰因素，研究多任务处理的强度和类型与认知处理之间的关系。这项研究通过测试受试者同时执行一系列有趣但平凡的任务时的反应时间来探索这一点。最终发现，与对照组相比，看电视时的反应时间有显著的变化。这项研究的结果可以用来更好地了解多任务处理如何影响认知功能，并有助于确定在做作业和开车等重要任务时是否应该避免多任务处理。