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LTSC EDD手册 - 教育研究生院
LTSC EDD计划从1年开始将论文（DIP）整合到课程中，从而确保学生在教师支持下逐步发展他们的研究。每个里程碑将实践问题（POP）完善为严格的，以从业者为中心的论文。以下概述了里程碑的进程。资格预审的论文（Pre-QP）→成为第1章的学生开始，学生从资格资格前论文开始，这是一篇10页的文章，该论文在春季1末期，他们定义了自己的流行音乐。本文确定了他们的研究的基础，阐明了问题的重要性和关键的研究问题。在教师评估和成功的辩护之后，本文成为DIP第1章的基础。合格论文（QP）→成为第2章在预先资格纸基金会上建立的第2章，合格论文通过结合背景分析和方法概述来扩展研究。在第2秋季第4周到期，这个里程碑完善了POP，同时证明了拟议的研究的可行性。对合格论文的成功辩护标志着学生准备提出独立研究的准备，并正式建立了他们浸入的前两章草案。下降提案辩护→涵盖DIP第1-3章的提案防御，到春季2年底到期，要求学生完善并整合其浸入的第1至第3章，并正式介绍他们的研究设计和方法。此阶段包括书面建议，预先录制的演讲和同步的口头防御。成功的辩护使学生能够继续进行数据收集和分析。DIP发现→在第3年最终确定第1-4章，学生进行研究，分析发现并完成DIP的第3和第4章。在此阶段，论文由四个关键章节组成：第1章介绍了流行，研究问题和目的；第2章提供了背景分析；第3章详细介绍了调查方法和方法论；第4章介绍了发现，含义和建议。DIP调查结果防御→最后一步最终的里程碑是实践中的论文，该论文发生在春季3。学生提交他们完成的DIP第1-4章，并通过书面提交，现场或记录的演讲以及同步的口头辩护提出他们的发现。这种辩护是对他们进行应用，从业者驱动的研究能力的最终评估，从而导致教育和社会环境的有意义的变化。
FedDG：通过连续频率空间中的情节学习对医学图像进行分割的联合域概括
联合学习允许分布式的医疗机构可以协作学习具有隐私保护的共享预测模型。在临床部署时，接受联邦学习的模型仍会在联邦外面完全看不见的霍斯群岛上使用时仍会遭受性能下降。在本文中，我们指出并解决了联合域的生成（FedDG）的新型问题设置，该设置旨在从多个分布式源域中学习联合模型，以便它可以直接概括为看不见的目标域。我们提出了一种新颖的方法，在持续频率空间（ELCF）中称为情节学习，通过启动每个客户端在数据分散率的挑战性约束下利用多源数据分布来利用多源数据分布。我们的方法通过有效的连续频率空间插值机制以隐私保护方式传输客户之间的分布信息。通过转移的多源分布，我们进一步仔细设计了面向边界的情节学习范式，以将本地学习暴露于域分布变化，尤其是在医学图像分割场景中尤其满足模型概括的挑战。在两个医学图像分割任务上，我们的方法的有效性优于最先进的表现和深入消融实验。可以在https://github.com/liuquande/feddg-elcfs上使用代码。
BoardDocs® LT
如果董事会政策、程序和行政法规中的具体要求对军人家庭子女的入学、安置和就读造成障碍，则总监应有权免除这些要求。[7][8][9][12][16][17][19] [22] 总监或其指定代表应与国务院指定的军人家庭教育联络员、学校工作人员、派遣学校、当地机构和其他实体合作，支持军人家庭子女的需求。指导方针根据契约和董事会政策，应根据每个学生的需要为在本学区就读的军人家庭子女提供支持和服务。[23][24][25][26][27] PSBA 修订版 9/24 © 2024 PSBA
Mike Watson，教育学博士 简历
• 零售业评估咨询委员会代表，机构研究、评估和分析办公室。（2024 年至今）。 • 组织并领导学生全国零售联合会 (NRF) 纽约之旅 (2024)。 • 开发并领导哥伦比亚艺术博物馆展览沉浸式体验，Rendez - Vous，Lee Alexander McQueen（2023 年）。 • 开发并领导 Belk 沉浸式一日游，前往北卡罗来纳州夏洛特的 Belk 总部和旗舰店。（2023 年秋季）。 • 奥古斯塔国家高尔夫俱乐部沉浸式体验之旅（2022 年至今）。 • 新生入学指导、零售业演示和分组会议（2022 年至今）。 CIEL（综合体验式学习中心）高级教职研究员支持学生开发以领导力卓越 (GLD) 电子作品集毕业，并探索综合学习策略的应用。与 CIEL 人员和同行合作，评估学生的学习情况并寻求奖学金机会，包括国家演讲和出版物。
Quinn，Pt，Edd，Fapta
（212）.678.3424 lq2165@tc.columbia.edu教师网站：http：//www.tc.columbia.edu/faculty/faculty/lq2165/在物理治疗中，1991 - 1993年，纽约州哥伦比亚大学教师学院，纽约州运动科学系M.A. 在运动学习中，1993 - 1994年，纽约州哥伦比亚大学教师学院，纽约州运动科学系Ed.M. 在运动学习1994-1996哥伦比亚大学教师学院，纽约州运动科学系教师学院 运动科学学术任命01/22至今的运动科学与教育与运动学教授09/20-20-20-tresent主席，生物行为科学系09/19/19-运动学习与控制计划的总监09/15-15-15-15-至高无上received tenure May 2018 Teachers College, Columbia University, New York, NY 01/16-present Adjunct Associate Professor of Rehabilitation and Regenerative Medicine (Physical Therapy) Columbia University Irving Medical Center, New York, NY 09/19-present Honorary Senior Research Fellow 09/16-08/19 Senior Research Fellow Cardiff University Center for Trials Research, Cardiff, UK 09/12-08/16 Senior Research Fellow School of Healthcare科学会加的夫大学，加的夫，英国10/07-08/12荣誉研究研究员医疗保健研究学院卡迪夫大学，加的夫，UK，UK 09/00-05/03在物理治疗中，1991 - 1993年，纽约州哥伦比亚大学教师学院，纽约州运动科学系M.A.在运动学习中，1993 - 1994年，纽约州哥伦比亚大学教师学院，纽约州运动科学系Ed.M.在运动学习1994-1996哥伦比亚大学教师学院，纽约州运动科学系教师学院运动科学学术任命01/22至今的运动科学与教育与运动学教授09/20-20-20-tresent主席，生物行为科学系09/19/19-运动学习与控制计划的总监09/15-15-15-15-至高无上received tenure May 2018 Teachers College, Columbia University, New York, NY 01/16-present Adjunct Associate Professor of Rehabilitation and Regenerative Medicine (Physical Therapy) Columbia University Irving Medical Center, New York, NY 09/19-present Honorary Senior Research Fellow 09/16-08/19 Senior Research Fellow Cardiff University Center for Trials Research, Cardiff, UK 09/12-08/16 Senior Research Fellow School of Healthcare科学会加的夫大学，加的夫，英国10/07-08/12荣誉研究研究员医疗保健研究学院卡迪夫大学，加的夫，UK，UK 09/00-05/03
标准化Meddra查询的入门指南（...
SMQ是出于公认的Meddra用户社区的需求，以帮助识别和检索安全数据。原始的Meddra特殊搜索类别（SSC）是出于类似目的而用于类似目的的，但是经过数年的使用，生物制药社区（监管机构和行业）得出结论，这些工具没有充分满足需求。在响应中，MEDDRA维护和支持服务组织（MSSO）于2002年初开始开发MEDDRA分析组（MAGS）。mags被定义为从MEDDRA层次结构的任何级别（通常是LLT）以及与MAG名称定义的医疗状况或感兴趣的领域相关的任何级别的术语集合，包括符号，症状，症状，身体发现，实验室和其他物理学测试数据以及与医疗状况相关的情况或与医疗状况相关的领域。
feddrl：值得信赖的联合学习模型融合方法...
摘要。联合学习促进了多个参与者之间的协作数据分析，同时保留用户隐私。但是，常规联合学习方法通常采用加权平均技术来进行模型融合，面临两个重要的挑战：1。将恶意模型纳入福音过程会大大破坏汇总全局模型的准确性。2。由于设备和数据的异质性问题，客户端的数量不能确定模型的重量值。为了解决这些挑战，我们提出了一种基于强化学习（FEDDRL）的值得信赖的模型融合方法，其中包括两个阶段。在第一个阶段，我们提出了一种可靠的客户选择机制，以将恶意模型排除在融合过程中。在第二阶段，我们提出了一种自适应模型融合方法，该方法根据模型质量动态分配权重以汇总最佳的全局模型。最后，我们在五个不同的模型融合场景上验证了我们的方法，这表明我们的算法显着增强了可靠性，而不会损害任何认可。
Urban Freeway互换中连接的自动化和人类驱动的车辆混合交通：安全分析和登机假设
摘要：在高速公路上引入连接的自动化车辆（CAVS）提出了重大挑战，尤其是在与人类驱动车辆的互动中，影响交通流量和安全性。本研究采用交通微仿真和替代安全评估措施软件来研究Cav -Human驾驶员的相互作用，从而估计潜在的冲突。虽然先前的研究承认，与骑士共享道路时，人类驾驶员可以调整其行为，但尚未完全了解相关风险的根本原因和范围。该研究的重点是CAV的存在如何减少冲突，采用替代安全措施和现实世界中混合的交通数据，并评估意大利和美国在各种城市环境中的高速公路交换配置的安全性和性能。本研究提出了用于优化城市布局的工具，以最大程度地减少混合交通环境中的冲突。结果表明，添加辅助车道会增强安全性，尤其是用于骑士和后端碰撞。沿着互换坡道，在纵向冲突方面，独家的CAV流与人类驱动的行为相似，但是混合的交通流（由CAVS和人类驱动的车辆组成）可能会导致更多冲突。值得注意的是，当骑士在几乎相同的条件下跟随人类驱动的车辆时，会出现更多的冲突，强调CAV整合的复杂性以及仔细的安全措施和道路设计考虑因素的需求。
SEABEE 安全停机
E $0 $25K 其他不符合 A - D 类定义但可报告的执勤事故，包括所有 HRST、货物空投、“所有”跳伞事故、所有涉及中枢神经系统的潜水情况、缺氧、肺过度充气综合征或高压治疗等。所有需要急救以外的医疗治疗、失去意识、轻度/有限职责、限制工作、工作调动或失去一天培训时间的非执勤军事伤害均应报告。