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2025 年 PSU SMH 计划模板
PSU 学校心理健康计划（根据 NC SBOE 政策 SHLT-003）强烈建议在完成以下 SMH 计划之前进行本地需求评估和资源映射。完成 SHAPE 质量评估和/或使用 NCDPI SEL 和危机应对实践指南中的需求评估和资源映射工具将提供以下有针对性的改进计划所需的数据。PSU 的地区 MTSS 团队已完成核心 SEL 实践课程并制定了围绕教学、课程和环境的核心 SEL 实施计划，这些 PSU 将能够制定符合要求的本地改进计划，以促进学生的健康和福祉。PSU 令人信服的 SEL 和学校心理健康改进原因和愿景：[在此处插入您的愿景声明]
替代教育过渡计划模板
从派出学校到替代教育 (AE) 站点再返回的过渡计划将确保有效高效地传递相关信息、遵守 BESE 政策，并为学生提供基于证据的学术和行为干预。学生在 AE 站点所花的时间不仅应解决学术和行为需求，还应解决导致离开派出学校的根本问题，并且计划的设计应以学生在学术上回到派出学校为目标。完善的过渡应为所有相关利益相关者带来更好的体验：学生、教师、家庭和管理人员。
CCSPP：实施计划模板
此加州社区学校合作计划 (CCSPP) 实施计划模板由州社区学校转型援助中心 (S-TAC) 与加州教育部 (CDE) 合作创建。此模板旨在支持实施申请人提交实施计划（每个站点）作为其申请请求的一部分，并更广泛地支持 CCSPP 受助者实施社区学校。它应被视为一份动态文档，定期更新以反映您的社区学校的进展和需求、立法更新以及由您的持续改进和学校社区参与流程所形成的课程修正。整个模板都引用了地方教育机构 (LEA)，以鼓励 LEA 和站点在实施 CCSPP 方面进行合作。
学区远程学习计划模板
2020 年 6 月 24 日，杜西州长发布了 2020-41 号行政命令，在 COVID-19 期间优先考虑儿童和学校，涉及 2020-2021 学年学校重新开放。作为行政命令的一部分，所有公立学校均可提交远程学习计划 (DLP)，以获得在 2020-2021 学年为未获得亚利桑那州批准的在线教学 (AOI) 计划的学生提供远程学习选项的灵活性。学区必须在实施远程学习之前向亚利桑那州教育局 (ADE) 提交 DLP。学区可在向 ADE 提交计划后开始运营其 DLP。特许学校必须使用亚利桑那州特许学校委员会 (ASBCS) 提供的模板，并且必须按照 ASBCS 和每个特许持有人指定的教育项目经理在通讯中指定的方式提交其 DLP。
电线制造的钢板的疲劳测试和分析
电线定向能量沉积（DED），也称为电线 - 弧形添加剂制造（WAAM），是一种金属3D打印技术，以其高效率，成本效益，构建量表的灵活性以及对建筑行业的适用性而闻名。但是，仍然缺乏有关WAAM元素结构性表现的基本数据，尤其是关于其疲劳行为的基本数据。因此，已经进行了对WAAM钢板疲劳行为的全面实验研究，并在此报告。在几何，机械和微观结构表征之后，在单轴高周期疲劳载荷下测试了一系列WAAM优惠券。已经进行了涵盖各种应力范围和应力比（r = 0.1、0.2、0.3和0.4）的正式和加工息票的75次疲劳测试。数值模拟也研究了由其表面起伏引起的局部应力浓度。使用恒定寿命图（CLD）和S -n（应激寿命）di agrams分析疲劳测试结果，该结果基于标称和局部应力。CLDS表明，未建造的WAAM钢的疲劳强度对不同的应力比相对不敏感。S -n图显示，相对于机械加工材料，在疲劳耐力限制的疲劳耐力极限中，表面起伏的降低约为35％，在同一负载水平下疲劳寿命减少了约60％。还为WAAM钢提出了基于标称应力的初步压力和基于局部应力的S-N曲线。表明，AS建造和加工的WAAM优惠券分别表现出与常规钢对接焊缝和S355结构钢板的相似疲劳行为。
附件 25 模板 - 海军海上系统司令部
Navy.mil › NUWC_Newport 2022 年 12 月 31 日 — 2022 年 12 月 31 日 ... 工程设计、开发和评估；建模和仿真；海上测试和评估 (T&E)；综合后勤支援 (ILS) 和舰队...
DNA：用于模板的可变形神经关节网络...
在本文中，我们提出了一种新型的可变形神经关节网络 (DNA-Net)，这是一种基于无模板学习的方法，用于从单个 RGB-D 序列进行动态 3D 人体重建。我们提出的 DNA-Net 包括一个神经关节预测网络 (NAP-Net)，它能够通过学习预测一组关节骨骼来跟随输入序列中人体的运动，从而表示人体的非刚性运动。此外，DNA-Net 还包括有符号距离场网络 (SDF-Net) 和外观网络 (Color-Net)，它们利用强大的神经隐式函数来建模 3D 几何和外观。最后，为了避免像以前的相关工作那样依赖外部光流估计器来获得变形线索，我们提出了一种新的训练损失，即基于易到难几何的损失，这是一种简单的策略，它继承了倒角距离的优点来实现良好的变形引导，同时仍然避免了其对局部不匹配敏感性的限制。DNA-Net 以自监督的方式直接在输入序列上进行端到端训练，以获得输入对象的 3D 重建。DeepDeform 数据集视频上的定量结果表明，DNA-Net 的表现优于相关的最先进方法，并且有足够的差距，定性结果还证明我们的方法可以高保真度和细节重建人体形状。