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Caldervale高中改善学生出勤的战略
，尽管有正常的干预措施，包括与父母/护理人员的面对面会议，但孩子的缺席并没有改善，那么在下一次适当评估需求满足的情况下，应提出有关的孩子，这是Caldervale高中支持和计划途径的起点。孩子的学生支持老师，DHT学生支持和相关年的负责人将参加本次会议。随后，这可能会导致举行儿童会议（TATC）的团队，具体取决于年轻人的确定个人需求
基于Inquiry的科学如何支持数学中的学生学习？
z数学技能通过在不同上下文中的应用来巩固。根据Pepin（2015）的说法，许多学生在两种不同的情况下努力认识到相同的数学概念。当采用科学询问并且学生参与探索随着时间的变化以及因果关系的变化时，还需要它们来测量，记录和执行算术操作，例如减法，加法或乘法。学生在新的环境中使用数学，并明确讨论这将使学生更加了解数学及其在整个课程中所扮演的角色。以这种方式，增强了学生数学理解的质量，因为儿童正在积极地形成对科学背景下的数学概念的理解，而不太关注对事实和规则的记忆（Lange，Brenneman和Mano，2019年）。
从学生到大脑：通过瞳孔测定法研究皮质可塑性的新见解
瞳孔大小的变化与大脑活动模式的变化有关，与特定的认知因素有关，例如唤醒，注意力和精神努力。基因座（LC）是大脑去甲肾上腺素能系统中的关键枢纽，被认为是对学生大小的认知控制的关键调节剂，瞳孔直径的变化与去甲肾上腺素（NE）的释放相对应。目光跟踪技术和开源软件的进步已促进了各种实验环境中准确的学生大小测量，从而增加了对使用瞳孔计量法来跟踪神经系统激活状态的兴趣，并作为脑疾病的潜在生物标志物。本评论探讨了瞳孔测定法作为一种非侵入性和完全翻译的工具，用于研究皮质可塑性，从最近的文献开始，这表明羽毛状测定法可能是估计人类受试者残留可塑性程度的有希望的技术。鉴于NE被称为皮质可塑性和唤醒的关键介体，因此综述包括数据揭示了LC-NE系统在调节脑可塑性和瞳孔大小中的重要性。最后，我们将回顾一下数据，表明瞳孔测定法可以在临床前研究中提供对皮质可塑性的定量和互补度量。
在低成本眼动追踪装置中使用前庭眼反射自动检测瞳孔并估计凝视
摘要 — 自动眼动追踪对于与患有肌萎缩侧索硬化症的人互动、用眼睛控制电脑鼠标以及对葡萄膜黑色素瘤进行控制性放射治疗都具有重要意义。据推测，凝视估计的准确性可能通过使用前庭眼动反射来提高。这种不自主的反射会导致缓慢的补偿性眼动，与头部运动的方向相反。因此，我们假设在眼动追踪过程中让头部自由移动一定比保持头部固定、只让眼睛移动产生更准确的结果。本研究的目的是创建一个低成本的眼动追踪系统，通过保持头部自由移动，将前庭眼动反射纳入凝视估计中。所用的仪器包括一个低成本的头戴式网络摄像头，可记录一只眼睛。尽管用于记录的网络摄像头是低端的，并且没有直接照明，但瞳孔检测是完全自动和实时的，采用了简单的基于颜色和基于模型的混合算法。本研究测试了基于模型的算法和基于插值的算法。根据凝视估计结果中的平均绝对角度差，我们得出结论，基于模型的算法在头部不动时表现更好，而在头部移动时同样表现良好。当头部自由移动时，使用任一算法，凝视点与目标点的大多数偏差小于 1 ◦，可以得出结论，我们的设置完全符合文献中的 2 ◦ 基准，而头部不动时的偏差超过 2 ◦。所使用的算法之前未在被动照明下进行测试。这是首次研究考虑到前庭眼反射的低成本眼动追踪装置。
tpdnet：用于嵌入式机器学习处理器组的微小学生检测神经网络Ethos-u55
摘要。增强现实和虚拟现实（AR/VR）系统包含几个不同的传感器，包括用于手势认可的图像传感器，头姿势跟踪和瞳孔/眼睛跟踪。所有这些传感器的数据必须由主机处理器实时处理。对于未来的AR/VR系统，需要新的传感技术来满足功耗和性能的需求。当前的学生进行分辨率约300x300像素及以上的图像进行。因此，深神经网络（DNN）需要主机平台，这些平台能够通过此类输入分辨率计算DNN来实时处理它们。在这项工作中，将瞳孔检测的图像分辨率优化为100x100像素的分辨率。引入了一个微小的学生检测神经网络，可以使用ARM Cortex-M55和嵌入式机器学习（ML）Proces-sor Arm Ethos-U55处理，其性能为每秒189帧（FPS），并且检测率很高。这允许减少图像传感器和主机之间的通信功耗，以获取未来的AR/VR设备。
神经α振荡和学生大小在竞争视听任务条件下差异索引认知需求
认知需求被认为可以调节两种经常使用但很少合并的措施：学生大小和神经A（8 - 12 Hz）振荡能力。但是，尚不清楚这两种措施在综合视听条件下是否以类似方式捕获认知需求。在这里，我们记录了学生的大小和神经功能（使用脑电图），而男女的人参与者同时执行了视觉上的多重对象跟踪任务和听觉差距检测任务。这两个任务的困难彼此独立。参与者的表现随着认知需求的增长而降低了准确性和速度。学生的大小随着听觉和视觉任务的难度而增加。相比之下，一个功率显示出不同的神经动力学：顶叶的功率随着视觉任务的难度增加而降低，但不会随着听觉任务的难度增加而降低。此外，与任务难度无关，参与者内部试用的学生大小的逐审波动与权力负相关。难度引起的瞳孔大小的变化和力量没有相关，这与他们不同的认知需求敏感性一致。总体而言，当前的研究表明，在复杂的听力任务条件下，认知需求和相关努力的神经生理指标的动力学是多方面的，并且潜在的模态依赖性。
在竞争性视听任务条件下，神经 α 振荡和瞳孔大小差异性地指示认知需求
图 1. 实验设计。A：试验设计。听觉和视觉刺激同时呈现。听觉间隙检测任务：参与者必须在白噪声 7 秒内检测到间隙（间隙可能发生在 4-6 秒的时间窗口内）。对于“困难”条件，间隙持续时间单独滴定至 75% 正确。对于“简单”条件，间隙持续时间加倍。多物体跟踪任务：参与者观看 16 个移动点，并被要求在移动点场景中跟随最初提示的（红色）点。7 秒后，点停止移动，三个点被标记为绿色，并标为 1、2 和 3。参与者必须决定三个点中的哪一个是提示点。参与者必须跟随一个（简单）或五个（困难）点。分析集中在 3-4 秒的时间窗口（间隙前窗口；此外，由于其反应缓慢，还关注 5-6 秒的瞳孔大小窗口）。 B：单任务会话（左）和双任务会话（右）的设计。在单任务会话中，参与者分别执行听觉和视觉任务（但始终呈现视听刺激）。在双任务条件下，参与者同时执行这两项任务。C：假设示意图。如果生理测量指标独立于模态来指示认知需求，则难度增加的影响在各种模态之间应该是相同的（左图）。或者，难度增加的影响可能在不同的感官模态之间有所不同（右图）。
使用瞳孔平面波前数据导出动态测距瑞利信标弗里德参数值的湍流剖面分析
摘要。大气湍流通常会阻碍远距离光学成像应用。湍流对成像系统的影响可以表现为图像模糊效应，通常通过系统中存在的相位失真来量化。模糊效应可以根据沿传播路径测量的大气光学湍流强度及其对成像系统内相位扰动统计的影响来理解。获取这些测量值的一种方法是使用动态范围的瑞利信标系统，该系统利用沿传播路径的战略性变化的信标范围，有效地获得影响光学成像系统的像差的估计值。我们开发了一种从动态范围的瑞利信标系统中提取断层扫描湍流强度估计值的方法，该系统使用 Shack - Hartmann 传感器作为相位测量装置。介绍了从快速序列中获得的战略性范围变化的信标测量中提取断层扫描信息的基础，以及典型湍流场景的建模示例。此外，处理算法还用于模拟孤立强湍流层的识别。我们介绍了所选处理算法的基础，并讨论了该算法作为大气湍流分析方法的实用性。© 作者。由 SPIE 根据 Creative Commons Attribution 4.0 Unported 许可证出版。分发或复制本作品的全部或部分内容需要完全署名原始出版物，包括其 DOI。[DOI：10.1117/1.OE.59.8.081807]
父母和运动员脑震荡信息表
• One pupil larger than the other • Is drowsy or cannot be awakened • A headache that gets worse • Weakness, numbness, or decreased coordination • Repeated vomiting or nausea • Slurred speech • Convulsions or seizures • Cannot recognize people or places • Becomes increasingly confused, restless, or agitated • Has unusual behavior • Loses consciousness (even a brief loss of consciousness should be taken seriously)
2014-Leupold-Optics-Catalog.pdf - ACP-Waffen
不同瞄准镜之间的可见亮度差异是由多种因素造成的，但最重要的因素莫过于出瞳。人眼的瞳孔扩张范围从明亮阳光下的约 2 毫米到黑暗中的 7 毫米。为了充分发挥瞄准镜的潜力，出瞳需要与人眼的瞳孔扩张相匹配。10 倍放大倍数下的 40 毫米物镜将具有 4 毫米出瞳，面积为 12.6 平方毫米……非常适合清晨或傍晚拍摄。50 毫米物镜将使出瞳增加到 5 毫米，面积为 19.6 平方毫米。这意味着总光通量增加了 56%。在某些光学器件上，例如固定倍率 4x33mm，出瞳直径超过 8mm……您的眼睛被光线所笼罩，图像异常明亮。因此，大物镜的优势在于，它可以在更高放大倍数下增加出瞳直径。