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河滨统一学区计划为虚拟和亲自/混合教学提供认证的代替教师是图表
●教师/学校秘书应通过AESOP/FRANTLINE系统要求获得认证的代替教师。www.aesoponline.com●登录前线www.aesoponline.com，并按照下面的说明在eesop/Frontline中输入缺席。●输入您缺席的日期。●进入缺席时，如果需要替代，请选择“是，需要替代”●输入缺席的原因：“疾病，PB，PN等”。●由于将实际上/远程学习进行指导，因此RUSD老师必须将课程计划上传到代替教师的eesop/Frontline门户网站●这是您将课程计划上传到代替教师的eesop/Frontline Portal的方式：●准备在Aesop/Frontline中创建课程，请按照pdf附件来节省课程。●单击“选择文件”（请参阅下图）选择当天的PDF课程计划，然后上传文件。●凭证技术员，Jewel Bundy将确保已分配的替代品已经在Google教室接受过培训。
布朗尼水合水中的解密密度波动
水对于地球上的所有生命都是必不可少的，是最常见的液体。However, its behaviour is unique exhibiting a range of anomalous properties, including increased density upon melting, a density maximum at 277 K (4 °C), reduced viscosity under pressure at below 306 K (33 °C), high surface tension, and decreased isothermal compressibility and heat capacity with the temperature at ambient conditions, with minimum values at 319 K (46 °C) and 308 K (35 °C), 分别。[1]已经提出了在热平衡上竞争的两个竞争氢键组织的假设来解释这种行为。[2]这两个组织表现为两个阶段，即高加密液体（LDL）和高密度液体（HDL），在超冷方案中。[3]然而，尽管在水中出现了最近可能的伪相图，但在环境条件下，这两个不同的结构组织的存在及其含义仍然难以捉摸和有争议。[2]在这里，我们展示了NAYF 4：YB/ER上转换纳米粒子（UCNPS）的实验测量如何通过在水平条件下通过上转化的液化液体测量法分散在水中的某些假设。该方法可以使用不同尺寸的UCNP评估液体水中LDL基序的尺寸分布，从而通过简单地改变水性悬浮液的pH来模仿压力对氢键网络的影响，从而在环境条件下工作的好处。[4]这种实验方法提供了一种新的方法来研究水的两态模型，并通过检查环境条件对UCNP的运动的影响，例如不同的pH值和溶剂，从而更深入地了解液态水中氢键的组织。
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巴基斯坦的大脑流失状况，重点是医疗保健部门
在这本简介中，我们将注意力集中在巴基斯坦，目的是多元化对从该国迁移的人的大脑流失研究，主要是为了寻找更好的生活质量和机构，尤其是专注于医疗保健部门。大脑流失已成为一种永久上升的现象，越来越技能的工人离开该国，但对该群体的研究较少。巴基斯坦由于最近的经济动荡以及对国家的影响，对那些留下的人的影响以及用于最大程度地利用所有利益相关者的利益，对熟练工人从发展中国家的移民提供了独特的见解。该国的大脑流失导致缺乏高素质的医疗专业人员，政府的投资回报率很差。
职业 - 探索和技能 - 训练 - 使用虚拟现实 -
对大脑的基于工作的学习●在一项研究中，“ VR增强了局部相互作用，激活了功能模块之间的更健壮和广泛的途径，并改善了全球整合，全球隔离和同时的局部隔离”*●“虚拟现实（VR）模拟了一个人工感觉世界，在该世界中，用户可以与各种虚拟项目和环境进行交互，并成为一种集成的刺激，尤其是在皮质系统中……。这种灵活，沉浸式和用户友好的交互技术可以改善认知和记忆功能……●通过激活神经可塑性来实现这种功能改进，这是Cortex编码体验并学习新行为并响应环境变化的新行为的过程“…
7 个适合虚拟学习的大脑休息过渡
1. 首先将双手举起，摆动手指，并用嘴巴发出柔和的呼呼声 2. 反复搓手掌 3. 打响指 4. 拍大腿，左右交替 5. 拍手或跺脚 6. 大声拍手 7. 然后反转……直到回到摆动手指和柔和呼呼的声音！ 8. 你刚刚制造了一场暴风雨！
Associate-3Ddet：用于 3D 点云对象检测的感知到概念关联
尽管最近的研究通过深度学习技术突破了极限，但从 3D 点云中进行物体检测仍然是一项具有挑战性的任务。由于严重的空间遮挡和点密度随到传感器距离的固有变化，同一物体在点云数据中的外观会有很大变化。因此，设计针对这种外观变化的鲁棒特征表示是 3D 物体检测方法的关键问题。在本文中，我们创新地提出了一种类似域自适应的方法来增强特征表示的鲁棒性。更具体地说，我们弥合了特征来自真实场景的感知域和特征从由富含详细信息的非遮挡点云组成的增强场景中提取的概念域之间的差距。这种领域自适应方法模仿了人脑在进行物体感知时的功能。大量实验表明，我们简单而有效的方法从根本上提高了 3D 点云物体检测的性能并取得了最先进的结果。
某种情况下的英国战略
这篇论文准确地预测了意大利将加入对英国的战争；事实上，墨索里尼于 6 月 10 日宣战，希望从轴心国盟友法国的失败中获得物质利益。正如论文所指出的，这使得英国在地中海和中东的战略地位变得极为复杂，因为法国对西地中海的控制终止，意大利的地位因此得到加强，相对于英国在马耳他的基地以及英国对埃及和苏伊士运河的控制，两者都受到威胁。此后，地中海和北非沿海地区成为未来三年英国大部分战争努力的中心。地中海平衡的这种变化反过来又使日本在远东的局势变得复杂。英国在马来亚的地位现在很大程度上取决于美国，因为一旦日本入侵，现在没有舰队可以向东派遣，这是正确的。然而，它错误地认为西班牙和葡萄牙将落入轴心国的控制之下，这可能会导致直布罗陀的丧失。事实上，在佛朗哥大元帅领导下的法西斯西班牙虽然同情轴心国，但他们谨慎地寻求平衡这种同情与持续的中立。葡萄牙自始至终保持坚定的中立立场。作者认为美国将广泛同情英国，这一假设基本上是正确的，尽管在珍珠港事件之前，罗斯福总统不得不在该国和美国国会强烈的孤立主义情绪面前谨慎行事。
多视图3D对象检测的多视图actentive上下文化
我们介绍多视图的细心上下文化（MVACON），这是一种简单而有效的方法，用于改善基于查询的多视图3D（MV3D）对象检测中的2D- TO-3D功能。尽管在基于查询的MV3D对象检测的领域取得了显着的进展，但先前的艺术通常会因高分辨率的高分辨率2D特征而缺乏基于密集的注意力提升的高分辨率2D特征，或者由于高计算成本，或者由于3D Queries的高度密集地接地不足，无法以3D Queries的高度质量为基于稀疏注意的多级2D功能。我们提出的MVACON使用代表密集但计算稀疏的细心特征连续化方案击中了两只鸟，该方案对特定的2d到3d feleture提升方法不可知。在实验中，使用BEVFormer及其最近的3D变形注意（DFA3D）变体以及PETR对纳斯曲霉基准进行了彻底的测试，并显示出一致的检测性能提高，尤其是在位置，方向和VELOCITY PRECTICTAR中提高了一致的检测性能。还可以在Waymo-Mini基准测试器上进行测试，并具有类似的改进。我们在定性和定量上表明，基于全局群集的上下文有效地编码了MV3D检测的密集场景级上下文。我们提出的MVA-CON的有希望的结果加强了计算机视觉中的格言 - “（contectu-alsized）特征事项”。
