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成长心态课程课程课程描述成长心态可以帮助学生学习挑战，培养内在动机和
成长心态课程课程课程描述成长心态可以帮助学生学习挑战，培养内在动力，并最终养成思想的习惯，从而促进终身学习。该在线课程将向K-12教育者介绍成长心理心理背后的原理和与大脑有关的科学。他们将了解自己拥有成长心态的含义，这与固定思维方式有何不同，以及他们如何在课堂上促进成长心态。通过协作讨论和反思性日记，他们将探索如何增强实践并建立课堂文化的方式，使学生不必担心失败。他们将讨论将成长心态介绍给学生的想法，以及他们可以将成长心态的原则传达给父母的方式。他们还将探讨有关成长心态的共同误解，并讨论避免陷阱的策略。参与者将了解形成性评估的重要性以及如何使用它来促进成长的心态。作为一个最终项目，参与者将开发一个与在课堂上发展成长心态有关的S.M.A.R.T目标。（2个MSDE学分）先决条件这是一门入门课程，适合教师，技术专家，课程专家，专业发展专家或其他学校人员。参与者有望定期访问计算机。此外，参与者应精通使用电子邮件，浏览互联网并导航到计算机文件。本课程完成后的课程结果，参与者将能够：
烧毁的课堂气候，内在动机和学术参与：探索工作需求资源模型中未解决的问题
《韩国国家报告》宣布，韩国青少年的学术压力水平在经济合作与发展组织（OECD）国家中高度排名，这意味着韩国的学校使学生受到普遍的学术压力和处罚，迫使他们优先考虑更高的学习成绩（Cho等，2018）。大多数韩国人都重视学术精英主义 - 他们从一所较高级别的大学攻读学位，他们认为这有可能保证经济成功的特权生活，并且具有较高的工作场所，具有公司的利益。韩国的老师和父母希望学生优先考虑学术工作，并将精力投入学术成就（Bong等，2008）。学术精英主义的社会价值观的这些环境使韩国学生从顶级大学的学位视为直接对未来成功的快捷方式（Cho，2017）。与其他经合组织国家相比，韩国的教育氛围强调了顶级大学的学位，从而产生了竞争，以提高学业成绩，这意味着沉重的学术工作负担负担，以及对青少年的心理压力。学生在竞争中受到教师和父母的学术超负荷和学术成就压力的困扰，这使他们受到学术要求的影响（Song等，2015）。因此，这些周围环境下的青少年对生活和降低了学术倦怠的高风险较低（Cho，2017; Kim等，2010; Lee＆Lee，2018; Shin＆Yu，2014）。总而言之，韩国的教育特征，优先考虑顶级大学的学位，可以产生大量的学术工作，并使父母或老师重视更高的GPA，这对学术需求影响学术倦怠（Noh等人，2013年）。这项研究旨在调查学生在学生中的共同经验（即烧毁的气候）如何影响积极的学术心理健康（即学术参与），以评估被烧毁的气候作为韩国特征对学生学术参与的影响。
设备无关量子密钥分发中密钥速率的基本限制
摘要 在本文中，我们引入了内在非局域性和量子内在非局域性作为贝尔非局域性的量化器，并证明它们在局部操作和共享随机性下满足某些理想性质，例如忠实性、凸性和单调性。然后，我们证明内在非局域性是使用以相关性 p 为特征的设备执行的任何设备独立协议的密钥协商容量的上限，而量子内在非局域性是从底层量子模型产生的相关性的相同容量的上限。我们还证明内在可控性是忠实的，它是使用以组合 ˆ r 为特征的设备执行的任何单边设备独立协议的密钥协商容量的上限。最后，我们证明量子内在非局域性受内在可控性的约束。
早期 ERBB2/HER2 阳性乳腺癌的肿瘤内在亚型和基因表达特征 CALGB 40601、NeoALTTO 的汇总分析
结果 在汇总分析中，758 名女性的中位年龄为 49 岁，12% 为亚裔，6% 为黑人，75% 为白人。总体而言，pCR 结果与 ERBB2 富集（风险比 [HR]，0.45；95% CI，0.29-0.70；P < .001）和基底样（HR，0.19；95% CI，0.04-0.86；P = . 03）亚型的 EFS 相关，但与管腔 A 或 B 肿瘤无关。在意向治疗人群中，与单独使用曲妥珠单抗相比，双曲妥珠单抗加拉帕替尼阻断有 EFS 获益的趋势；然而，在 ERBB2 富集亚型中，曲妥珠单抗加拉帕替尼与单独使用曲妥珠单抗相比具有显著且独立的 EFS 益处（HR，0.47；95% CI，0.27-0.83；P = .009）。总体而言，618 个基因表达特征中有 275 个（44.5%）与 pCR 显著相关，618 个基因表达特征中有 9 个（1.5%）与 EFS 显著相关。ERBB2/HER2 扩增子和多种免疫特征与 pCR 显著相关。管腔相关特征与较低的 pCR 率但较好的 EFS 相关，尤其是在有残留疾病的患者中，并且与激素受体状态无关。pCR 的显著调整 HR 范围为 0.45 至 0.81（较高的 pCR）和 1.21-1.94（较低的 pCR 率）；EFS 的显著调整 HR 范围为 0.71 至 0.94。
驱动神经群体动力学潜在行为
神经动力学可以反映内在动力学或动态输入，例如感觉输入或来自其他大脑区域的输入。为了避免将时间结构化的输入误解为内在动力学，神经活动的动力学模型应该考虑测量的输入。然而，在神经 - 行为数据的联合动力学建模中，纳入测量的输入仍然难以实现，这对于研究行为的神经计算很重要。我们首先展示了在考虑行为但不考虑输入或考虑输入但不考虑行为的情况下训练神经活动的动力学模型可能导致误解。然后，我们开发了一种线性动力学模型的分析学习方法，该方法同时考虑神经活动、行为和测量的输入。该方法能够优先学习内在的行为相关神经动力学，并将它们与其他内在动力学和测量的输入动力学分离。在具有固定内在动力学的模拟大脑执行不同任务的数据中，该方法无论任务如何都能正确地找到相同的内在动力学，而其他方法可能会受到任务的影响。在来自三名受试者的神经数据集中，他们使用任务指令感官输入执行两项不同的运动任务，该方法揭示了其他方法所遗漏的低维内在神经动力学，这些动力学更能预测行为和/或神经活动。该方法还独特地发现，内在行为相关的神经动力学在不同的受试者和任务中大致相似，而整体神经动力学则不同。这些输入驱动的神经行为数据动力学模型可以揭示可能被遗漏的内在动力学。
自闭症谱系障碍Leyhausen，J。的内在灰质连通性及其基因组基础的差异； Schaefer，T。； Gurr，c。; b
抽象背景：自闭症是一种异质性神经发育状况，伴随着大脑连通性的差异。自闭症中的结构连通性主要在白质中进行了研究。然而，许多与自闭症相关的遗传变异突出了与突触发生和轴突引导有关的基因，因此也暗示了自闭症中固有（即灰质）连接的差异。可以通过所谓的内在全球和本地布线成本在体内评估内在连接。方法：在这里，我们检查了359名自闭症患者的大脑内部全球和本地布线成本，以及279名健康对照参与者，年龄在欧盟AIMS LEAP（纵向欧洲自闭症项目）的6至30岁之间。freeSurfer用于得出表面网格表示，以计算灰质内大脑所需的估计连接长度。certexwise的组间差异。进行了基于艾伦人脑图集的基因表达解码分析，以将神经解剖学差异与推定的基础联系起来。结果：全球和局部接线成本的群体差异主要是在内侧和侧额前脑区域，下颞区和左颞叶脑交界处观察到的。所产生的神经解剖模式富含以前与遗传和转录组水平上自闭症病因的基因。结论：基于固有的灰质连通性，当前的研究研究了自闭症的复杂神经解剖结构，并将小组间差异与推定的基因组和/或分子机制联系起来，以解析自闭症的异质性，并为未来的亚组方法提供了靶标。
CWM TAF社会护理劳动力发展服务...
•育儿工作人员的重要安全立法•脊柱和肌肉系统的解剖结构•如何通过不正确的手动处理技术来伤害身体•了解脊柱和肌肉系统的局限性•视觉上进行简单的手动处理瓷砖处理的瓷砖危险评估•识别危险的危险，无法使您无法进行危险，以至于无法进行危险，并且要使您的危险以及您的范围，并且您的范围是您的范围，并且您的范围是不可能的，并且您的范围是不可能的，并且您可以将您的内在危险和差异降低，并且您的范围是不可能的，并且您可以将您的内在危险和差异降低，并且您可以将您的内在危险和危险降低，并且您可以将您的内在危险和危险性降低，并且您可以将您的内在危险和危险降低。 unskilled methods • How to lift and handle inanimate and animate loads safely • Good posture while working on the floor with children • Good posture and working at low levels with children • Bath & Bed transfer • Methods of Lifting a child at different ages Infant to 7 years • Walking a child at different ages Infant to 7 years Date Venue
不同碘水平对自身免疫性甲状腺炎患者内在凋亡相关基因DNA甲基化的影响及基因-环境相互作用分析
1 哈尔滨医科大学中国疾病预防控制中心地方病预防控制中心疾病控制所，黑龙江省哈尔滨市 150081，中华民国 2 哈尔滨医科大学国家卫生健康委员会、黑龙江省教育局，黑龙江省病原学与流行病学重点实验室，黑龙江省哈尔滨市 3 哈尔滨医科大学黑龙江省微量元素与人体健康重点实验室，黑龙江省哈尔滨市 4 哈尔滨医科大学（大庆）医学检验科学与技术学院，大庆 163319，中华民国 5 齐齐哈尔医科大学预防医学系，黑龙江省齐齐哈尔市 161006，中华民国
患者来源的结肠直肠癌类器官中的错配修复状态并不影响肿瘤细胞对全身治疗的内在敏感性
1 实验室转化肿瘤学，影像和癌症分部，乌得勒支大学医学中心，3584 CX 乌得勒支，荷兰；e.kucukkose@umcutrecht.nl（EK）；c.roelse@umcutrecht.nl（CMR）；sjvanschelven@umcutrecht.nl（SJvS）；daeraats@umcutrecht.nl（DAER）；j.laoukili@umcutrecht.nl（JL）2 影像和癌症分部，医学肿瘤学系，乌得勒支大学医学中心，3584 CX 乌得勒支，荷兰；gewensink@umcutrecht.nl（GEW）；m.koopman-6@umcutrecht.nl（MK）3 Hubrecht 类器官技术基金会，3584 CM 乌得勒支，荷兰； s.boj@hub4organoids.nl 4 乌得勒支大学类器官技术乌得勒支平台，3584 CX 乌得勒支，荷兰 * 通讯地址：j.roodhart@umcutrecht.nl (JMLR)；o.kranenburg@umcutrecht.nl (OK)；电话：+31-88-7556265 (JMLR)；+31-88-7559632 (OK) † 两位作者贡献相同。‡ 两位作者为最后作者。
![arxiv：2212.04965v2 [CS.CV] 2024年5月20日](/simg/f\fac022dade369cf22ce77cd10d24214e6618a3d2.webp)
arxiv：2212.04965v2 [CS.CV] 2024年5月20日
视觉上是什么玫瑰？a玫瑰包括其内在物质，包括几何，纹理和特定对象类别的材料的分布。有了了解这些Intrinsic特性的知识，我们可能会以不同的大小和形状，不同姿势以及不同的照明条件形成不同的玫瑰。在这项工作中，我们构建了一个生成模型，该模型学会从单个图像（例如花束的照片）捕获这种对象固有。这样的图像包括对象类型的多个实例。这些实例都共享相同的内在物质，但由于这些内在范围内的差异和外在因素（例如姿势和照明）的差异的结合而显得不同。实验表明，我们的模型成功地学习了各种对象的对象固有（几何，纹理和材料的分布），每个对象都来自一个互联网图像。我们的方法在多个下游任务上取得了卓越的结果，其中包括内在的图像分解，形状和图像生成，视图合成和重新确定。