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学习策略预约：学生问答
我们的主要目标是帮助您提高学习方法，其中一部分就是帮助您独立学习。我们可以在短期内帮助您改善学习习惯和学习策略，这样您就可以学习新的、健康的长期有效学习方法。您可能只见一次面就能得到所需的信息，或者您可能希望在学期内见几次面，设定一些目标，并检查进度。但是，对于学习策略师的任命并没有硬性规定。我们会一起找出答案——有很多可能性。
监测计划模板工具 1.5
根据风险评估描述监测策略，并说明监测是集中式、远程式还是现场式。提供该策略的理由。如果您只进行几次访问，请提供原因。例如，“所有调查站点都拥有丰富的经验，因此，只会进行一次现场访问，所有其他监测都将远程进行。”理由应基于风险评估，包括站点的地理位置、政治稳定性和/或健康和安全风险、调查的复杂性和持续时间、站点经验
怀孕糖尿病的营养管理
患者考特尼（Courtney）是一名32岁的女性，有10年的2型糖尿病史，A1C为9.2。她最近发现自己怀孕（8W，2d）她的提供者最近在治疗方案中添加了进餐时间胰岛素（Aspart）。她还服用基础胰岛素。患者X每周几次监测她的血糖。患者X接受了糖尿病教育，并在2年前就与注册营养师会面。
微生物学风险评估活动
用您的缩写，日期和微生物标记干净的显微镜滑动。火焰循环。使用无菌技术，将1个无菌水循环转移到显微镜载玻片的中心。火焰循环。使用无菌技术，转移一个微生物菌落的一小部分，例如M. luteus或大肠杆菌。火焰循环。使用镊子，将显微镜滑动向下涂抹，将涂片穿过黄色火焰几次“修复”它。放在耐热垫上以冷却。
一致性引导的及时学习视觉语言...
我们提出了一致性引导的及时学习（COPROMPT），这是一种新的视觉模型微调方法。我们的方法在几次设置的下游任务上进行了微调时，改善了大型基础模型的概括。共同启动的基本思想是在预测可训练和预训练的模型的预测中执行一致性约束，以防止在下游任务上过度适应。此外，我们将以下两个组件引入我们的同意约束中，以进一步提高性能：在两个扰动的输入上执行一致性，并结合了调谐，提示和适配器的两个主导范式。在扰动输入上执行一致性可以进一步正规化一致性约束，从而改善了概括。此外，适配器和提示的集成不仅可以增强下游任务上的性能，而且还提供了提高的输入和输出空间的调谐灵活性。这有助于在几次学习设置中更有效地适应下游任务。实验表明，在一系列评估套件上，副业的表现优于现有方法，包括基本到新颖的概括，域的概括和交叉数据库评估。在概括方面，coprompt改善了零弹药任务的最先进和11个数据集的整体谐波平均值。详细的消融研究表明了共同局限性中每个组件的有效性。我们在https://github.com/shuvenduroy/coprompt上提供代码。
