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用技术创新填补空白：标准... - ERIC
“用创新填补空白”是一项关于高等教育专业发展模式的研究，该模式用于将技术创新融入教师教育计划，以解决课程空白。大学级别的专业教育工作者传统上不具有协作精神。然而，当对计划与州专业教师标准的一致性进行评估时，发现计划内容没有充分解决六个领域，教师们参与了协作过程，以使用创新技术解决方案消除缺陷。基于关注的采用模型 (CBAM) 中的三个过程帮助教师在变革过程中更好地协作，并提供了总结性数据。结果表明，协作实践对参与者使用和采用创新的水平影响最大。（关键词：专业发展、实践社区、创新、技术集成、课程一致性、协作。）A
基于先验知识的深度学习填补空白......
简介：推测血管来源的腔隙，也称为腔隙性梗塞，对于评估脑小血管病 1 和痴呆症等认知疾病 2 非常重要。然而，由于腔隙规模小、稀疏且模仿，从图像数据中对腔隙进行目视评级具有挑战性、耗时且依赖于评级者。虽然自动算法的最新发展已证明可以在保持灵敏度的同时更快地检测出腔隙，但它们也显示出大量的假阳性 3,4 ，这使得它们不适合用于临床实践或大规模研究。在这里，我们开发了一个新颖的框架，除了检测腔隙之外，还可以输出分类负担分数。该分数可以提供更实用的腔隙存在估计，从而简化并有效加速腔隙的成像评估。我们假设检测和分类分数的结合会使程序对噪声标签的敏感度降低。
国际碳会计标准：是时候填补空白
消耗的脱碳电力应额外匹配，并与实际生产相匹配。这可以通过以市场为基础的会计获得严格的质量标准来实现，以确保声称绿色电力的添加性（如长期PPA）。其他方法，例如可再生能源证书和原产地保证，不足。
填补空白：探索生成式人工智能以增强异构移动边缘设备的联邦学习
摘要 — 由于边缘设备的数据和资源异构性，在移动边缘网络上进行分布式人工智能 (AI) 模型训练面临重大挑战。前者阻碍了全局模型的收敛速度，而后者降低了设备的资源利用效率。在本文中，我们提出了一种生成式 AI 赋能的联邦学习来应对这些挑战，它利用了填充本地数据缺失部分 (FIMI) 的思想。具体而言，FIMI 可以被视为一种资源感知的数据增强方法，可在确保高效的 FL 训练的同时有效缓解数据异构性。我们首先量化训练数据量和学习性能之间的关系。然后，我们研究 FIMI 优化问题，目标是在所需学习性能约束下最小化设备端总体能耗。利用基于分解的分析和交叉熵搜索方法得出解决方案，其中为每个设备分配合适的 AI 合成数据和资源利用策略。实验结果表明，与现有方法相比，FIMI 可以节省高达 50% 的设备端能量，以达到目标全局测试精度。同时，FIMI 可以显著提高非独立同分布 (non-IID) 数据下的收敛全局精度。
新南威尔士州审查和审核饮用水管理系统的指南 日本脑炎病毒（JEV）风险的更新 MPOX监视报告2025 MPOX通知 明天之后：预计将影响新南威尔士州和医疗保健劳动力为2040 MPOX监视报告2025 MPOX通知
审查和审计可以为水电提供许多好处，包括评估当前管理实践的有效性。可以确定差距，并考虑了需要的新策略，以帮助填补空白。审查和审计还提供了水电和新南威尔士州的健康状况，表明该公用事业公司遵守其饮用水管理系统（DWMS）并管理其供水。
填补缺口计划和付款叙述措施 1
提交一份叙述性的“填补空白”计划，描述 MCP 如何识别服务不足的人群和他们被分配到的 ECM 提供商，并增强这些 ECM 提供商的能力，以便：(1) 与其他护理团队成员以电子方式交换护理计划信息和临床文件。 (2) 可以使用经过认证的 EHR 技术或能够生成和管理患者护理计划的护理管理文档系统。 (3) 向 MCP 提交索赔或发票，或可以使用可以处理并向 MCP 发送索赔或发票的系统或服务，其中包含 MCP 向 DHCS 提交合规遭遇所需的信息。 MCP 还应描述任何建设实体工厂（例如，清醒中心）或其他基础设施的计划，以支持启动 ECM 和社区支持 (ILOS)。填补空白计划叙述应包括与实体合作的方法，包括但不限于县社会服务、县行为健康、公共医疗保健系统、县/地方公共卫生管辖区、社区组织 (CBO)、惩教合作伙伴、住房连续体和县内其他组织，以实现上述活动，并应描述健康计划将如何利用现有的 WPC 基础设施，包括他们将如何跟踪 WPC 基础设施的持续可行性并改善行为健康和身体健康提供者之间的数据集成。
欧盟Whois Who欧盟的官方目录国家AI平台的设计和实施...
技术基础设施和可访问性：在全国范围内，仍然存在主要差距。希望恢复和弹性计划（PNRR）能够填补空白并在PAS之间建立均匀且均匀的环境协作：为了充分利用基于AI的解决方案的潜力，需要不断地共享质量数据。这在技术层面上并不容易，但是由于政治问题和冲突文化的转移，它更具挑战性：公民必须积极参与这一过程。为此，他们必须确信自己的数据将得到适当处理。必须建立坚实的信任。
基于位置的碳计算器 - 罗瑟地区议会
要计算精确的碳足迹，需要大量有关个人行为和消费模式的详细信息。不幸的是，英格兰每个人都不存在这种数据。相反，该工具借鉴了我们碳足迹的每个部分的最佳可用数据和研究。在使用详细的本地数据的地方，例如气体和电力消耗。但对于其他类型的消费，例如食物，计算器依赖于调查和建模来填补空白。这些方法共同概述了LSOA的总碳足迹。然后将其除以居住在LSOA的人数，以获得平均每人碳足迹。，正是这种指标很容易理解，用于在不同领域进行比较。