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World File Search System实现
一起实现卓越
•学生将开发两组核心特征，以发展高级思维和高级学习。它们是高级认知绩效特征（ACP）和价值态度和属性（VAAS）。•学生发展自己的元思维，以开始有意识地思考思考。学生将在面临一系列复杂问题时发展并意识到他们的思维技能曲目。•我们的课程很广泛，整个学生都将被要求链接学习情节并创建自己的学习模式。我们的学生将学习学习是一个更大计划的一部分，而不是一系列单一事件。•我们希望我们的学生在学习方面保持逻辑和谨慎，即使在创造性上也是如此。通过开发分析，我们的学生将提高他们的精确性，批判性思维和解决多步问题的方法。•创造力位于我们课程中所有学科的核心，我们的学生将在思维和学习方面具有创造力。我们希望我们的学生体验到创造性问题解决的满意和喜悦，并知道我们不在时该怎么做。•实现其他特征，当应用时，最好的增强学习是我们希望所有学生都能实现的目标。一种自动感，而不会损失速度和准确性
实现可持续发展目标3（SDG 3）
欧盟（EU）致力于在内部和全球实施包括可持续发展目标3的可持续发展目标。在欧盟内，与SDG 3有关的措施专注于实现更具弹性，可及性和包容性的卫生系统；改善生殖，产妇和儿童健康；结束主要的传染病流行；并减少非传染性和精神障碍。他们还专注于降低行为和环境健康风险因素。在全球范围内，欧盟通过其2022年的全球健康战略一致，通过在全球，区域和双边级别的行动来促进可持续发展目标3的目标。是世界卫生组织（WHO）的声音支持者和主要的财务贡献者，欧盟与WHO合作，在全球范围内提供通用的健康覆盖范围，改善紧急情况的健康状况并增强全球卫生安全，以举例说明一些例子。欧盟还通过通过欧盟的全球门户以及通过其可行的欧洲团队方法来支持其非洲和其他合作伙伴。
各种机器学习的实现
轮替运动是传统神经系统检查的一个标准方面，涉及具有主动肌和拮抗肌关系的肌肉群之间的振荡。一个有代表性的例子是前臂的旋前和旋后。偏瘫明显证明了轮替运动的差异，临床量化是通过使用序数标度来实现的，这本质上是主观的。安装在手背周围的配备陀螺仪的适形可穿戴无线惯性传感器可以客观地量化前臂旋前和旋后的轮替运动。这项研究的目标是应用各种机器学习算法，根据前臂旋前和旋后的轮替运动来区分偏瘫患者受影响和未受影响的上肢对。评估了机器学习算法（例如多层感知器神经网络、J48 决策树、随机森林、K 最近邻、逻辑回归和朴素贝叶斯）的性能，同时考虑了分类准确性和开发机器学习模型的时间。机器学习特征集来自获取的陀螺仪信号数据。使用来自适形可穿戴无线惯性传感器的陀螺仪信号数据，逻辑回归和朴素贝叶斯机器学习算法在机器学习模型收敛时间和区分偏瘫上肢对的轮转运动（考虑到内旋和外旋）的分类准确性方面都实现了相当不错的性能。
