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癫痫管理和治疗计划表常见...
本文件旨在为最常见的问题提供答案。请注意，法律的变更是通过立法程序进行的，而 TEA 并不管辖该程序。还请注意，课程标准和学生支持部门不能解释法规或向公众提供法律建议。请咨询您所在地区的法律代表以进一步说明以下提供的信息。 1.有关 TEA 癫痫管理表的立法要求是什么？ 参议院法案 (SB) 1506，第 88 届德克萨斯州立法机构，2023 年常会，修订了德克萨斯州教育法典 (TEC) §38.032，要求 TEA 在该机构的网站上发布一份用于提交癫痫管理和治疗计划的表格，其中包括一份具体的信息清单以及学生父母或监护人和负责学生癫痫治疗的医生的签名。
经济范围建模、环境宏观经济学...
本文旨在说明简单的一般均衡模型如何发挥筛选作用，以判断法规对整个经济的影响是否重要到需要改变传统成本效益方法的局部均衡假设。Sunstein (2018) 的新书《成本效益革命》使用了一个类比来描述为什么政策经常会产生对 BCA 有影响的意想不到的后果。他认为，世界（在我们的例子中是经济体系）就像一张蜘蛛网——拉动其中一部分，系统的其他地方可能会出现意想不到的反应。1 这种描述恰如其分地描述了我们研究目标的动机：我们需要一个简单的衡量标准来判断何时应该承认法规对 BCA 的一般均衡影响。用 Sunstein 的话来说，我们希望用简单易懂、易于操作的模型“填充网络”。为了实现这一目标，我们采用了新古典福利经济学的基本结构，以及普雷斯科特（2003）式宏观模型的策略。2
基于黎曼对称正定流形的循环神经网络建模
摘要 — 使用卡尔曼滤波器 (KF) 进行状态估计经常会遇到未知或经验确定的协方差矩阵，从而导致性能不佳。消除这些不确定性的解决方案正在向基于 KF 与深度学习方法混合的估计技术开放。事实上，从神经网络推断协方差矩阵会导致强制对称正定输出。在本文中，我们探索了一种新的循环神经网络 (RNN) 模型，该模型基于黎曼对称正定 (SPD) 流形的几何特性。为此，我们基于黎曼指数图定义了一个神经元函数，该函数取决于流形切线空间上的未知权重。这样，就推导出了一个黎曼成本函数，从而能够使用传统的高斯-牛顿算法将权重作为欧几里得参数进行学习。它涉及计算闭式雅可比矩阵。通过对模拟协方差数据集进行优化，我们展示了这种新方法对于 RNN 的可能性。
eszopiclone治疗失眠
eszopiclone用于治疗成人失眠症。失眠很难入睡或入睡足够长的时间，以至于第二天早晨感到精神焕发。这是一个常见的问题，经常会影响英国每三个人中的大约一个人，在老年人中尤其普遍。失眠症患有多种疾病，例如类风湿关节炎，抑郁和更年期。失眠对各种白天功能有负面影响，包括社会，情感和身体领域，以及慢性失眠会影响认知和身体功能。eszopiclone在一类称为催眠药的药物中，它们通过减慢大脑的活动以允许睡眠而起作用。eszopiclone被口服，其半衰期相对较短，动作迅速发作。在失眠症治疗中的埃索普隆的适应症不仅限于其短期使用，因为在六个待定的六个月持续时间的剂量研究中也证明了其功效和安全性。
季节性气候异常对预期的厄尔尼诺 - 南方振荡（ENSO）的影响如何？
摘要：洪加加（Hunga Tonga）爆发后，注入平流层的水蒸气量是前所未有的，因此目前尚不清楚这可能对地面气候意味着什么。我们使用化学 - 气候模型模拟来评估类似于HTHH引起的平流层水蒸气（SWV）异常的长期表面影响，但忽略了喷发量相对较小的气溶胶载荷。模拟表明，SWV异常会导致北半球冬季的北半球陆地的强烈而持续的变暖，在喷发几年后，澳大利亚的澳大利亚冬季冷却，表明大型SWV强迫可以在衰老的时间尺度上产生表面影响。我们还强调，对SWV异常的表面响应比由于温室强迫而引起的简单变暖更为复杂，并且受到区域循环模式和云反馈等因素的影响。需要进一步的研究，以充分了解SWV异常的多年效应及其与Elniño（如南方振荡）等气候现象的关系。
人工智能在ICU中的无限潜力
重症患者每天会产生数千个数据点。7 ICU 临床医生依靠 EHR 积累数字化临床数据，以帮助在护理点及时做出决策。然而，进一步的研究揭示了在 ICU 实施和使用 EHR 的某些局限性。多项研究报告了效率下降、EHR 工作流程令人沮丧以及文档记录时间更长等问题。8 虽然 EHR 收集并包含大量患者记录，但它们也充斥着无关紧要的数据，导致临床医生被无意义的信息压得透不过气来，这增加了他们的精神负担。EHR 中的数据经常会过时，一些连接设备的关键生理参数会有 15 分钟的差距，而其他数据点只有护理团队成员记录后才会记录下来。这些数据收集方面的差距会带来风险，在评估重症监护患者时，临床医生的想象力会非常有限，因为轨迹可能会在一瞬间发生变化。
一种基于雷达-光电联动控制的多传感器协同探测目标跟踪方法
摘要。雷达是跟踪目标的常用手段，在敌方主动干扰下，常常会导致目标失去跟踪，从而造成雷达失去对目标的连续跟踪。为提高跟踪效果，建立了一种基于雷达光电联动控制的多传感器协同探测目标跟踪方法。研究以雷达光电联动、恒速度(CV)、恒加速度(CA)和电流统计模型(CSM)作为运动目标的数学模型，针对不同运动状态下的目标，以及单传感器电子支援措施(ESM)和多传感器电子支援措施(ESM)、红外搜索与跟踪(IRST)，对比了改进的交互式多模型(IMM)和标准IMM。研究结果表明，在变速运动中，采用改进的IMM算法和多传感器进行目标跟踪，目标的方位角和仰角跟踪误差较小，可以有效解决CV、CA等运动模式转换过程中模型失配的问题。方位角和俯仰角图像曲线波动较小,稳定性较高,该方法可以取得较好的跟踪效果。
Sterman - UNPATTI 工业技术研究计划
经济、技术、社会和环境变化的加速要求管理者和决策者以越来越快的速度学习，而与此同时，我们所生活的系统的复杂性也在不断增加。我们现在面临的许多问题都是我们过去行为的意外副作用。我们为解决重要问题而实施的政策常常会失败、使问题恶化或产生新问题。在一个日益复杂的动态世界中，有效的决策和学习要求我们成为系统思考者——扩展我们思维模型的边界，开发工具来理解复杂系统的结构如何创造它们的行为。本书向您介绍了用于分析政策和战略的系统动力学建模，重点是商业和公共政策应用。系统动力学是一种视角和一套概念工具，使我们能够理解复杂系统的结构和动态。系统动力学也是一种严格的建模方法，使我们能够构建复杂系统的正式计算机模拟，并使用它们来设计更有效的政策和组织。这些工具结合起来，使我们能够创造管理飞行
慢性中风的神经调节的进展
中风是全球最常见、最严重的神经系统疾病之一。幸存者会出现运动、感觉、言语、视觉和/或认知障碍，严重限制剩余的生活质量。虽然康复计划可以帮助改善患者的症状，但恢复往往是有限的，而且患者的功能状态经常会继续受损。本综述介绍了增强传统康复方法效果的侵入性神经调节技术，包括迷走神经刺激 (VNS)、深部脑刺激 (DBS) 和脑机接口 (BCI)。此外，还探讨了每种技术的证据基础、关键试验和未来方向。最后，研究了功能性近红外光谱 (fNIRS) 等新兴技术以及向人工智能植入物和可穿戴设备的转变。虽然用于慢性中风康复的植入式设备领域仍处于起步阶段，但所审查的数据表明，在减少这种全球流行疾病的影响和损害方面具有巨大的潜力。