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探索创新、协作和学校变革之间的关系
2009 年，在全国州长协会和州首席学校官员委员会 (CCSSO) 的批准下，共同核心州立标准倡议开始酝酿。与之前试图达成全国性标准共识的尝试不同，这些有影响力的团体对此表示了广泛支持。这项改革只是冰山一角。让问题更加复杂的是，州和地区的强制规定加剧了教师对工作越来越不满和沮丧的情绪。根据 2012 年大都会人寿的美国教师调查：学校领导面临的挑战，《全国教育协会今日报》（2013 年 2 月）最近的一篇文章指出，教师的不满情绪达到了历史最高水平。满意率从 2008 年的 62% 下降到 2012 年的 39%。超过一半的教师表示，他们每周有几天感到压力很大，而 1985 年这一比例仅为三分之一。
探索创新、协作和学校变革之间的关系
2009 年，在全国州长协会和州首席学校官员委员会 (CCSSO) 的批准下，共同核心州立标准倡议开始酝酿。与之前试图达成全国性标准共识的尝试不同，这些有影响力的团体对此表示了广泛支持。这项改革只是冰山一角。让问题更加复杂的是，州和地区的强制规定加剧了教师对工作越来越不满和沮丧的情绪。根据 2012 年大都会人寿的美国教师调查：学校领导面临的挑战，《全国教育协会今日报》（2013 年 2 月）最近的一篇文章指出，教师的不满情绪达到了历史最高水平。满意率从 2008 年的 62% 下降到 2012 年的 39%。超过一半的教师表示，他们每周有几天感到压力很大，而 1985 年这一比例仅为三分之一。
与保形不确定性传播的协作多对象跟踪
摘要 - 对象检测和多个对象跟踪（MOT）是自动驾驶系统的重要组成部分。准确的检测和不确定性量化对于诸如感知，预测和计划之类的车载模块至关重要，以提高自动驾驶汽车的安全性和鲁棒性。已提出协作对象检测（COD）来提高检测准确性并通过利用多种代理的观点来降低不确定性。但是，很少关注如何利用COD的不确定性量化来增强MOT性能。在这封信中，作为解决这一挑战的第一次尝试，我们设计了一个称为Mot-Cup的不确定性传播框架。我们的框架首先通过直接建模和共形预测来量化COD的不确定性，并将这些不确定性信息传播到运动预测和关联步骤中。MOT-CUP旨在与不同的协作对象检测器和基线MOT算法合作。我们在V2X-SIM上评估了MOT-CUP，这是一个全面的协作感知数据集，并证明了准确性和2的提高2％。67倍不确定性的降低，例如排序和字节式。在以高阻塞水平为特征的情况下，我们的Mot-Cup表现出4.01％的提高ininaccuracy.mot-cupdemonstheimportheimportsheimportal cod和Mot中不确定性量化的持续性，并提供了基于不确定的Mot的准确性和降低基于Mot的预定率的尝试，并提供了第一个尝试。
1个多院数据的分散，协作和隐私的机器学习
背景：机器学习（ML）在医学数据分析上表现出了巨大的潜力。从不同来源和设置收集的大型数据集对于医疗保健中的ML模型至关重要，以实现更好的准确性和概括性。在不同的医疗机构或司法管辖区之间共享数据，由于复杂，不同的隐私和监管要求，这是具有挑战性的。因此，很难允许多方协作培训ML模型来利用各方可用的私人数据集，而无需直接共享这些数据集或通过协作损害数据集的隐私。方法：在本文中，我们通过提出集中式的，collaborative，以及用于多疗养院数据（DENAPH）的DE集中式，Collaborative，以及PRIVACY PRIVACY PRIVACY ML。此框架提供了以下关键好处：（1）允许不同的各方在不转移其私人数据集的情况下协作训练ML模型（即没有数据集中量）； （2）通过限制培训过程中各方共享的任何内容引起的潜在隐私泄漏来保护患者的隐私； （3）它在不依赖集中派对/服务器的情况下促进了ML模型培训。的发现：我们使用现实世界分布的医疗数据集在三个不同的任务上证明了脱夹的通用性和力量：使用电子健康记录，使用单细胞人体基因组进行细胞类型分类的患者死亡率预测以及使用胸部放射学图像进行病理鉴定。同时，接受脱夹培训的模型隐私攻击的平均脆弱性降低了16％。与非私人保留协作框架培训的ML模型相比，经过剪裁框架训练的ML模型的模型性能下降了3.2％。此外，经过我们的Dechaph框架培训的模型比仅在没有协作的情况下与私人数据集进行培训的模型和以前的隐私权协作培训框架培训的模型分别在相同的隐私保证下受到了70％和18.2％的培训。解释：我们证明，经过雕刻框架训练的ML模型具有改进的公用事业折衷，这表明dechaph使模型能够具有良好的性能，同时保留了培训数据点的隐私。此外，经过培训的ML模型一般而言，跑赢大盘的模型仅通过各方的私人数据集进行培训，这表明DeChaph增强了模型的通用性。Funding: This work was supported by the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC, RGPIN- 2020-06189 and DGECR-2020-00294), Canadian Institute for Advanced Research (CIFAR) AI Catalyst Grants, CIFAR AI Chair programs, Temerty Professor of AI Research and Education in Medicine, University of Toronto, Amazon, Apple, DARPA through the GARD Project，Intel，Meta，安大略省早期研究员奖和斯隆基金会。资源
牛津脑健康诊所：协议和研究数据库
摘要 简介 尽管过去 30 年来神经科学领域取得了重大进展，但对于晚年患有记忆问题的患者而言，可用的评估质量几乎没有改变。同时，很大一部分痴呆症生物标志物研究是在选定的研究样本中进行的，这些样本往往不能很好地反映记忆诊所就诊患者群体的人口统计数据。牛津脑健康诊所 (BHC) 是一种新开发的嵌入式研究临床评估服务，所有患者均可获得高质量的临床和研究评估，包括 MRI 作为标准。 方法与分析 我们在此描述了 BHC 协议，包括将我们的 MRI 扫描与英国生物库中收集的扫描结果对齐。我们评估了前 108 名患者的研究同意率（数据收集正在进行中）以及典型的精神病学主导的 NHS 记忆诊所患者耐受临床和研究评估的能力。 道德与传播 我们的道德和同意流程使患者能够选择适合自己的研究参与级别。这会产生高同意率，使我们能够用高质量数据填充研究数据库，这些数据将通过国家平台（英国痴呆症平台数据门户）进行传播。
服务中的 IS 能力、供应链协作和质量性能：
结构化摘要：目的——本研究旨在探索信息系统 (IS) 能力对供应商协作和客户协作以及服务环境中的质量绩效的影响。此外，本研究还考察了供应链协作如何在不同环境动态水平下影响质量绩效。设计/方法/方法——本研究的概念模型是基于资源基础观 (RBV) 和动态能力观 (DCV) 设计的。对 156 家英国服务公司进行了调查，并使用结构方程建模方法分析数据以测试理论模型。此外，还研究了环境动态的调节作用。结果——结果表明，IS 能力与供应链协作呈正相关。供应商协作和客户协作都与质量绩效呈正相关。供应商协作对客户协作有积极影响。环境动态显著调节客户协作与质量绩效之间的关系，但对供应商协作与质量绩效之间的关系没有调节作用。原创性——本研究朝着平息人们对 IS 商业价值的担忧迈出了一步，有助于开发和验证服务供应链环境中 IS 能力的测量。本研究通过区分供应商协作和客户协作并调查供应商协作和客户协作的相关性，加深了我们对供应链协作的理解。研究结果扩展了 RBV 和 DCV 的实证应用。此外，本研究的结果指导服务公司开发可以增强特定类型的供应链协作活动的 IS 能力，从而提高质量绩效。关键词：IS 能力、服务供应链、供应商协作、客户协作、质量绩效、环境动态文章类型：研究论文
B 计划备忘单 协作和主动解决方案
更多帮助 如果孩子不说话或者说“我不知道”，试着找出原因： • 也许未解决的问题与令人担忧的行为有关，不具体，不脱离成人的理论，或者是“聚集”的（而不是分裂的） • 也许你正在使用紧急计划 B（而不是主动计划 B） • 也许你正在使用计划 A
B 计划备忘单 协作和主动解决方案
• 在开始邀请之前，让孩子和照顾者优先考虑问题。 • 尽可能坚持前两个步骤中确定的问题。 • 一个好的解决方案是解决双方问题的解决方案。解决方案可能符合或不符合最初的期望。 • 如果第一个解决方案经不起时间的考验，这一步总是以同意返回 B 计划而结束。
探索创新、协作和学校变革之间的关系
2009 年，在全国州长协会和州首席学校官员委员会 (CCSSO) 的批准下，共同核心州立标准倡议开始酝酿。与之前试图达成全国性标准共识的尝试不同，这些有影响力的团体对此表示了广泛支持。这项改革只是冰山一角。让问题更加复杂的是，州和地区的强制规定加剧了教师对工作越来越不满和沮丧的情绪。根据 2012 年大都会人寿对美国教师的调查：学校领导面临的挑战，《全国教育协会今日报》（2013 年 2 月）最近的一篇文章指出，教师的不满情绪达到了历史最高水平。满意率从 2008 年的 62% 下降到 2012 年的 39%。超过一半的教师表示，他们每周有几天感到压力很大，而 1985 年这一比例仅为三分之一。