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凯瑟琳·科雷茨·阿贝莱斯·罗杰·艾布拉姆斯·芭芭拉·艾伦·亚当斯......
虽然我在大学最后两年是在别处度过的，但康奈尔大学一直是我的大学。9' 从密歇根大学毕业后，我被 IBM 聘用，成为 40 名系统工程师培训班中的五名女性之一。我在芝加哥的 IBM 度过了令人兴奋的两年，在此期间，我遇到了我的丈夫 Rick Abeles，他是芝加哥的一名律师，后来和他结婚了。1969 年，怀着对旅行的渴望，我们辞去了工作，花了 16 个月的时间环游世界，去了 50 多个国家。这次激动人心的经历无疑影响了我生活的方方面面。在旅行之前，我们学习了西班牙语，在南美洲、非洲、亚洲和南太平洋各呆了四个月。很大程度上，由于我们的旅行经历，我们于 1975 年搬到了新墨西哥州的圣达菲，至少比媒体报道该地区的巨大魅力早了十年！我们热爱西班牙文化、清新的空气、滑雪、商业机会以及我们遇到的优秀人才。自从搬到圣达菲以来，我教过计算机科学，做过计算机咨询，当过银行董事，还担任过圣达菲唯一一家医院的董事会主席。两年前，我决定接受房地产经纪人的新职业培训，我与圣达菲的顶级公司之一 French & French Fine Properties, Inc. 有合作。我们十二岁的女儿丽莎是我生活中令人兴奋的一部分，她为我提供了许多放学后开车接送、学校筹款、私人辅导和咨询的机会，以及经常去商场购物和去医生办公室做轻微的体检的机会。我的丈夫继续独自执业，他是圣达菲儿童博物馆的主席，也是该博物馆创办的关键人物，该博物馆每年的参观人数已超过 80,000 人。在一个大约有 65,000 人的小镇，这还不错。'我和我丈夫主要在家里办公，
扩大学习机会计划计划指南
“扩大学习”是指放学前，放学后，夏季或间歇学习计划，重点是通过动手，吸引人的学习经验来发展学生的学术，社会，情感和身体需求和利益。是立法机关的意图是以学生为中心的学习计划，以瞳孔为中心，包括社区合作伙伴和补充，但在常规的上学日和学年不复制学习活动。（EC第8482.1节[A]）“扩展的学习机会”的含义与EC第8482.1节中定义的“扩展学习”相同。“扩大学习机会”并不意味着教学时间的延长，而是将学生参与丰富，游戏，营养和其他发展方面适当的活动的机会。（EC第46120条[E] [1]）指示该计划计划需要在公开会议上由LEA的理事委员会批准并发布在LEA网站上。计划计划模板指南被视为一份活着的文件，该文件经过定期审查和调整，以反映社区的需求，法律的更新，并在有效的ELO-P开发方面不断改进。LEA负责根据EC第8482.3（g）（1）节每三年每三年创建，审查和更新计划计划。鼓励LEA与合作伙伴和员工合作制定和审查计划计划。LEA负责任何社区合作伙伴或分包商的计划和监督。LEA应包括任何合作伙伴的制定和审查计划。建议每年审查该计划。扩展的学习部门采用了加利福尼亚州扩大学习的质量标准（质量标准），并引入了持续质量改进（CQI）的要求，以帮助计划参与反思，并有意就提供给学生的计划管理实践和活动。为创建程序计划，提供叙述描述，以响应以下每个质量标准下列出的提示。LEA可以自定义并包括其他提示，例如描述SEL活动或完善计划。除了叙事响应外，还要鼓励将表，图表或其他视觉表示有助于理解Elo-P。LEAS可能有用。质量标准可以在加利福尼亚教育部（CDE）的质量标准和CQI网页上找到，位于https://www.cde.ca.gov/ls/ex/qualstandcqi.asp。
布罗姆斯格罗夫区议会 - 雷迪奇委员会和议程
2024 年 12 月 5 日 23/01388/FUL 131 - 135 Birchfield Road, Redditch 公众咨询：自委员会报告发布以来，又收到了 2 封反对信，提出了以下担忧：• 附近已经有便利店 • 该地点更适合用作公寓或现有居民的停车场 • 额外的商店会吸引更多外地人，使 Feckenham Road 成为“老鼠跑道” • 增加车流量并影响 Feckenham 和 Birchfield Roads 的行人安全 • 特别是在学校上课期间的早上 8 点到 9 点和下午 3 点到 4 点。Feckenham Road 上有 2 所学校 - Vaynor 有 438 名 4-9 岁学生和 68 名教职员工；- Walkwood 有 664 名 9-13 岁学生和 71 名教职员工每天上下学。我担心，往返于拟建工地的运输车辆、停车场的出入口、交通量以及对该限制路口的交通流影响，将对公众安全，尤其是儿童和家庭的安全造成重大和不利影响。此外，Cllr Woodall 提交了一份关于 Headless Cross 居民小组对 Birchfield Road/Feckenham Rad 路口交通使用情况的报告。报告指出，申请人提交的交通调查信息是在 8 月份进行的，而非学校上课时间。该小组于 12 月 3 日 08:00-09:30 和 14:00-15:45 之间进行了自己的调查，并提交了结果。Headless Cross 居民小组报告指出，从 Birchfield Rd 转向 Feckenham Road 的车流量在放学时间达到高峰，在 08:30 之后下降；离开学校的车流量在 8:45 之后达到高峰。在 90 分钟内，有超过 500 辆汽车经过该路口。报告指出数据显示08:30的活动高峰。14:00-15:45之间共有481辆车辆经过该路口。报告指出08:00-09:30之间停在路口的车辆在5到7辆之间（大多为7辆车）。虽然没有测量，但报告估计车辆的速度都达到或超过了限速。报告指出这是一个繁忙的路口，交通拥堵，停放着许多汽车。Headless Cross居民团体坚信便利店会导致交通堵塞，限制进入住宅区并增加事故威胁。该组织建议拒绝该申请，因为拥堵、事故和混乱的风险以及车辆排放量的增加。如果申请获得批准，该组织要求采取以下缓解措施：交通平静化（人行横道）；进一步平静 Birchfield Road 的交通以减缓进入路口的车速；为 Birchfield Road、Plymouth Road、Rectory Road、Charles Street、Milepit Lane 以及 Chapel Street 和 Meedway 引入许可证持有者停车位，
自闭症社区中的饮酒、吸毒和成瘾问题
项目描述 最近的研究表明，患有自闭症谱系 (ASD) 的成年人患物质滥用 (SUD) 的风险明显高于一般人群 (Butwicka 等人，2017)。由于自闭症具有感官并发症、社交缺陷、行为僵化和遵守规则等特点，人们认为自闭症可以为患上 SUD 提供保护。在 2008 年出版的《阿斯伯格综合症和酒精：借酒浇愁》一书中，作者 Tinsley 和 Hendrickx 指出，未确诊或误诊可能会导致 ASD 患者使用酒精/药物进行自我治疗。然而，研究表明，成瘾在年轻时被诊断出来、接受早期干预并被纳入主流的一代人中普遍存在。放学/下班后社交、管理压力、按时完成任务和融入社会是自闭症青少年和成年人面临的诸多挑战的例子。早期干预的积极影响正在逐渐减弱自闭症的某些方面（规则遵守、受保护的生活环境、对酒精/药物的感官厌恶以及对可能使用药物的环境的厌恶），这些方面曾被认为是发展 SUD 的保护因素。演讲者希望消除残疾人士（尤其是发育性残疾者）没有典型的青少年/成年人欲望和挑战的刻板印象。通过直接、不夸张地解决药物依赖问题，消除人们对药物依赖的耻辱感至关重要。虽然将酒精/药物使用作为自我治疗很重要，但考虑 ASD 和 SUD 之间的行为和遗传联系也很重要，例如重复行为、强迫性专注和对常规的渴望。自闭症和药物/酒精使用的双重诊断是一个新的、研究不足的课题，似乎没有基于证据的筛查或治疗，但可以制定基于证据的评估和干预措施。如果在整个治疗过程中尊重客户的自我决定、协作和合作，那么定制和调整的治疗（例如社交叙事、时间表、跟踪日志和应用程序）可能会取得成功。演讲者是北卡罗来纳大学的现任和前任教职员工，他们代表了与自闭症、发育障碍和成瘾相关的跨学科观点和经验。安·帕尔默 (Ann Palmer) 是一位患有自闭症的成年儿子的父母，她与发育障碍家庭一起工作了近 30 年。伊丽莎白·昆鲁瑟 (Elizabeth Kunreuther) 是一家成瘾和康复治疗中心的临床讲师，过去在 ASD 支持和研究方面有工作经验。除了演讲者的经历外，本次演讲还将包括许多同时患有自闭症谱系和药物滥用诊断的个人的引言和视频。项目目标完成本次研讨会后，参与者应该能够：1. 识别与自闭症谱系诊断相关的保护因素和风险因素
使用机器学习预测学生的位置...
4教授，Vishwanath Karad博士的MIT世界和平大学浦那，印度摘要从学术界到劳动力的过渡标志着学生的关键关键，并能够预测他们的安置成功变得越来越重要。 本文对用于预测学生安排的机器学习（ML）模型进行了彻底的比较分析。 它深入研究了一系列影响放置成果的因素，包括学习成绩，实习订婚和人口统计变量。 通过检查ML算法的有效性，例如逻辑回归，决策树，随机森林和支持向量机器，本研究评估了它们在预测学生安置方面的准确性和功效。 从这种分析中获得的见解强调了实习经验和学术成就在塑造放置轨迹中的重要性。 此外，该研究阐明了模型选择和高参数调整在增强预测能力中的关键作用。 这项研究收集的发现为学生安置预测的复杂动态提供了宝贵的见解，从而有助于开发更精确，更可靠的ML模型，以帮助学生和教育机构浏览多方面的位置预测景观。 在整个进行此分析中，随机森林被认为是最合适的预测算法，其预测和不合格的学生的精度超过81.47％。 关键字：机器学习，监督学习，无监督的学习，行李，提升，交叉验证I. 但是猜怎么着？4教授，Vishwanath Karad博士的MIT世界和平大学浦那，印度摘要从学术界到劳动力的过渡标志着学生的关键关键，并能够预测他们的安置成功变得越来越重要。本文对用于预测学生安排的机器学习（ML）模型进行了彻底的比较分析。它深入研究了一系列影响放置成果的因素，包括学习成绩，实习订婚和人口统计变量。通过检查ML算法的有效性，例如逻辑回归，决策树，随机森林和支持向量机器，本研究评估了它们在预测学生安置方面的准确性和功效。从这种分析中获得的见解强调了实习经验和学术成就在塑造放置轨迹中的重要性。此外，该研究阐明了模型选择和高参数调整在增强预测能力中的关键作用。这项研究收集的发现为学生安置预测的复杂动态提供了宝贵的见解，从而有助于开发更精确，更可靠的ML模型，以帮助学生和教育机构浏览多方面的位置预测景观。在整个进行此分析中，随机森林被认为是最合适的预测算法，其预测和不合格的学生的精度超过81.47％。关键字：机器学习，监督学习，无监督的学习，行李，提升，交叉验证I.但是猜怎么着？使用的数据集有2966个记录，这些记录是从Kaggle和其他各种来源收集的，或者手动收集并转换为CSV文件进行此分析。简介放学后着陆是学生的一个非常重要的时刻。这就像他们所有辛勤工作的最终测试！通常，老师看成绩和论文，以查看学生是否适合公司。现在有一种新的方式，类似于巫术的壮举，可以猜测学生是否会被录用。它使用称为机器学习（ML）的超级智能计算机和程序。本研究论文就像一个侦探故事，弄清楚哪些ML程序是最好的猜测学生是否会找到工作的方法。我们将比较不同的方法，并查看哪种作用最顺利。我们还将窥视窗帘后面，看看这些程序用来做出猜测的线索。这些线索（称为功能）可能是在测试中成绩，学生在学校学科的表现，甚至他们从事课堂外的特殊项目。