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第一级D日托儿所的儿童日常护理
儿童的需求得到了有效的个人计划的支持，这些计划确保照顾儿童的工作人员清楚地概述了他们的个人需求和偏好。考虑了福利指标和儿童权利在儿童计划中的反映，以真正反映他们的学习和发展。与父母进行了定期咨询和审查，使他们能够充分参与孩子的照顾。'关于我的一切'信息概述了儿童的需求，喜欢，不喜欢和兴趣，并经常审查以确保他们捕获了孩子当前的偏好。父母告诉我们：“员工会定期通过分享他们的个人计划，突出[我的孩子]实现目标以及他们的下一个目标是什么。这些始终可以审查，工作人员会预留时间来深入讨论这些内容”和“我经常参与孩子的目标和发展的计划。它创建了一个很棒的家庭链接，使我们能够在同一页面上朝着同一目标工作。”
未来部队日常见问题解答：问：如何选择参加的学生......
答：APG 的未来部队探索日不仅是 APG 的首次此类活动，也是陆军的首次此类活动。虽然我们努力让这一天成为向学生传授陆军知识的难忘一天，但时间和资源有限是导致参加活动的学生人数和距离仅限于 HCPS 学生的因素。未来可能会为来自整个地区的更多学生提供迭代。
p-rag：逐步检索增强产生，用于计划体现的日常任务
体现的日常任务是体现的AI社区中的一项流行任务，要求代理商根据自然语言说明和视觉观察做出一系列动作。传统的基于学习的方法面临两个挑战。首先，自然语言指令通常缺乏明确的任务计划。其次，需要进行高度培训才能为模型提供对任务环境的了解。以前基于大语言模型（LLM）的作品要么由于缺乏任务特定知识而遭受性能差，要么依靠地面真理作为少数样本。为了解决上述局限性，我们提出了一种称为渐进检索增强发电（P-rag）的新颖方法，该方法不仅有效地利用了LLMS的强大语言处理能力，而且还逐渐积累了特定于任务的知识而没有地面真相。与传统的抹布方法相比，该方法以单发方式从数据基础中检索相关信息以协助生成，p-rag引入了一种迭代方法来逐步更新数据库。在每次迭代中，p-rag检索最新数据库，并从上一个相互作用中获取历史信息，作为当前交互的经验参考。此外，我们还引入了一个更精细的检索计划，该计划不仅可以检索相似的任务，而且还结合了类似情况的检索，以提供更有价值的参考经验。广泛的实验表明，P-rag在不利用地面真理的情况下取得了竞争成果，甚至可以通过自我读取进一步提高绩效。
对1型糖尿病患者的疾病管理在多个日常注射方案上
当您生病时，您的身体会变得对胰岛素更具抵抗力。这意味着您的血糖水平可以上升（即使您不吃）。因此，您需要定期测试血糖水平，并检查酮（通过测试尿液或血液）检查是否需要更多胰岛素。
预计北极海冰损失对北美日常天气模式的影响
摘要：未来的北极海冰损失对北极扩增（AA）和平均大气循环具有已知影响。此外，几项研究表明，它导致北美温度差异降低。在这项研究中，我们分析了两个完全耦合的社区地球系统模型（CESM）整个大气层气候模型（WACCM4）模拟，海冰的模拟将WACCM历史运行的合奏平均值推向了1980 - 99个时期（CTL）或预测的RCP8.5估算的均值（CTL）期间，该期间超过了2080-90-90-90-9。使用北美冬季500-HPA地理高度异常（Z'500）的自组织图（Z'500）使用自组织图（Z'500）。我们研究了海冰损失（EXP 2 CTL）如何影响这些LSMP的频率，并通过复合分析与与之相关的合理天气影响。我们发现了LSMP频率的差异，但居住时间没有变化，表明没有海冰损失的流量停滞。海冰损失还起作用，可以消除和/或移动Z'500，该Z'500表征了这些LSMP及其在850 hPa处的潜在温度下的囊性异常。对降水异常的影响更加局部，并且与海平面压力异常的变化一致。使用此LSMP框架，我们提供了新的机械见解，扮演了海冰中热力学，动态和糖尿病过程对大气变异性的影响。从概要的角度来看这些过程至关重要，因为某些LSMP在产生对北极海冰损失的平均反应方面发挥了重要作用。
人工智能审计：一款反映日常人工智能系统的纸牌游戏
K-12 人工智能素养的一个重要要素是教育学习者了解人工智能系统的伦理和社会影响。人工智能伦理素养方面的前期工作已经开发了课程和课堂活动，让学习者反思人工智能系统的伦理影响并开发负责任的人工智能。在人工智能素养中使用基于游戏的学习方法的工作很少。众所周知，游戏是向儿童传授复杂 STEM 概念的引人注目的媒介。在这项工作中，我们为初中和高中学生开发了一款名为“AI Audit”的竞技性纸牌游戏，他们在游戏中扮演人工智能初创公司的创始人，构建新颖的人工智能技术。玩家可以用他们技术的潜在危害挑战其他玩家，或者通过减轻这些危害的功能来保护自己的企业。游戏机制会奖励那些符合伦理道德的系统或采取措施减轻潜在危害的系统。在本文中，我们介绍了游戏设计、用于课堂部署的教师资源以及早期的游戏测试结果。我们讨论了关于在 K-12 课堂中使用游戏作为人工智能素养教学工具的想法。
MASK-air® 中日常监测视觉模拟量表的有效性、可靠性和响应性
注意：虽然在填写每日监测问卷时无法跳过问题，但 MASK‐air® 每日监测问卷随着时间的推移不断发展，有些问题添加得晚于其他问题，因此每次每日监测 VAS 的观察次数/天数并不总是相同的。另一方面，VAS 工作只能在用户报告工作的日子填写。
Noir：神经信号为日常活动操作智能机器人
摘要：我们提出了神经信号操作的智能机器人（NOIR），这是一种通用的，智能的脑机器人接口系统，使人类能够通过脑信号指挥机器人进行日常活动。通过此界面，人类使用脑电图（EEG）将其感兴趣的对象和动作传达给机器人。我们的新型系统取得了成功的成功，其中包括20种具有挑战性的日常家庭活动，包括烹饪，清洁，个人护理和娱乐。通过机器人学习算法的协同整合，可以提高系统的功能，从而使黑色适应单个用户并预测其强度。我们的工作增强了人类与机器人互动的方式，从而取代了与直接神经交流的交互渠道。项目网站：https：//noir-corl.github.io/
日常电源和需求与动态定价匹配：问题形式化和概念分析
预计能量转换将显着增加可再生能源的份额，其生产在电力组合中是间歇性的。除了关键的好处外，这一开发的主要缺点是产生电源和需求之间的不匹配。创新的动态定价方法可能会通过利用需求方提供的灵活性来大大促进这一关键问题。以此为核心，这是为消费者提供随着时间的流逝而不断发展的价格信号，以影响其消费。这种新颖的方法涉及一个具有挑战性的决策问题，可以概括如下：如何确定价格信号在维持生产者/零售商的盈利能力的约束下，最大化电源和需求之间的同步，并同时使最终消费者受益？作为一项贡献，这项研究工作介绍了该特定决策问题的详细形式化。此外，本文讨论了有效设计动态定价策略所需的各种算法组件：不同的预测模型以及对动态价格需求响应的准确统计建模。©2023作者。由Elsevier Ltd.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。