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评估高等教育战略规划的形成性工具和方法
摘要 本文提出了一个新的评估标准，即《高等教育战略计划形成性评估标准》，以替代 Hunt 等人 (1997) 的战略规划一般准则和 Chance 和 William (2009) 的大学战略计划评估总结标准。这个新标准的目的是在整个战略规划过程中为机构战略规划委员会提供反馈，以帮助高校加强其战略和战略计划。这种形成性方法特别适用于那些正在寻求或正在改变其愿景或核心战略的高校。此外，该标准旨在满足高校的各种需求，包括大型和小型学校、私立和公立学校以及通过研究生课程的社区学院，它们通过将战略计划分为四个核心组成部分：信息输入、战略方向、战略行动和设计，创建了同样广泛的战略规划产品（例如网站、小册子、简报），服务于不同的受众（例如管理团队、教职员工、学生、校友、公众）。最后，该评分标准为机构提供了全面或分析性评估其计划的机会，从而提供了一个高效的多用途工具。通过形成性地应用此评分标准，机构可以通过对其战略规划流程、战略思维和战略获得更多见解来改进其战略计划。
从非合成性USH2A相关性视网膜炎的患者
众所周知，这是由于USH2A中存在“视网膜特异性”等位基因的原因。因此，出现至少一份视网膜特异性等位基因副本的患者将出现孤立的RP表型。高度复发的c.2276g> t突变是视网膜特异性等位基因（Lenassi等，2015）。在这里，我们报告了IPSC系列的生成，该患者从ARRP出现的患者和复合het erozygous c.2276g> t等位基因和另一个错位等位基因，C.7352 t> c，据我们所知，以前是未报告的。从患者皮肤活检中分离出人真皮成纤维细胞，并使用非整合性细胞调整-IPS 2.0 sendai重编程套件对重编程进行了重新编程。该套件包含仙台病毒（SEV）载体汽车，将OCT3/4，SOX2，KLF4和C-MYC转基因赋予了多脂能力。转变后三到四个星期，基于形态标准单独选择了类似IPSC的菌落。选择了Inmi005-A IPSC系列以进一步特征，因为它具有典型的IPSC菌落形态，该形态的紧密堆积的小细胞被尖锐的边界包围（图1 a）。使用逆转录（RT）-PCR确定外源载体的损失（图1 b）。通道12（p12）在SEV基因组和KLF4，KOS和C-MYC Cassettes的RT-PCR结果为阴性，类似于非转导的成纤维细胞，用作阴性对照。相比之下，被用作阳性对照的转导的成纤维细胞（纤维 + SEV）对四个靶标呈阳性。我们进行了
在治疗晚结直肠癌治疗中的基于Pemetrexed的化学疗法
早期胃食管癌患者可能患有厌食症，消化不良，吞咽困难，腹痛或体重减轻；但是，大约40％的患者仍然无症状，并被诊断出迟到，患有转移性或不可切除的疾病（1,7）。在较早的阶段，通常需要进行多模式治疗，并结合手术和化学疗法，无论有或没有辐射。存在有关如何提供新辅助和佐剂化学疗法的多种策略；但是，没有关于最佳策略的全球共识（8）。除了一些明显的例外，例如食管SCC，手术切除通常仍然需要进行治愈。在转移性或不可切除的疾病的情况下，预后仍然很差，传统的标准护理（SOC）疗法对患者结局的影响有限，中位生存期在四个月之间，最佳支持护理（BSC）（BSC），至十二个月，使用了细胞毒性化学疗法（9,10）。
MALDIVES中的Covid-19疫苗犹豫的形成性评估
第2阶段由五个位置的主要和次级受众的主要数据收集组成。Male'，ha，ihavandhoo，adh。Digurah，L。Gan和GDH。Madaveli。使用访谈指南的一线工人，信仰领袖，社区领袖和有影响力的人组成的次要观众进行了深入的访谈。焦点小组讨论用于由老年人，患有慢性疾病状况（合并症），移民工人，青年，父母，老年护理人员组成的小学受众群体。通过第1阶段发现的抽认卡与主要受众咨询的焦点小组讨论中使用了。抽认卡中解决的查询区域为：
将生成性AI整合到大学教学中和...
该研究提出了一种平衡的方法和灵活的指南，以将生成人工智能（AI）纳入大学 - 部门级别和个人学术自治之内的大学级教学过程。基于AI生态教育政策框架的建立，该指南为教师和学生提供了一个暗示性的参考框架，以将生成性AI整合到他们的课程中。此外，菲律宾的一家教师教育机构的118名学生和14名学者的反馈意见了指南在其学术事业中的潜在利益，关注，有用性和必要性。虽然该政策可能不会详尽涵盖所有细节，但它试图为AI在课程发展，实施和学生参与中提供实用和上下文敏感的建议。因此，尤其是其他高等教育机构，尤其是学者，可以通过和/或修改指南以适合其立场，目标，需求和指示。
迭代学习改善了大愿景中的组成性...
人类视力和自然语言共有的基本特征是它们的组成性质。，尽管大型录音和语言进行了贡献，但最近的调查发现，大多数（如果不是全部）我们最先进的视觉语言模型在构图中挣扎。他们无法分辨“白人面对黑人的女孩”和“黑人面对白人的女孩”的图像。更重要的是，先前的工作表明，构图并非随着规模而产生：较大的模型尺寸或培训数据无济于事。本文开发了一种新的迭代培训算法，该算法将组成性构成。我们借鉴了数十年来确定文化传播（需要教新一代的需求）的认知科学研究，这是必要的归纳性，这激励了人类发展构图的领域。具体来说，我们将视觉语言对比度学习为视觉代理和语言代理之间的刘易斯信号游戏，并通过迭代地重置训练过程中的一个特工的权重来操作文化转移。在每次迭代之后，这种训练范式引起了“更易于学习”的表示形式，即构图语言的属性：例如我们在CC3M和CC12M上训练的模型将标准夹提高了4.7％，在糖筛基准中以4.0％的速度提高了4.0％。
评估LLM生成性A.I.对工程设计问题的回答
什么是信息和数字素养如何访问信息来源什么是大语言模型生成的A.I.什么是及时的工程使学生接触各种大型语言模型生成的A.I.产品及其输出展示能够访问大型语言模型生成AI的能力。根据可用性，相关性和准确性的输出练习与以下基本研究相关的信息素养技能所需的结果；
基于加权的生成性学习损失的基于扩散的语音增强
基于扩散的生成模型最近在语音增强（SE）方面获得了研究，为常规监督方法提供了替代方案。这些模型将干净的语音训练样本转化为高斯噪声，通常以嘈杂的语音为中心，随后学习了一个典型的模型以扭转这一过程，从而有条件地在嘈杂的语音上。与受监督的方法不同，基于生成的SE通常仅依赖于无监督的损失，这可能会导致条件嘈杂的语音效率较低。为了解决这个问题，我们提议以ℓ2的损失来增加原始的扩散训练目标，以测量地面真相清洁语音与每个扩散时间阶段的估计之间的差异。实验结果证明了我们提出的方法的有效性。
