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草稿：2024-2025 ISMV渐进纪律计划
General Guidance on Age and Behavior................................................................................ 11 Progressive Discipline Plan Based on Restorative Justice (Individualized Student Plan)...... 11 Progressive discipline plans based on restorative justice must be provided for students in the following scenarios:.................................................................................................................12 Habitual Disciplinary问题..................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 15逮捕或引用。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。情况................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 17
基于重量分解的渐进学习在广义上很少的镜头分割
摘要：通用的很少的语义分割（GFSS）目标在学习一组基本类别的分割后，使用一些带注释的示例将新颖对象类别进行分割。典型的GFSS培训涉及两个阶段 - 基类学习，然后是新颖的课程和学习。尽管现有方法表现出了希望，但在新颖的班级数量显着时，它们通常会挣扎。大多数当前方法都冻结了编码器主链以保持基类精度；但是，冻结编码器骨架可以严重阻碍新班级中新型信息的同化。为了应对这一挑战，我们建议在GFSS中使用增量学习策略来学习编码器骨干和新型类原型。受到低级适应技术（LORA）最近成功的启发，我们通过新颖的重量分解方法向GFSS编码器主链引入了Increthorth学习。我们新提出的等级自适应权重合并策略对在编码器主链各个层中吸收的新颖性不同。在我们的工作中，我们还将增量学习策略介绍给新型类别的类原型学习。我们在Pascal-5 I和Coco-20 I数据库上进行了广泛的实验，展示了增量学习的有效性，尤其是当新颖的类人数超过基础类别时。使用我们提出的基于权重分解的增量学习（WFIL）方法，以概括性的语义分段建立了一组新的最先进的精度值。
干细胞和渐进性听力损失的基因治疗
进行性非综合性感觉性听力损失（PNSHL）是造成感觉障碍的最常见原因，影响了65岁以上的三分之一以上的个体。PNSHL包括噪声引起的听力损失（NIHL）和遗传性耳聋形式，其中包括延迟发作的常染色体显性听力损失（AD PNSHL）。pnshl是基因疗法的主要候选日期，因为已经对PNSHL进行了广泛的研究，并且在疾病的鉴定与听力损失的发作之间存在一个潜在的较宽窗口。存在几种基因治疗策略，显示出靶向PNSHL的潜力，包括病毒和非病毒方法，以及基因编辑与基因调节方法。充分探索这些疗法策略的潜力，这是人类的体外模型
上升的渐进式加密时间内存折衷
Martin Hellman于1980年提出了时间内存权衡的概念，以对DES进行蛮力攻击。该方法由一个具有强度的预报阶段组成，其结果存储在表中，随后用来显着减少蛮力所需的时间。一个重要的改进是Philippe Oechslin撰写的2003年彩虹桌的介绍。然而，预先计算彩虹表的过程相当低效率，这是由于最终被丢弃的高计算值速率。Avoine，Carpent和Leblanc-Albarel于2023年推出了降级的彩虹桌子，其中包括在预先启动阶段回收链条。在本文中，引入了一种称为上升阶梯彩虹桌的新变体。公式提供了预测攻击时间，预先计算时间，内存要求和覆盖范围。通过理论结果和实施，分析表明，这种新变体对降级的彩虹桌和香草彩虹桌的高度改进都具有显着改善。具体而言，对于典型的99.5％的覆盖范围，上升阶梯式彩虹桌的预先计时时间比下降阶梯桌快30％，并且（最多）比香草彩虹桌快45％，而攻击时间分别降低了攻击时间高达15％和11％。
clarin-2基因补充持久地保留了渐进听力损失模型中的听力
听力损失是影响全世界数百万人的目前有限治疗方案的主要健康问题。在Clarin-2降低的CLRN2 /小鼠中，此处用作进行性听力丧失的模型，除了先前证明的头发束结构和机械电透射的缺陷外，我们还报告了突触听觉差异。，我们寻求对病毒介导的基因脱粒的深入评估，作为这些助听器障碍小鼠的一种疗法。补充鼠CLRN2或人类CLRN2基因在处理过的CLRN2 /小鼠中正常听力。相反，在与中度到重度后听力损失的患者中鉴定出的CLRN2的突变形式，无法防止听力损失。clarin-2的异位表达成功地阻止了立体胶体的丧失，保持正常的机械转导，保留的内毛细胞突触功能，并确保随时间的时间差异。在丢失转导的立体核细胞之前交付CLRN2时，观察到最大听力保存。我们的发现表明，基因治疗对于治疗与CLRN2患者突变相关的语言后听力障碍和与年龄相关的聋人有效。
优先考虑渐进式 MS 康复研究 - PEARL
摘要背景：多发性硬化症 (MS) 患者会出现各种症状，这些症状会对其生活质量产生负面影响。尽管针对复发缓解型 MS (RRMS) 患者的康复策略取得了重大进展，但针对进行性 MS 患者的类似策略的制定却很少受到关注。目标：强调对进行性 MS 患者来说重要的关键症状，并促进设计和实施以症状管理和康复为重点的高质量研究。方法：国际进行性 MS 联盟召集了一组国际研究专家、行业代表和受进行性 MS 影响的人，制定了针对进行性 MS 症状的研究重点。结果：根据来自 MS 社区的信息，我们概述了强调四种特别关注的症状的理由：疲劳、活动能力和上肢障碍、疼痛和认知障碍。抑郁、适应力、合并症和心理社会支持等因素会影响治疗效果。结论：这一协调一致的行动呼吁——呼吁研究界优先研究有效的症状管理策略，呼吁资助者支持这些策略——是解决患有进行性 MS 的人的康复研究空白的重要一步。
通过渐进式去中心化管理代理对代理的信任经济
当前的人工智能治理方法往往无法预测人工智能代理管理关键任务（例如财务运营、行政职能等）的未来。由于人工智能代理最终可能会在彼此之间委派任务以优化效率，因此了解人类价值交换的基本原则可以深入了解人工智能驱动型经济的运作方式。正如信任和价值交换是开放市场中人类互动的核心一样，它们对于实现人工智能代理之间的安全高效互动也至关重要。虽然加密货币可以作为人工智能代理之间协作和委派动态中价值交换货币化的基础，但一个关键问题仍然存在：这些代理如何可靠地确定信任对象，以及随着人工智能代理经济的扩大和发展，人类如何确保有意义的监督和控制？本文呼吁集体探索加密经济激励措施，这可以帮助设计去中心化的治理系统，使人工智能代理能够自主交互和交换价值，同时通过渐进式去中心化确保人类监督。为此，我提出了一项研究议程，使用 AgentBound 代币 (ABT) 来解决代理与代理之间的信任问题。ABT 是一种不可转让、不可替代的代币，与单个 AI 代理唯一绑定，类似于 Web3 中人类的 Soulbound 代币。通过权益证明机制将 ABT 作为代理与代理网络内自主行动的抵押品，代理可能会受到激励，促使其采取道德行为，并自动执行对不当行为的处罚。
肌肉力量和大小与单方面渐进抗性训练Donald D. Deiwert 1，Sisi MA 2，Christopher Carey 1，Davin
肌肉力量和大小与单方面渐进式抵抗训练唐纳德·D·D·D·迪沃特（D. D. D. D. D. D. Deiwert 1，Sisi MA 2，Christopher Carey 1，Davin Greenwell 1，Heather Gordish-Dressman 3，Paul D. Thompson 4，Thomas Price 5，Thomas Price 5，Theodore J.Theodore J. Angelopoulos 6，Angelopoulos 6，Priscilla M.Clarkarkson * Paul S. Visich 10，Robert F. Zoeller 11，Eric P. Hoffman 12和Monica J. Hubal 1 1 Indiana University，印第安纳大学印第安纳波利斯的运动机能学系； 2明尼阿波利斯明尼苏达州明尼苏达大学的健康信息学研究所； 3华盛顿特区乔治华盛顿大学基因组学和精密医学系； 4 Hartford CT康涅狄格州哈特福德医院心脏病学系； 5卫生科学学院，布里奇波特大学，布里奇波特康涅狄格大学； 6伯灵顿VT佛蒙特大学康复与运动科学系； 7卫生部，人类绩效和娱乐系，韦科德克萨斯州贝勒大学； 8爱尔兰都柏林怀特霍尔市都柏林市大学临床演习生理学系； 9康涅狄格大学Storrs CT的运动机能学系； 10新英格兰大学的运动与运动表演系，Biddeford ME； 11佛罗里达州大西洋大学运动科学与健康促进系，Bocca Raton FL；纽约宾厄姆顿大学制药科学系12； *通过培训对应作者，肌肉的大小/力量变化：Monica J Hubal，博士，FACSM副教授 - 运动学印第安纳大学印第安纳波利斯901 West New York ST； PE266印第安纳波利斯，46202电子邮件：mhubal@iu.edu电话：317-278-2343
像素：基于潜在手术的基于Xemplar的渐进图像
语言引导的图像编辑扩散模型的最新进展通常由繁琐的及时工程设计，以精确表达所需的更改。从野外图像示例中对指导的直观替代呼吁，可以帮助用户将他们想象中的编辑栩栩如生。基于现代示例的编辑方法回避利用预先现有的大型文本对图像（TTI）模型所学到的丰富潜在空间，并以精心策划的目标功能来重新接受培训以完成任务。尽管有些有效，但这需要重要的构成资源，并且缺乏与不同的基本模型和任意示例计数的兼容性。在进一步研究中，我们还发现这些技术将用户控制限制在整个编辑区域中仅应用统一的全球变化。在本文中，我们介绍了一个新颖的框架，用于使用现成的扩散模型（称为像素）进行典范驱动的编辑，以通过对编辑进行粒状控制，从而在像素或区域水平上进行调整，从而实现自定义。我们的方法仅在插入期间运行，以促进模仿编辑，使用户能够从动态数量的参考图像或多模式提示中汲取灵感，并逐步合并所有变化，而无需重新调整或调整现有TTI模型。这种细粒度控制的能力开辟了一系列新的可能性，包括对单个对象的选择性修改和指定逐渐的空间变化。我们证明，像素可以很好地编辑高质量的编辑，从而显着改善了定量指标和人类评估。通过使高质量的图像编辑更易于访问，Pixels有可能在易于使用任何开源图像生成模型的情况下向更广泛的受众提供专业级的编辑。