11 例如,美国空军主要根据经济标准对事故进行分类 (AFSA, 2000:119):事故等级 A 是指损失金额为 1,000,000 美元或以上,或人员死亡,或永久性完全残疾,或空军飞机损毁;事故等级 B 是指损失金额为 200,000 美元或以上,或部分永久性残疾,或五人或五人以上住院;事故等级 C 是指损失金额为 10,000 美元或以上,或导致暂时无法工作受伤/患病,或基于武器系统类型的其他特定标准;HAP 是用于描述其他事故的术语。
VH 被定位为一种复杂而动态的社会现象,其影响因素仍在研究中(9,11)。性别、教育水平、年龄、地理位置、收入、职业、种族和民族(12)、与五人或五人以上同住(13)、怀孕(14)、是卫生专业人员以及有过疫苗接种经验(15)是影响 VH 的因素。研究确定了其他因素,例如群体和个人方面,包括对风险的了解较低、对污染的恐惧较低、认为疾病不严重以及没有心脏病,也是 VH 的影响因素(16)。认知或情感、行为和决策的概念也与 VH 有关 ( 3 ),而 VH 也被认为与政府信誉有关,包括希望获得更多决策数据、对疫苗功效和安全性的怀疑、感觉个人权利受到侵犯、对政府和医疗机构缺乏信任等方面 ( 14 , 15 )。
摘要近年来人们对体育运动的兴趣和热情显着增加。这使人们越来越重视各种运动的高质量视频录制,以捕获最小的细节。录制和分析在诸如五人制的体育运动中变得极为重要,五人五个复杂而快速的事件。球检测和跟踪以及玩家分析,已经成为许多分析师和研究人员感兴趣的领域。教练依靠视频分析来评估团队的表现并做出明智的决定以取得更好的成绩。此外,教练和体育侦察员可以通过审查过去的比赛来使用此工具为才华横溢的玩家侦察。球检测对于帮助裁判在比赛的关键时刻做出正确的决定至关重要。但是,由于球的不断运动,其形状和外观会随着时间的流逝而变化,并且通常会被玩家所阻挡,因此在整个游戏中跟踪其位置的挑战。本文提出了一种基于深度学习的Yolov8模型,用于在广播五人制视频中检测球和玩家。关键字yolov8,roboflow,球检测,球员检测,五人
小石山的一位居民声称,镇政府将违反先前的协议,并威胁说,如果镇政府继续在他家附近建造一座 175 英尺高的水塔,他将起诉镇政府官员。在 2 月 26 日的镇委员会会议上,老路的 Frank Ragany Sr. 向五人委员会投诉说,拟建的水塔将是该地区的第二个水箱,对当地居民来说会是一个不必要的碍眼之物。他还表示,镇政府官员曾向他承诺,在第一个水箱完工后,不会在该地区建造更多的水箱。他承认,承诺只是口头上的,他没有任何书面文件来证明他的说法,但他说,当时的镇律师 Edward Picone 向他保证,不需要任何书面协议。
按优先顺序列出组织的任务基本功能。在下一栏中,确定可以执行该功能的职位。考虑到 40% 以上的缺勤率,努力让四到五人能够执行基本功能。如果四到五个人无法执行基本功能,请确定哪些职位可以轻松进行交叉培训以执行该功能。需要交叉培训的人数取决于有多少人已经知道如何执行该功能。例如,三个人知道如何做工资单。建议您再确定两个可以交叉培训的人员来执行工资单功能。第一行提供了一个示例。每个组织都需要确定需要交叉培训的人数以及对交叉培训的现实期望。