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糖尿病性酮无生为：糖尿病紧急情况的黑暗，洪水马
糖尿病性酮无生病（DKALK）是糖尿病紧急情况的罕见但显着的变体，其特征是代谢碱中毒，而不是糖尿病性酮症酸中毒（DKA）中典型的酸中毒。尽管其临床重要性，但由于文献有限的呈现和生化变量，DKALK经常无法认识到。这项工作研究了病理生理学，临床表现，诊断挑战，管理策略以及对DKALK临床实践的影响，从该领域的案例研究和研究差距中获取见解。值得注意的案例研究强调了诊断挑战，并强调了量身定制的管理策略对DKALK的重要性。风险评估涉及识别诱人的因素，例如严重的呕吐，酗酒或随之而来的利尿剂使用。及时的识别和干预对于防止与DKALK相关的潜在威胁生命的并发症至关重要。继续进行研究工作，以完善诊断标准，优化治疗方法并提高对DKALK的早期认识，最终在这种挑战性的临床情况下改善患者的结果。
确定影响食品行业分销策略的因素以及营销和在线销售的态度 Solmaz Seyedghafouri 1 ,
摘要 本研究旨在从网络营销和销售的角度研究食品行业分销策略的有效因素。本研究在目的上具有应用发展性，在数据收集方法上具有定性，在研究实施方法上具有元合成方法。本研究的统计人群包括 12 名在营销管理和分销渠道领域具有专业知识并拥有该领域书籍或文章的大学教授，以及在该领域有专门研究的理论家和研究人员。本研究采用综合合成的科学方法，通过回顾已发表的文章进行分析；并根据 23 篇选定的文章提取了 85 个指标。最终对16个组成部分进行了评估和确定，并最终通过应用专家对人的因素、为客户创造价值、关注管理者的能力、内部因素、外部因素、管理因素、意见挖掘、数字营销、环境因素、内容营销、商业策略、对内外部环境的完整了解、直接营销、视觉特征、优化、竞争绩效等组成部分的总体意见，确认和确定了最终的框架。
危险化学品事故不安全行为原因分析：结合HFAC与贝叶斯网络
摘要：危险化学品事故严重危害公众的生命、财产和健康，人的因素和组织因素是造成各类事故的重要原因。为了系统探究我国危险化学品事故中不安全行为的影响因素，介绍了基于贝叶斯网络的人因分析与分类系统（BN-HFACs）的方法。根据我国39份危险化学品事故调查报告，获取原始贝叶斯网络（BN），计算BN中各节点的失效敏感度。研究结果表明，不安全行为前提条件层次上的危险品环境（1.63）和机械设备（0.49）具有与操作失误同方向的失效效应，而不存在与操作违规同方向的失效效应的因素。组织影响与不安全监管中的一些因素，如组织氛围（0.34）、作业指导（0.37）、计划性作业（0.22）、法律监督（0.19）也是作业失误的重要原因，而资源管理（0.12）、隐患排查（0.18）和法律监督（0.13）对作业违规有影响。此外，其他层级要素之间还存在密切的联系，如作业指导对危险品环境的影响（6.60），在组织因素层面，组织氛围对其他因素的影响最为明显。基于以上研究结论，分别对个人、企业和政府提出了建议，并明确了本研究的局限性。
临床推理与人工智能
背景：人工智能是指一组能够执行与人类智能功能相似的功能的系统。如今，人工智能已成功融入临床决策支持系统 (CDSS)。证据获取：本研究旨在简要介绍临床推理和人工智能的叙述性小型评论。数据来自 Google Scholar、ScienceDirect 和 PubMed 数据库，使用“临床决策支持系统、人工智能和临床推理”关键词。结果：临床决策支持系统分为两类：基于知识和数据驱动。第一类称为基于规则的专家系统，第二类也称为机器学习系统。上述系统和人工智能在解释算法和统计信息方面的用处在于，人为因素很容易犯错，但它们效率更高，错误更少。然而，在处理病人及其主诉和症状时，由于需要进行临床判断，人的因素在获取病人病情的心理意象方面更为有效。人工智能具体应用于诸如诊断电解质紊乱、解释心电图结果和识别心肌肥大的原因等场景。尽管如此，人工智能也存在挑战，例如缺乏对医疗决策和治疗错误的责任感。结论：鉴于人工智能的上述优势和挑战，人工智能和人类智能不能互相超越，两者在临床决策中都具有不可替代的作用。新的观点是，CDSS 的目标是通过将大量信息作为一个整体而不是单独处理来帮助医生做出更好的决策。
战术攻击 - 空战指挥
防御性地；人们穿着防护服；人们适当地监督人们；无穷无尽！然而，在事故记录中，我们发现了许多令人失望的事情。令人沮丧的失望是因为人们没有正确完成任务。我们可以做得更好。我们必须做得更好。认真的监督和有纪律的表现对于预防事故至关重要。两者都是人的因素。两者都意味着有效的领导和高效的管理。两者都意味着参与。无论以何种身份，无论是监督、领导、管理还是指挥，没有人能够独自坐在办公桌前充分发挥作用。我们必须走出去观察、指导、纠正、引导和激励。这种直接的关注将支持有纪律的表现。也许有一件事几乎每个人都不愿意做。那就是挑战规则。在我与战术空军司令部指挥官的初次采访中，他非常明确地表示他认为应该改变坏的规则。他并没有说或暗示，我也没有把他的意思理解为应该打破规则。他说的是改变！然而，你们这些执行任务的士兵必须识别不良规则，以便对其进行修改以正确实现预期目的，或者将其消除。然而，在不良规则得到改进或删除之前，不要忽视它或故意违反它。避免出现违反规则的情况，或以纪律严明的方式遵守其规定。另一个应该提到的因素是，所有参与事故或事件的人都必须完全坦诚。在开篇，我说过我们会重复犯错。这肯定有许多原因。首先，有些人可能没有传授从经验中吸取的教训。换句话说，
空中火力与火力支援系统 (ARFFS) 人为因素指南 - 咨询通告
• 国际民航组织机场服务手册（Doc 9137）第 1 部分，救援和消防 • 国际民航组织人为因素培训手册（Doc 9683） 1 引言 1.1 ANR-139 规则 36(3)(a)(ii) 要求机场运营人必须确保所有为机场提供救援和消防服务的人员都接受过机场救援和消防人员培训计划的培训，其中包括人的表现和团队协调方面的培训。 1.2 人为因素的主题是人。它与人们的工作和生活环境有关。它与人们与设备、程序和环境的关系有关。同样重要的是，它与人们与其他人的关系有关。人为因素涉及航空系统内人类的整体表现；它寻求通过系统地应用人文科学来优化人们的表现，通常融入系统工程的框架内。它的双重目标可以看作是安全和效率。 1.3 人为因素本质上是一个多学科领域，包括但不限于：心理学、工程学、生理学、社会学和人体测量学。事实上，正是这种多学科性质和组成学科的重叠使对人为因素进行全面定义变得困难。 2 SHEL 模型 2.1 SHEL 模型提供了一个概念框架来帮助理解人为因素。它说明了构成该主题的各种组成部分和界面（或交互点）。人为因素要素可分为四个基本概念类别： (a) 软件：计划、程序、文档等。 (b) 硬件：机器、设备等。 (c) 环境：内部（例如工作场所）、外部（例如周围环境）等。 (d) 活动软件：人的因素 2.2 人与 SHEL 模型其他要素之间的交互是人为因素的核心，其中涉及以下要素之间的界面：
less-trust-in-ai-suggested-preventive-care-measures-than- ...
新闻稿 新加坡，2022 年 9 月 6 日 新加坡南洋理工大学 (NTU Singapore) 领导的研究发现，人们对人工智能 (AI) 建议的预防保健措施的信任度低于健康专家的建议 由新加坡南洋理工大学 (NTU Singapore) 领导的研究人员发现，人们对人工智能 (AI) 建议的预防保健干预措施的信任度低于人类健康专家建议的相同干预措施。预防保健干预措施旨在降低健康风险，例如进行健康检查、增加身体活动和接种疫苗。研究人员对韩国 15,000 名健康移动应用程序用户进行了研究，发现强调人类健康专家参与 AI 建议的干预措施可以提高其接受度和有效性。这些研究结果表明，即使医疗保健行业越来越多地采用 AI 来更有效地筛查、诊断和治疗患者，人的因素仍然很重要。研究人员表示，这些发现还有助于设计更有效的人工智能预防保健干预措施。领导这项研究的南洋理工大学南洋商学院 (NBS) 助理教授 Hyeokkoo Eric Kwon 表示：“尽管人工智能有可能提供更高质量的干预措施，但我们发现，人们对仅由人工智能建议或源自人工智能的健康干预措施的信任度低于他们认为基于人类专家意见的干预措施。我们的研究表明，即使健康干预措施越来越多地由人工智能引导，与情绪和态度相关的情感人类因素仍然很重要，而且这种技术在补充人类而不是取代人类时效果最好。” 这项研究反映了南洋理工大学在 NTU2025 下的努力，NTU2025 是该大学的五年战略计划，旨在解决人类面临的重大挑战，例如技术对人类的影响。由南洋理工大学 NBS 在商业和医疗保健交叉点进行
工业 5.0 中以人为本的人工智能
在过去的几年中，工业 4.0 已发展成为全球广泛认可的概念。许多国家都启动了类似的战略努力，致力于开展大量研究，以推进和整合多种工业 4.0 技术。随着工业 4.0 诞生 10 周年里程碑的临近，欧盟委员会推出了“工业 5.0”的概念（欧盟委员会，2021 年）。工业 5.0 将工人置于生产过程的中心，并利用新技术提供超越就业和增长的繁荣，同时尊重地球的生产极限。它通过将研究和创新服务于向以人为本、可持续和有弹性的行业过渡，补充了工业 4.0 方法。徐等人（2021 年）、冷等人（2022 年）和 Ivanov（2023 年）概述了这一演变，而 Akundi 等人（2024 年）则对这一演变进行了概述。 （2022）分析了工业 5.0 的现状并概述了研究趋势。人工智能 (AI) 在工业 4.0 中的应用提供了解决方案，这些解决方案利用来自智能传感器、设备和机器的数据来生成可操作的情报并帮助提高制造效率（Peres 等人，2020 年；Jan 等人，2023 年）。然而，人工智能使用的这种演变并没有伴随着对以人为本的过程和系统基本方面的类似重视和进展。以人为本的人工智能 (HCAI) 专注于创建通过使用机器智能增强人类智能来设计和开发的系统（Shneiderman，2020a、b）。鉴于工业 5.0 强调人的因素并将其视为生产的中心，因此自然而然地需要 HCAI 来支持向工业 5.0 的迁移，因为人类必须与人工智能系统、机器人等数字解决方案进行协作。这一趋势将研究工作延伸到了“操作员 4.0”及其与人工智能和机器人系统的交互（Bousdekis 等人，2020 年；Romero 等人，2020 年）。
农业技术与创新理学硕士（...
11.1 简介和背景 农业和环境资源管理中所使用的技术的多样性、复杂性和强大性正在不断进步。此外，基于半导体的仪器、传感器、材料、小型化、计算机软件、数据处理、航空和卫星数据方面的进步正在促进开发管理农业生产能力以及自然和野生空间和资源管理的新方法。这些发展可能会对世界各地产生深远的影响，无论是发达国家还是发展中国家，特别是在优先考虑提高农业和园艺产量、效率和产品质量，同时尽量减少对自然资源和景观的破坏的情况下。同样，水、土壤和肥料等生产资源的可持续供应问题也日益严重。提高这些资源的精确度和更灵活的管理有可能对保护这些基本投入做出积极的贡献。获取环境数据并对其进行快速准确的解释也可能为更有效、及时地管理自然土地、野生和未开发地区提供机会。然而，只有同时提供智力资源，才能成功实施并推广这些技术。人的因素将成为创造新技术、将其转移并整合到生产环境中的基础。本课程旨在让毕业生发展其技能和能力，使其达到与在私营公司、研究中心、政府机构或自主创业等各种机会中开始职业生涯相称的水平。技术内容将与一系列模块中的商业研究相匹配，所有这些模块都是专门为这门新课程设计的。迄今为止，新农业技术的使用是由专门开发高度复杂硬件的公司率先采用的，他们使用新颖的软件和感知受控环境中的生物、物理和化学成分的新概念。未来许多年，农业技术领域可能会不断增长。采用新技术将受到业务绩效提高和应用改进的管理工具可能带来的环境优势的推动。
摩尔多瓦共和国的生活质量和人口迁移 Svetlana GOROBIEVSCHI 经济学博士，技术副教授
摩尔多瓦共和国的生活质量和人口迁移 Svetlana GOROBIEVSCHI，经济学博士，摩尔多瓦理工大学副教授 摘要 - 本文是对摩尔多瓦公民迁移问题及其影响因素的一项小型研究。考虑到基于两次人口普查日期的摩尔多瓦共和国人口变化情况、人均收入分析、摩尔多瓦的健康状况和寿命等，作者得出结论：迁移特别受到社会经济状况的制约，是该国生活质量差的证据。联合国每年计算的人类进步指数 (IHP) 也证实了这一事实，根据该指数，在这十年中，摩尔多瓦共和国在这一分类中包括的 174 个国家中的排名从第 75 位上升到第 104 位。索引词 - 生活质量、生活质量评估指标、迁移、迁移政策、转型。在转型时期，摩尔多瓦的劳动力市场经历了由经济改革引起的深刻变革，这直接影响到了人的因素。此外，社会条件决定了人口自然增长率的下降和移民现象的蔓延，这反过来又导致人口数量不断减少，当然也意味着劳动人口数量减少。通过分析按年龄组划分的劳动人口结构，可以观察到明显的老龄化趋势。年龄在 35 岁以上的人占比最大。2000-2005 年期间，摩尔多瓦共和国的就业人数减少了 19 万人，即减少了 12.5%，2005 年劳动率和就业率分别达到 49% 和 45%，与欧盟 25 国的平均水平相比分别减少了 20% 和 18% [1]。根据两次人口普查（1989 年和 2004 年）的数据，在按年龄组划分的马其顿共和国人口演变过程中，可以注意到，由劳动人口（15-60 岁）组成的群体并不随着年轻人口（0-14 岁）的减少和老年人口（60 岁及以上）的增长而按比例增长，因此，社会项目的收入只能通过劳动生产率超过通常水平的扩大来增加。马其顿共和国的人口状况非常困难，但并非独一无二。大多数欧洲国家已经经历了 200 多年的人口转型期，即从生育体制转变为