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World File Search System位置指定
if142：国防部年度安全意识复习培训
•个人通过EAPP提交了与其位置指定相关的安全问卷。•使用联邦人员审查调查标准开始和进行背景调查。•调查得出结论，国防部就会合并裁决裁决者审查，并确定个人是否是可接受的风险。•此确定是发送并存储在清除存储库中的，并且初始审查阶段已完成。•如果个人获得了有利的信托确定，则他或她将加入简历计划。
终端空域轨迹规范：冲突检测与解决
轨迹规范是一种指定具有公差的飞机轨迹的方法，使得飞行中任何给定时间的位置都被限制在精确定义的边界空间内。边界空间由相对于参考轨迹的公差定义，该参考轨迹将位置指定为时间函数。公差是动态的，基于飞机导航能力和交通状况。轨迹规范可以保证在任意时间段内的安全分离，即使在空中交通管制 (ATC) 系统或数据链路发生故障的情况下也是如此。它可以帮助实现 ATC 自动化所需的高安全性和可靠性，并且可以减少正常运行期间对战术 ATC 备用系统的依赖。本文介绍了用于检测和解决服务于主要机场的终端空域中指定轨迹之间冲突的算法和软件。在对主要终端空域全天交通的快速模拟中，所有冲突都几乎实时得到解决，证明了该概念的计算可行性和初步操作可行性。
关键代码引导的灰盒模糊测试
新提交的提交容易将漏洞引入程序。作为一种有前途的对策，可以使用定向灰盒模糊测试器通过将提交更改位置指定为目标来测试提交更改。但是，现有的定向模糊测试器主要侧重于达到单个目标，而忽略了对其他受影响代码的多样化探索。因此，它们可能会忽略在远离更改位置的位置崩溃的错误，并且在多目标场景中缺乏直接性，这在提交测试的背景下都很常见。在本文中，我们提出了一种直接灰盒模糊测试器 WAFLG O ，以有效发现提交引入的漏洞。WAFLGO 采用一种新颖的关键代码引导输入生成策略来彻底探索受影响的代码。具体而言，我们确定了两种类型的关键代码：路径前缀代码和数据后缀代码。关键代码首先引导输入生成逐渐、增量地到达更改位置。然后，在保持关键代码可达性的同时，输入生成策略进一步鼓励在探索受影响代码时生成输入的多样性。此外，WAFLGO 引入了一种轻量级多目标距离度量，用于直接和彻底检查所有更改点。我们实现了 WAFLG O，并使用提交引入的 30 个真实错误对其进行了评估。与 8 种最先进的工具相比，WAFLGO 实现了平均 10.3 × 的加速。此外，WAFLGO 在测试最近 50 次提交的真实软件（包括 libtiff、fig2dev 和 libming 等）时发现了 7 个新漏洞，其中包括 4 个 CVE。
CDC位置和描述和映射患者护理位置的说明
•设施应使用1年的数据来做出这一决定。•如果没有全年的数据，则可以接受至少3个月的较短时间，但是应尽一切努力在将来收集和分析更长的时间。•如果不可用的计费敏锐度数据，则应根据该单元可用的数据来查看患者混合。2。NHSN 80％规则：设施中的每个患者护理区都“映射”到一个CDC位置。特定的CDC位置代码由根据80％的规则在该特定领域所接受的患者类型确定。如果80％的患者患有某种类型（例如，骨科问题的儿科患者），则该区域被指定为特定类型的位置（在这种情况下，是住院儿科骨科病房）。3。虚拟位置：虚拟位置是在NHSN中创建的，当设施无法满足单个物理单位中的位置指定的80％规则，但想向该单元中的每种主要患者类型报告其NHSN监视数据。建议使用虚拟位置使用患者服务分配的那些物理单位，那些按服务指定的床，或者可以通过患者类型/服务收集分母数据的单元。示例：一个设施的ICU（称为5 WEST）由大约50％的神经病学患者和50％的神经外科患者组成。神经病学患者被安置在10床中10，神经外科患者被安置在床11中。4。该设施决定在NHSN中创建2个新地点：5West_n：神经系统重症监护（10床）5West_ns：神经外科重症监护（10床），该设施将收集和输入5WEST_N和5WEST_NS的数据。该设施还将能够分别获得每个位置的速率和标准化感染比（SIRS）。请注意，每个虚拟位置收集和报告的数据将仅限于指定的10张床（特别是，从5West_n到5West_ns的溢出将使用5West_ns计数）。对于那些使用电子源来收集数据的设施，请在报告这些位置的数据之前与您的设施的EHR联系人讨论NHSN中虚拟位置的兼容性。混合敏锐度单位：此CDC位置代码仅适用于成人患者护理区域，适用于由敏锐度变化的患者组成的单位。注意：将NHSN中的位置映射到CDC“混合敏锐度”的名称可能对您的数据报告CMS程序和/或您州的报告授权的数据有影响。尽管混合的敏锐度位置可能具有ICU床和ICU患者，但出于CMS报告的目的，它并不是ICU位置类型，因此未包含在任何特定于ICU的报告要求中。混合的敏锐度单元也排除在特定于病房的报告要求之外。有关此位置指定如何