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World File Search System危害性
激素作用在目标细胞
疟疾的持续存在和传播以及耐药性越来越多的危害性促使那些从事免疫学和化学疗法工作的人询问是什么杀死了红细胞中的疟疾寄生虫。的线索和混淆比比皆是，但在啮齿动物疟疾的寄生虫中，最广泛用作人类疟疾的模型，An-eciboty似乎对Vinckei和P. chabaudi的影响很小 killing 1 • The involvement of nonspecific factors in the killing of P. vinckei and P. chabaudihas been mooted for several years and the possibility that these factors are macrophage products has been championed by an Australian scientist, Ian Clark, and his colleagues 2 • At the Fifth International Congress of Parasitology held in Toronto in August, Clark presented new data im- plicating toxic oxygen radicals in the杀害疟疾瘫痪和实验证据刚刚发表了3•4，并得到了其他实验室的平行研究。6。
定时自动机作为表达安全性的形式化 - arXiv
许多关键信息系统依赖于通过共享网络（例如互联网）进行通信。通过此类网络的数据通常很敏感，需要保密。如果处理不当，私人数据、身份验证码、时间信息或本地化等信息可能会被网络上的任何人访问。这可能会导致安全攻击以检索或更改敏感数据 [Kan+07；HZN09；Mod+13]。为了防止此类入侵，已经开发了各种安全方法和协议。然而，这些安全决策并不总能避免入侵。为了分析信息系统的安全性并突出其弱点，自关键信息系统出现初期就开始使用 FMEA（故障模式影响和危害性分析）[Xu+02；Cas+06] 等技术标准。此后，人们开始探索更加结构化、基于模型的方法，例如 ADVISE 方法 [LeM+11]，该方法可以自动生成定量指标或形式化模型，例如团队自动机 [BLP05] 和攻击树 [KPS14]。
定时自动机作为表达安全性的形式化 - arXiv
许多关键信息系统依赖于通过共享网络（例如互联网）进行通信。通过此类网络的数据通常很敏感，需要保密。如果处理不当，私人数据、身份验证码、时间信息或本地化等信息可能会被网络上的任何人访问。这可能会导致安全攻击以检索或更改敏感数据 [Kan+07；HZN09；Mod+13]。为了防止此类入侵，已经开发了各种安全方法和协议。然而，这些安全决策并不总能避免入侵。为了分析信息系统的安全性并突出其弱点，自关键信息系统出现初期就开始使用 FMEA（故障模式影响和危害性分析）[Xu+02；Cas+06] 等技术标准。此后，人们开始探索更加结构化、基于模型的方法，例如 ADVISE 方法 [LeM+11]，该方法可以自动生成定量指标或形式化模型，例如团队自动机 [BLP05] 和攻击树 [KPS14]。
定时自动机作为表达安全性的形式化 - arXiv
许多关键信息系统依赖于通过共享网络（例如互联网）进行通信。通过此类网络的数据通常很敏感，需要保密。如果处理不当，私人数据、身份验证码、时间信息或本地化等信息可能会被网络上的任何人访问。这可能会导致安全攻击以检索或更改敏感数据 [Kan+07；HZN09；Mod+13]。为了防止此类入侵，已经开发了各种安全方法和协议。然而，这些安全决策并不总能避免入侵。为了分析信息系统的安全性并突出其弱点，自关键信息系统出现初期就开始使用 FMEA（故障模式影响和危害性分析）[Xu+02；Cas+06] 等技术标准。此后，人们开始探索更加结构化、基于模型的方法，例如 ADVISE 方法 [LeM+11]，该方法可以自动生成定量指标或形式化模型，例如团队自动机 [BLP05] 和攻击树 [KPS14]。
前沿人工智能安全政策的共同要素
Google DeepMind 的 Frontier Safety Framework，第 5 页：生物安全：协助开发、准备和/或执行生物攻击的模型的风险。生物业余支持级别 1：能够显著地使非专家开发已知的生物威胁，与其他手段相比，这些威胁可能会增加其造成严重伤害的能力。许多能够造成大量伤害的生物威胁目前超出了非专家的能力范围，因为非专家对其危害潜力以及获取和滥用方法缺乏了解。帮助克服这些知识差距的 LLM，例如通过提出合理的攻击策略或提供开发生物制剂的详细说明，可能会显著增加社会受到恶意业余爱好者致命攻击的脆弱性。生物专家支持级别 1：能够显著地使专家（即博士或以上）开发可能导致高度严重事件的新型生物威胁。极少数生物制剂有可能造成异常程度的伤害。发现这些药剂的增强体或具有同等危害性的药剂，可能会增加发生非常严重的生物袭击或事故的可能性。
JAP(D) 100C-22 - 军事航空工程
AD 意外损坏 AE 老化探索 ALARP 尽可能低 AMM 飞机维护手册 BITE 内置测试设备 CBM 基于条件的维护 CCMM 持续充电强制维护 CM 状态监测 CMM 部件维护手册 CPL 裂纹扩展寿命 CRL 部件更换清单 CTM 参见 Cty Cty 应急维护 DDP 设计和性能声明 DO 设计组织 DMML 主维护清单草案 DRACAS 数据报告和纠正措施系统 DUL 设计极限载荷 ECU 发动机更换单元 ED 环境损坏 EMI 电磁干扰 EO 明显的操作/经济 ERC 工程记录卡 ES 明显的安全 ESA 外部表面积 ETI 经过时间指示器 FF 故障查找 FFI 故障查找间隔 FFMC 功能故障模式代码 FLC 前线指挥 FMEA 故障模式和影响分析 FMECA 故障模式、影响和危害性分析 FMI 故障模式指示器 FOD 异物损坏
生长受限和先天性心脏病引起的...
摘要：先天性心脏病（CHD）是一种出生时即存在的畸形，由胎儿时期心脏及大血管发育异常引起。转化生长因子β活化蛋白激酶1（MAP3K7）结合蛋白2（TAB2）基因在胚胎时期心脏组织发育中起重要作用，当单倍体剂量不足时可导致CHD或心肌病。本研究报道了一例中国生长受限合并CHD患儿的病例研究。全外显子组测序结果提示TAB2发生了新的移码突变（c.1056delC/p.Ser353fsTer8），该患儿父母该位点为野生型，因此可能是从头突变。体外构建突变质粒，Western blotting结果显示该突变可能停止蛋白表达，提示该突变具有致病危害性。总之，本研究强调，无论家族中是否有 CHD 或心肌病病史，都应对不明原因身材矮小和 CHD 患者进行 TAB2 缺陷检查。本研究提供了有关突变谱的新数据，并为第二次怀孕和患者父母的遗传咨询提供了信息。
临床实践中隐喻运用的批判性分析
尽管许多生物医学隐喻都遭到诽谤，但没有哪一类隐喻像战争隐喻那样遭到如此多的谴责。例如，在生物伦理学领域，聂静宝及其同事最近就这一主题提出了一系列强有力的主张。在他们 2016 年的文章《不战而愈：医学和艾滋病毒治疗研究中的军事隐喻之外》6 中，作者认为军事隐喻本质上对患者和研究对象有害。他们断言，“通过抹去患者患病的经历和叙述，压制患者的声音，使用军事隐喻会阻碍……照顾患有越来越多的慢性疾病的人。”7 作者声称，“军事隐喻会无意中进一步污名化患者，并认可战争和暴力在社会和政治生活中的合法性。” 8 聂和他的同事们问道，为什么“致力于改善健康的治疗师、临床医生和研究人员继续使用暴力隐喻，而这样做可能会贬低人类的生命？”9 这些批评表明，军事隐喻具有独特的危险性、贬义性和危害性。
jpl d-5703 喷气推进实验室可靠性分析...
本文档是可靠性工程科 (521) 内许多人努力的成果。首先，该任务的推动力来自科长 Tom Gindorf。其次，大部分人力来自 Jim Arnett 的项目可靠性工程组。特别感谢 Harry Peacock 对附录 B 和 C 中提供的电路最坏情况和零件应力分析的广泛讨论。Frank Halula 提供了附录 A 中提供的故障模式、影响和危害性分析 (FMECA) 指南的最终更新。Charles Hayes 和 Sheldon Johnson 修订了故障树指南，以包括用于制表纠正措施的矩阵形式。Jim Clawson 和 Mark Gibbel 为文档主体和附录 E 中提供的指南提供了热分析讨论。Steve Gabriel 和 Rene Aguero 提供了单事件效应指南（附录 G）。Paul Bowerman 提供了“自动分析工具”（第 VI(B) 节）的讨论。 Merlin Grossman 博士讨论了“可靠性分配和评估”（第 VI(C) 节）。Roy Lewis 为附录 B 中的最坏情况分析指南提供了有关数字计时的意见。
基于模糊的故障模式、影响和关键性分析应用于网络电网
摘要：故障模式、影响和危害性分析 (FMECA) 是一种定性风险分析方法，广泛应用于各种工业和服务应用。尽管该方法广受欢迎，但多年来，文献中分析了该方法的几个缺点。获取故障模式风险水平的传统方法不考虑风险因素之间的任何相对重要性，并且可能不一定代表 FMECA 团队成员的真实风险感知，通常用自然语言表达。本文介绍了 I 型模糊推理系统 (FIS) 的应用，作为改进经典 FMECA 分析中故障模式风险水平计算的替代方案，以及它在网络电网中的应用。我们基于模糊的 FMECA 首先考虑由 FMECA 专家定义的一组模糊变量，以体现与人类语言相关的不确定性。其次，使用“七加或减二”标准来设置每个变量的模糊集数量，形成一个由 125 条模糊规则组成的规则库，以表示专家的风险感知。在电力系统框架中，新的基于模糊的 FMECA 用于网络电网系统的可靠性分析，评估其相对于传统 FMECA 的优势。本文提供了以下三个关键贡献：(1) 使用模糊集表示与 FMECA 专家相关的不确定性，(2) 通过