防火周宣言 认识并理解烹饪安全从你开始。注意防火!火灾是当地和全国范围内严重的公共安全隐患,而家庭是人们最容易遭受火灾的地方。这就是今年防火周活动背后的信息,“烹饪安全从你开始!注意防火。” 今年的主题是日常安全的食物准备。 希尔空军基地 (AFB) 消防和紧急服务致力于保障在我们设施内生活、工作和访问的每个人的安全。火灾是当地和全国范围内严重的公共安全隐患。根据最近的研究,2022 年美国家庭火灾导致 2800 人死亡,140 名消防员丧生。自 2020 年以来,消防部门处理了 338,000 起家庭火灾。其中 31% 的火灾是由于无人看管的烹饪造成的。一半的非致命烧伤是由于受害者试图扑灭这些火灾造成的。五岁以下儿童在烹饪过程中遭受非火灾烧伤的风险高于在烹饪过程中被烧伤。如今,家庭火灾的燃烧速度比以往任何时候都快!在典型的房屋火灾中,从烟雾或火灾警报响起到居民可能只有两三分钟的时间安全逃生。希尔空军基地的急救人员致力于通过预防和保护教育减少家庭火灾和家庭火灾伤害的发生。相应地,希尔空军基地的人员响应公众教育措施,并采取行动提高他们的防火安全,尤其是在他们的家中。今年的防火周活动包括以下建议: 居民应将锅柄转向炉灶后方 做饭时始终将锅盖放在附近 在炉灶、烤箱和加热用具周围保持三英尺的无儿童区域 注意加热的食物 设置计时器提醒您正在做饭 每 6 个月测试烟雾探测器并更换电池 因此,我,犹他州希尔空军基地第 75 空军基地联队指挥官 Jeffrey G. Holland,特此宣布 2023 年 10 月 8 日至 14 日为整个希尔空军基地的防火周。 我鼓励希尔空军基地的每个人都注意周围环境。 注意观察你正在做饭的东西。 必要时,听到烟雾报警器的声音,立即离开大楼。 最后,我鼓励在 2023 年防火周期间支持希尔消防和紧急服务的许多公共安全活动和努力。
由伯特夫人(Burt)领导,我们的关键第一阶段孩子上周参加了每日课程,以支持他们的心理健康,并使用一个名为“我快乐的头脑”的出色新计划。这个程序基于我们对大脑所做的所有学习 - 他们的工作方式,什么帮助他们以及他们(以及我们)拥有的所有不同的优势。我们将在整个学校中利用我的快乐思想来支持我们的人际关系和健康教育以及我们对执行功能的学习。该计划得到了NHS的支持,并帮助小学生一起学习以照顾他们的心理健康,自我调节和重视自己。莉莉 - 琼斯夫人2年,您会喜欢快乐的呼吸。它使您感到如此镇定和放松。猎人 - 2年级通过您的鼻子和嘴里出来……您可以坐下或躺下。您只需要变得舒适并确定适合您的事情,因为这是您的时间。Lucas - 2年级HAP是您的海马,杏仁核和前额叶皮层。当他们像团队一样一起工作时,他们的表现最佳。,如果您焦虑或压力很大,他们的工作不佳。isabelle - 我们一直在学习神经可塑性。您可以一点一点地学习并变得更好。在每节课的开头,我们进行了一些测验来帮助我们记住。
这项研究的目的是建立曲线下的零级紫外线光谱学 - 吸光度和零订单区域(AUC)方法(AUC)方法,用于估计散装和阴道胶囊中硝酸硝酸盐的估计。芬太纳唑硝酸盐是一种抗真菌药物,它完全不溶于水。甲醇用作溶剂溶解芬太纳唑硝酸盐的溶解度。溶解在甲醇中时,发现硝酸芬太纳唑的最大吸收在波长253 nm处。这些方法基于在253nm处的吸光度测量和曲线下面积的整合,以分析242-262 nm波长范围内的芬康唑硝酸盐。在两种方法的相关系数r 2> 0.99的5-30 µg/ml浓度范围内,药物遵循线性。根据ICH指南,对所提出的方法进行了准确性(恢复%),精度,可重复性和坚固性的验证。将所提出的方法用于阴道胶囊中硝酸硝酸盐的定性和定量估计,结果与所声称的标签非常吻合。开发的方法可用于散装和阴道胶囊中硝酸盐的常规分析。
摘要。随着越来越多的企业资产移动到云环境,基于传统的外围安全体系结构的能力正在迅速降低。从安全角度来看,零信任框架可以更好地跟踪和阻止外部攻击者,同时限制云范式内部攻击而导致的安全漏洞。此外,零信任可以更好地完成跨云环境的用户和设备的访问权限,以实现资源的安全共享。此外,云计算中零信任体系结构的概念需要在系统体系结构多层上集成复杂实践,以及各种现有技术的结合。本文着重于身份验证机制,信任评分的计算以及生成政策,以建立对资源的访问控制。主要目标是将无偏信的信任评分纳入政策表达的一部分,同时保留感兴趣的参数的可配置性和适应性。最后,在微云平台解决方案上展示了概念证明。
摘要 - 在经典的损失源编码问题中,一个编码长的源符号块,使扭曲能够接近最终的香农限制。这种块编码方法引入了较大的延迟,这在许多延迟敏感的应用中是不可取的。我们考虑零延迟情况,其中的目标是在没有任何延迟的情况下编码和解码有限的Alphabet Markov源。已经表明,这个问题将自己适合随机控制技术,从而导致存在,结构和一般的结构近似结果。但是,到目前为止,这些技术仅导致了代码设计的计算算法实现。为了解决这个问题,我们提出了一种可实现的强化学习设计算法,并严格证明其渐近最佳性。特别是,我们表明可以使用量化的Q学习算法来获得此问题的近乎最佳的编码策略。证明是基于量化Q学习的最新结果的基础,该Q学习是针对弱伙伴控制的马尔可夫链,其应用需要开发有关规律性和稳定性属性的技术结果,并将最佳解决方案与折扣和平均成本无限的地平线标准问题联系起来。这些理论结果由模拟支持。
并祝贺 SECDEF 获奖者,以绿色突出显示。• https://www.defense.gov/News/Releases/Release/Article/3364408/the-department-of-defense-announces-winners-of-the-2023-secretary-of-defense-en/