1.08员工不当行为。雇员注意的指控或信息表明,DVR雇员已犯下了不当行为,必须由直接向直接主管的员工报告。相信直接主管参与所谓的不当行为,或者可能无法或不愿意正确处理所谓的不当行为,则雇员必须通知下一个更高级别的主管。报告可以口头或书面形成适当的主管。报告的保密性将以适合案件情况的方式维护。报告中的信息将仅向有权接收该信息的人披露。这并不排除与DOE劳资关系主任或监察长办公室提出投诉的个人。
“4. 地区司法机构是我们司法系统的支柱,地区司法机构的法官在艰难和苛刻的环境中处理大量案件,在前线执行着繁重的司法工作。上级法院的法官必须理解这些法官在工作中承受的压力和挑战。我们的司法系统承认法官的易犯性,因此规定了上诉和复审。上级法院每天都会遇到下级法院的命令,这些命令在法律或事实上都站不住脚,上级法院会修改或撤销这些命令;这就是上诉法院的职能。人们常说,没有犯过错误的法官还没有出生。这适用于所有法官,无论他们的级别高低……”
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理想技能:任何技能的具体用途最终取决于玩家及其使用角色的方式。尽管如此,真空服技能和武器技能对所有角色都非常重要。对于那些没有任何真空服技能或希望使用其他武器的角色,请为他们分配 vacc-0 和武器-0。Vacc-0 表示对真空服有一定的熟悉度,足以允许使用真空服并避免在真空中犯致命错误。个人应使用特定武器携带武器-0。理想情况下,武器将与个人的力量和敏捷度相匹配,以获得敏捷度奖励,或避免敏捷度惩罚。此外,武器-0 避免了与缺乏技能相关的负面 DM。
关于人工智能抄写员的临床效用/有效性 7 和患者安全性 8 的数据有限。许多拥有人工智能抄写员的大公司尚未在学术期刊上发表这些数据。 7 在任何患者咨询中,都会有一些未明确讨论的相关临床信息,例如近期出院总结、病理/诊断影像报告和电子健康记录的其他元素中包含的信息。来自其他来源的信息,例如来自患者的非语言提示或来自医疗设备的数据,也不会被记录在听觉记录中。如果不整合这些信息,人工智能抄写员生成的临床输出的质量和功效就会受到限制。 3 人工智能抄写员可能会犯影响临床信息含义和准确性的错误,例如:
最高水平的专业知识:专家系统提供最高水平的专业知识。它提供效率、准确性和富有想象力的问题解决方案。 准时反应:专家系统在非常合理的时间内与用户交互。总时间必须少于专家获得同一问题最准确解决方案所花费的时间。 良好的可靠性:专家系统需要可靠,并且不能犯任何错误。 灵活:专家系统的灵活性至关重要。专家系统必须具有灵活的问题解决策略才能保持灵活性。 有效的机制:专家系统必须具有有效的机制来管理其中现有知识的汇编。它必须能够轻松更新知识,以增加知识并改进模型。
许多研究声称,人类的物理推理主要由运行“头脑中的物理引擎”组成,其中考虑的物理系统的未来轨迹是使用精确的科学理论精确计算的。在这样的模型中,不确定性和不完全知识通过在可能的轨迹空间中进行概率采样来处理(“蒙特卡罗模拟”)。我们认为这种基于模拟的模型太弱,因为人类物理推理的许多重要方面无法以这种方式进行,或者只能非常低效地进行;而且太强,因为人类会犯模型无法解释的重大系统性错误。我们得出结论,基于模拟的推理最多只构成包含广泛其他认知过程的更大系统的一小部分。
纪律:学生应了解什么是学术诚信,以避免犯学术违规行为,并对自己的行为负责。[查看学术诚信办公室 (https://uwaterloo.ca/academic-integrity/) 了解更多信息。] 如果学生不确定某种行为是否构成违规行为,或者需要帮助了解如何避免违规行为(例如剽窃、作弊)或了解小组作业/协作的“规则”,应向课程讲师、学术顾问或本科副院长寻求指导。有关违规行为类别和处罚类型的信息,学生应参阅政策 71《学生纪律》(https://uwaterloo.ca/secretariat/policies-procedures-guidelines/policy-71)。有关典型处罚,请查看处罚评估指南 (https://uwaterloo.ca/secretariat/guidelines/guidelines-assessment-penalties)。
对于任何指控非法骚扰的诉讼,法庭在其理由中特别处理这三个要素将是一种“健康的纪律”——Richmond Pharmacology v Dhaliwal 2009 ICR 724,EAT(根据《1976 年种族关系法》(RRA)提起的种族骚扰索赔案件)。尽管如此,他承认,在某些情况下,定义的组成部分之间会有相当大的重叠——例如,被投诉的行为是否不受欢迎可能与它是否为员工创造了不利环境的问题重叠。不单独处理每个要素的就业法庭不会仅仅因为这个原因而犯法律错误——Ukeh v Ministry of Defence EAT 0225/14。18. 关于不受欢迎行为,平等与人权委员会的