XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System犯错
飞机维修事故分析 - SKYbrary
2. 然而，尽管取得了这些进步，维护系统仍然容易受到人为因素的影响。人是会犯错的，因此错误和失误仍然会发生。通过良好的培训和能力评估制度以及创造一种促进良好工程实践的文化，可以减少出错的可能性。该组织还需要创造一个环境，让工程师可以专注于手头的任务，而不会受到外部压力，不会因为向个人施加压力而损害工作的质量和完整性。正是这些违反流程和程序的行为，让个人和组织都面临事故和事件的风险。
生物学2019 v2.0-替代序列资源
所有科学努力的核心是对宇宙本质的调查。科学使用一种系统的思维方式，涉及创造性和批判性推理，以获取更好，更可靠的知识。科学家认识到知识不是固定的，而是容易犯错的，并且易于挑战。因此，从来没有孤立地进行科学努力，而是基于并挑战现有知识体系，以追求更可靠的知识。这个合作过程，从而获得了新的知识，对于21世纪的科学，技术，健康和社会的合作发展至关重要。
课程计划引入成长心态，第六
错误是学习的重要组成部分。即使我们知道它们很好，但如果您曾经解决了一个困难的问题并想到：“哇！我不认为我可以做到！”？成长的心态是您可以相信您的大脑（我们刚刚学到的），并且您的智力会通过努力和正确的学习策略增长。，但这并不意味着您的大脑很容易。学习您不知道该怎么做的事情很难！您会犯错误，您会灰心。成功的关键还不知道该怎么做。即使在犯错后，即使您一次又一次尝试并失败后，成功的关键也正在继续尝试。成功的关键是即使事情很难或感到不可能，也要坚持不懈。
项目4-主要开发更新
3.2在苏格兰部长2024年2月23日之后2024年，申请人（Fred Olsen可再生能源）随后申请了会议法院，以审查该决定。总而言之，申请人的审查理由取决于苏格兰部长在法律上以他们报告和确定申请的方式在法律上犯错的，在这种情况下，苏格兰部长在这种情况下行使其酌处权，以免在理事会后期反对之后进行公开当地询问，而是拒绝申请。该案现在将由会议法院处理，理事会将在适当的时候向SPAC进行监视并向SPAC报告。
个人计划协议及签名表
☐ 举报政策：如果您发现或遇到非法或不当活动，应向 DDS 举报。这称为举报投诉。举报投诉有两种类型：• 非法或不当区域中心活动：当区域中心或区域中心员工、官员或区域中心董事会成员在开展区域中心业务时犯错时。一些例子可能是： o 违反州或联邦法律 o 不遵守区域中心与其他个人或企业之间的法律协议 o 撒谎或欺骗某人以使他们可以赚钱或获得其他回报 o 以不当方式或非法方式使用政府财产 o 故意做违法的事情、无视法律、谎称自己具备工作所需的技能或不能胜任工作 • 非法或不当的服务提供商或承包商活动：当服务提供商或承包商（如受雇提供服务或做工作的个人或公司）在提供由 DDS 付费的服务时犯错时。该人可能是服务提供商或承包商的雇员、官员或董事会成员。一些例子可能是： o 违反州或联邦法律 o 不遵守区域中心与另一个人或企业之间的法律协议 o 撒谎或欺骗某人，以便他们能够赚钱或获得其他奖励 o 以错误的方式或非法的方式使用政府财产 o 故意做违法的事情，无视法律，谎称自己具备工作所需的技能或不能胜任工作
人工智能驱动的鉴别诊断列表对诊断准确性的影响医生：一项开放标签随机对照研究
摘要：背景：展示了人工智能（AI）驱动的自动病史采集系统与人工智能驱动的鉴别诊断列表对医生诊断准确性的有效性。然而，考虑到人工智能驱动的鉴别诊断列表的负面影响，例如遗漏（医生拒绝人工智能建议的正确诊断）和犯错（医生接受人工智能建议的错误诊断），应评估不带人工智能驱动的鉴别诊断列表的人工智能驱动的自动病史采集系统对医生诊断准确性的有效性。目的：本研究旨在评估带或不带人工智能驱动的鉴别诊断列表的人工智能驱动的自动病史采集系统对医生诊断准确性的有效性。方法：这项随机对照研究于 2021 年 1 月进行，纳入了 22 名在大学医院工作的医生。参与者需要阅读 16 个临床案例，其中 AI 驱动的真实患者病史为每个病例生成最多三个鉴别诊断。参与者被分为两组：有和没有 AI 驱动的鉴别诊断列表。结果：两组的诊断准确率没有显著差异（分别为 57.4% 和 56.3%；p = 0.91）。在 AI 生成的列表中包含正确诊断的案例对医生的诊断准确性显示出最大的积极影响（调整后的优势比 7.68；95% CI 4.68–12.58；p < 0.001）。在使用 AI 驱动的鉴别诊断列表的组中，15.9% 的诊断是遗漏错误，14.8% 是犯错错误。结论：医生使用人工智能驱动的自动化病史的诊断准确性在有和没有人工智能驱动的鉴别诊断列表的组之间没有差异。
