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通过生成AI增强自主驾驶安全性分析：自动危害和风险评估的比较研究
摘要 - 自主驾驶技术的出现突显了对全面危害分析和风险评估（HARA）的需求，以确保车辆系统的安全性和可靠性。传统的Hara过程虽然是固有的，但本质上是耗时的，并且会遇到人为错误，因此需要采取变革性的方法来加强安全工程。本文介绍了生成人工智能（AI）的综合应用，作为在自动驾驶安全分析中增强HARA的一种手段。生成的AI以其预测建模和数据生成能力而闻名，可利用HAR的劳动密集型要素自动化，从而加快了该过程并增强了安全分析的彻底性。通过实证研究，该研究将安全专家进行的常规HARA实践与补充生成AI工具的传统习俗进行了对比。基准比较的重点是关键指标，例如分析时间，错误率和风险识别范围。通过采用生成AI，该研究表明了效率的显着上升，这可以通过减少的时间表和扩展的分析覆盖范围来证明。A-Aimaigment流程还提供了增强的头脑风暴支持，刺激创造性的问题解决并识别先前未知的风险因素。这些发现突出了生成AI通过简化工作流程，Mitigat的监督以及扩大危险感知的地平线来改变安全工程范式的潜力。本文主张在安全系统开发的早期阶段将生成性AI整合起来，以识别和解决潜在系统脆弱性。这样做，它提出了一种主动的安全文化，该文化与自主驾驶技术的动态复杂性保持一致。本文通过讨论对未来安全工程实践的影响以及生成AI在建立严格的，容忍故障的自主驾驶系统中的关键作用。
讨论2040影响评估的结果
《欧洲气候法》（ECL）规定，欧盟委员会必须在《巴黎协定》全球股票结束后的六个月内提交2040年减少排放目标的建议。2035的目标必须在欧盟NDC的更新中提交，该目标最迟由COP 2025提交。2024年2月6日，欧盟委员会发布了三个文件：针对2040年减少排放目标的建议（EC 2024A），全面影响评估（EC 2024C）（EC 2024C），以及“工业碳管理（ICMC）的“ ICMC）”，“朝向雄心勃勃的工业碳含量”。建议和ICMC均基于影响评估的结果。2040年拟议的目标不是具体的立法主管。相反，它是2024年6月选举后向新欧盟委员会的建议。提案和影响评估都没有讨论实现目标的工具框架。本文在场景结果中有助于对建议的分类，将场景结果与欧洲欧洲科学咨询委员会的建议（ESABCC）的建议进行了比较，并要求在与碳管理方面的情况下报告方案结果的进一步透明度。
公民社会发展项目最终评估的职权范围（TOR）
i. 执行摘要（要点）。 ii. 介绍。 iii. 方法论，包括抽样和局限性。 iv. 终点线评估的分析和发现。分析应根据目标进行：包括建议的实施策略。 v. 解决 NPA 的关注、经验教训和评论。受访者的改变故事和引言。 vi. 每个终点线评估目标的结论。 vii. 对未来计划可能认为必要的任何调整的建议。 viii. 附件： - 必要时，评估区域的相关地图和照片。 - 查阅的二手资料的参考书目。 5. 以数据信息图表格式总结主要发现，用作快速、
对消毒产品验证评估的研究
清洁和消毒评估是任何制药行业中CGMP的重要组成部分。为了验证消毒程序中使用的消毒剂的疗效，以减少表面污染，我们测试了商业消毒剂的作用。在筛选测试中进行了程序的资格，以衡量测试消毒剂的有效性。干净的表面变得更容易消毒，因此清洁和消毒程序相互补充。消毒疗效和验证研究是根据美国药物<1072>消毒剂和防腐剂方案进行的。使用的测试生物包括USP <1072>中提到的标准菌株。在消毒之前和之后遵循标准使用稀释测试方案，并评估了微生物载荷以计算log 10还原指数。随后，我们开发并验证了使用大约10 6 - 10 7的消毒程序，每个测试总菌落形成单位。我们的结果表明，美国Pharmacopeia <1072>的接受标准<1072>>杀菌，杀真菌和孢子效应。正确实施我们的清洁和消毒程序，尊重规定的浓度和接触时间，导致所有使用的微生物减少了4 log 10。在筛选测试中进行了程序的资格，以衡量消毒剂的有效性，根据其作用原则选择。
pipeasm：一种自动大型染色体规模基因组组装和评估的工具
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证。是根据作者/资助者提供的预印本（未经Peer Review的认证）提供的，他已授予Biorxiv的许可证，以在2024年10月24日发布的此版本中显示此版本的版权持有人。 https://doi.org/10.1101/2024.10.21.598381 doi：Biorxiv Preprint
公开会议，开发了FDA在食品中的化学药品后市场评估的增强系统过程
>>早上好，下午好。我是FDA计划经理Mike。我们将在几分钟内开始。我们仍将允许我们的面对面的人过滤到房间，并允许在线人员。今天只有几张家政笔记。今天的活动标题是标题。在屏幕底部，您可以选择字幕。它也正在用西班牙语进行模拟广播。夫妇提醒，今天的会议将有一个问答环节。请注意，如果您有任何疑问，请提早提交。我们确实知道我们不会找到所有这些，但是请尽早获取它们，这样我们有时间进行此过程。，我们将解决尽可能多的问题。话虽如此，我们只要给它几分钟。今天的网络研讨会也将被录制，并将发布在网站上。只是对房间和在线人员的提醒，如果我们确实有任何技术问题，我们将尽最大努力使演出重新播放。另外，请注意，我们确实希望尊重每个人的时间。请避免任何干扰。那些发表公开评论的人，请注意，您的时间是三分钟。，让我们尊重所有公开公开评论的人。我们希望让每个人都能通过。- 如果会议中有任何干扰或干扰，我们将暂停会议，并允许安全或任何处理这些干扰。所以，非常感谢您今天加入我们。，我们将在几分钟内开始。
改善运输评估的实践状态，以适应传统上旅行时间的生产性使用，旅行时间
改善运输评估的实践状态以适应传统旅行时间的生产性使用，旅行时间被视为承担负担，同时将人和商品从一个地方移至另一个地方，以启动经济和休闲活动。最近，鉴于人们不断获得工具和旅行环境（包括连接和自动驾驶汽车的旅行环境），这一假设有助于促进旅行时参与工作或休闲任务。在运输评估问题的背景下，质量提高了车辆时间（IVT）的最直接后果是由于影响旅行持续时间的政策和投资而导致的福利量化。如果我们认识到某些IVT值得，那么运输评估框架应该能够反映这一点，并实现利用货币证据来评估IVT质量的政策。由于缺乏可实现的框架和数据收集协议，目前不是这种情况，这些协议将指导适当的努力以保持一致和可比性。没有对方法和实践的增强，对基础设施项目的评估和运输政策的评估可能会导致不准确的结果，从而导致效率低下，效率低下（公共）资源分配以及错过的机会驱动运输部门的可持续性。该博士学位项目的目标是通过提出建模框架和数据收集实践的扩展来改善运输评估实践，以明确考虑和货币化旅行时间的产生影响。预期的结果应允许等于不同类型的旅行时间使用，同时还可以容纳行为异质性。为此，该研究应开放新的建模范式，尤其是基于代理的建模，以及基于将调查机制和感应技术或情感分析的移动设备基于移动设备进行的新兴数据收集方法，以进行证据收集或验证。成功的候选人应具有高水平的计量经济学，运输经济学和数据分析的动力。申请人在数字学科中应具有强大的背景，例如工程学，应用数学或定量地理位置，并在本科级别具有一级荣誉学位。成功的候选人将接受旅行需求建模方法，运输经济学和计划，数据分析和编码方面的培训。还可以预期，成功的候选人将有机会定期与英国运输部互动，后者将共同赞助这一学生机会。资金以支付家庭学生水平的学费，并通过土木工程系奖学金和通过LISS博士培训计划在伦敦帝国帝国学院的开放竞赛中寻求津贴。感兴趣的候选人应联系Aruna Sivakumar教授（a.sivakumar@imperial.ac.uk），以获取更多信息。
健康风险评估的社会决定因素
例如，患者可以通过在线门户网站在周一通过在线门户提供SDOH风险评估的意见，并且卫生专业人员可以解释患者的SDOH风险评估输入，并将这些信息应用于周二其余AWV的一部分的个性化预防计划的建立或更新。在这种情况下，当您完成全部AWV时，SDOH风险评估和AWV的DOS都是DOS。在这种情况下，病历文件应表明该服务在一天开始，并于另一天完成（DOS报告了索赔）。如果我们要求文档，则必须提交两天的病历。此外，根据CPT代码所述和DOS所涉及的时间向服务收费，您可以完成整个AWV。
欧洲资源充足性评估的方法
（a）NECP中包含的国家目标，目标和贡献以及其他预测，如治理法规第3条所述，包括与煤炭淘汰，核淘汰，Res开发，储存，电动汽车，部门整合，DSR，DSR和能源效率指标有关的趋势。方案假设应与最新的基于NECP的TynDP方案保持一致。与电力法规的第23（5）（e）条一致，评估应预期电力监管第20条第3款所指的措施的可能影响。为此，中心参考方案的假设应与根据电力法规第10条第5款和根据电力监管第20条第3款的实施计划所定义的措施和行动一致；
引文 Ateeq A、Alzoraiki M、Milhem M 和 Ateeq RA (2024) 教育中的人工智能：对学术诚信的影响以及向整体评估的转变。Front. Educ. 9:1470979。doi: 10.3389/feduc.2024.1470979
1.3.1 教学意义（PI）：人工智能的实施带来的教学方法的可衡量变化体现在课程计划中使用人工智能工具的频率以及教师采用人工智能驱动的教学策略的比例上。2.3.1 政策与道德（PE）：根据机构法规的存在、对数据隐私法的遵守以及与人工智能相关的道德违规行为的记录，评估人工智能在教育中的道德使用标准和机制。3.3.1 教育影响（EI）：人工智能对学生学习体验的可量化影响，通过参与度分数的提高、个性化学习评估和人工智能生成的反馈的效率来衡量。4.3.1 学业成果（AO）：与使用人工智能相关的学生表现的可量化结果，通过比较人工智能整合前后成绩、考试成绩和完成率的变化来评估。