XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemAcci
AETNA事故计划
1。某些竞争性或娱乐活动，包括但不限于：气泡，跳伞，跳伞，跳伞； 2。任何半职业或专业竞争运动竞赛，包括主持或教练，您都会收到任何付款； 3。战争行为，骚乱，战争； 4。操作，学习操作或担任任何飞机的飞行员或机组人员，无论是机动的； 5。袭击，重罪，非法职业或其他犯罪行为； 6。细菌感染并非因意外损伤切断或伤口引起的细菌感染； 7。由直系亲属或任何家庭成员提供的护理； 8。选修课或整容手术； 9。营养补充剂； 10。自杀或企图自杀，有意自我造成的伤害或任何自我造成伤害的尝试或任何形式的故意窒息，除非是由于诊断疾病而导致的； 11。违反任何蜂窝装置使用事故发生的州的法律，在驾驶机动车时； 12。在醉酒或在任何药物的影响下遭受的意外伤害，包括受滥用的医生规定的损害；
秘鲁中的糖尿病 - Acciss Toolkit
•应对胰岛素来源和供应（ACCISS）研究的挑战和约束（ACCISS）研究的胰岛素（主要）工具的访问，在2023年发现的公共部门（任何胰岛素）的可用性为75％，私营部门为45％。97％的家庭报告说，他们的家中有胰岛素可用。•在公共部门，可用的胰岛素都是生物仿制品品牌。•就价格而言，公共部门胰岛素是免费的。在私营部门中，在人类胰岛素的设施中发现了1000iU胰岛素的中位数价格为27美元，而我们的53美元 - 71美元，具体取决于类型的类型。家庭报告称，人类和模拟胰岛素的中位数为11美元和56美元。•公共和私人葡萄糖仪和测试条的可用性较低
低地球轨道卫星对意外和故意碎裂事件的恢复能力
人们普遍认为，随着这种大型（或巨型）星座中卫星数量的增加，扩散式 LEO 星座的“弹性”会单调增加。本文结合使用分析和蒙特卡罗工具研究了多种场景，以评估意外或故意随机碎片事件（可能发生在星座的一部分）对星座其余部分产生的短期影响。结果表明，增加卫星数量可能会显著增加因碎片事件而导致的后续碰撞事件数量。因此，大型 LEO 星座可能会因相关的 SST、SSA 和 STM 活动而给所有星座带来重大成本，也可能对其他附近星座造成重大后续碰撞风险。用预期碎片增长来表征这种成本对于了解未来的 SST、SSA 和 STM 要求以及设计更具弹性的星座非常重要。我们建议进一步研究这些工具，以评估高度扩散的星座对任务性能弹性的影响，以及故意针对的动能碎裂事件的碰撞风险和弹性后果。
通过使用SUMO和OMNET ++模拟器对车辆网络进行模拟和建模交通事故检测的估值
伊拉克摩苏尔大学工程学院电气工程系电子邮件：mtyaseen@uomosul.edu.iq（M.T.Y.）; aminaalrawy@uomosul.edu.iq（a.a.f.）; fawaazyasen@uomosul.edu.iq（F.Y.A。）*通讯作者摘要 - 该论文提出了增加导致道路事故的车辆总数的问题。车辆临时网络（VANET）已在基础设施中开发。本研究建议使用Vanet网络与车辆，路边单元（RSU）和网络服务器进行通信。提出的方法通过基于Omnet ++和Sumo Simulators内部框架（静脉）的地图执行IEEE 802.11p的基本参数来正确模拟Vanet，以实现和模拟车辆路线的规划流量策略。建议的技术的主要优势是使车辆能够相互通信或在基础架构上进行交流，以发送和接收各种类型的警告和信息消息。在本文中做出了两项重大贡献：通过减少车辆的CO 2排放和减少道路拥堵的CO 2来降低空气的污染水平，以及模拟车辆路线计划流量的技术贡献。我们的技术能够监视在高速公路上和紧急制动的情况下测试的空气污染和建筑模拟。每辆车可以通过向网络服务器发送数据包请求并等待包含新路径的响应来请求最短路由。主要的性能参数指标是指在不同时间在不同时间的速度和加速器等车辆中的数据交换。在每种情况下更改路径长度时，分析了车辆的速度，加速度，CO 2发射和RSU的总丢失数据包。在模拟中，使用100辆车在3,400米长的高速公路上以14 km/h的速度行驶，网络尺寸为（3000×3000）m。通过100辆车的旅行时间为300秒，RSU的总丢失的数据包为61，总CO 2排放量为3,1548 gm/英里，获得了仿真结果。模拟结果的优点为预防事故，增强无线基础设施和降低污染水平的车辆提供了更安全的道路。
JSP 815 第 2 卷第 10 部分：事故/事件...
1LOD 保证报告 根据此学习加强管理信息的行动 分析和经验教训 业务连续性计划 指挥 / 公司计划 持续改进 (CI) 日志 国防组织业务计划， 国防组织运营模式 国防组织 SMS 与 TU 和法定监管机构的有效接口，包括报告（例如，伤害、疾病和危险事件报告条例 (RIDDOR)）2013 安全绩效分析和经验教训的信息收集过程 重大事故控制条例 (MACR) 计划 应急响应演习计划样本 举报人 / 匿名升级路线 / 报告
在识别和预测海上事故因素
摘要：人工智能似乎是过去无法深入理解经典问题的新观点，在每个知识领域都留下了某些差距。为此，海上事故是最公认的国际问题之一，具有明显的环境和人类生活后果。从一开始，统计研究就表明，不仅必须考虑典型的采样变量，而且事故与人为因素有关，与人类因素有关，这些变量同时与某些变量（例如疲劳）相关，而这些变量易于轻易采样。在这项研究工作中，提出了在300多个海上事故上使用机器学习算法，以确定人为因素与主要变量之间的关系。结果表明，符合最低机组人员和船长的长度是与西班牙搜救区（SAR）区域的每个事故相关的两个最相关的变量，以及船舶的特征。这些事故可以理解为与不满足最低船员数量的一般趋势及其在船舶建造年的差异有关的三组主要事故。最后，可以使用神经网络以足够精确的速度（确定因子高于0.60）来对事故进行建模，这在海上运输控制系统的背景下特别有趣。
使用机器学习的泰国道路交通事故严重程度的预测
摘要 - 由于人口和车辆的持续增长，全球道路交通事故一直在迅速增加。这项研究的目的是使用机器学习算法来创建一个模型来预测道路交通事故的严重性。该研究重点是预测的极端梯度提升（XGBOOST）算法，并将其性能与其他四种算法（即随机森林，包装，决策树和多层人物的Perceptron）进行了比较。研究方法涵盖了几个基本步骤，包括使用适当的指标进行数据预处理，班级加权，模型构建和绩效评估。结果表明，XGBoost模型在预测道路交通事故的严重程度（尤其是致命严重性事故）方面优于其他模型。该模型的精度为78％，召回57％，F1得分为66％，平衡精度为77％，令人印象深刻的ROC-AUC为90％。结果可以用于战略规划和实施适当措施，以减少和防止泰国道路交通事故。关键字：机器学习，极端梯度提升，道路交通事故的严重程度预测，道路交通事故1.简介
空军全球打击司令部 B-1B 事故......
事故发生在另一架 B-1B 进行训练飞行后的着陆过程中，这架 B-1B 也驻扎在埃尔斯沃斯空军基地。两架飞机完成训练任务返回时，由于云层较低，两架飞机都进行了低能见度进近。第一架飞机平安着陆，浓雾笼罩着机场。第二架飞机试图着陆，但在跑道前撞到地面，开始在跑道外打滑，最后停在两条滑行道之间。飞机起火，导致这架价值 4.5 亿美元的轰炸机全部损毁。