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与Blynk IoT集成的危险动物检测的深度学习用于实时警报
人们的安全，农业和生物多样性都受到与动物有关的威胁的严重威胁，例如野生动植物与车辆和牲畜入侵之间的碰撞。伤害，死亡，经济损失和对自然生态系统的干扰都是这些灾难的结果。由于这些事件变得越来越频繁，创造性的方法来识别和成功降低这些风险。在实时管理危害方面，诸如物理障碍和手动监控之类的传统技术通常不足。物联网（IoT）和深度学习的新发展提供了令人鼓舞的答案。卷积神经网络（CNN），尤其是使深度学习能够在包括保护区，农场和道路在内的各种环境中准确识别和分类动物。深度学习可用于训练模型以识别各种物种并预测其运动模式，从而使先发制人的行动能够阻止不幸和伤害。深度学习与物联网技术相结合，提高了系统的实时功能。可以通过摄像机，运动探测器和温度传感器等物联网设备的互联网进行可以不断监视动物活动，这些设备也可以引发瞬时反应，例如自动屏障或警报。 通过Blynk IoT等平台使这些系统的遥控和管理可行，该平台可以保证利益相关者可以及时收到通知并从任何位置采取必要的步骤。 这个物联网和深度学习组合为危险动物检测提供了完整的解决方案。可以不断监视动物活动，这些设备也可以引发瞬时反应，例如自动屏障或警报。通过Blynk IoT等平台使这些系统的遥控和管理可行，该平台可以保证利益相关者可以及时收到通知并从任何位置采取必要的步骤。这个物联网和深度学习组合为危险动物检测提供了完整的解决方案。通过降低事故的数量，它不仅可以提高安全性，而且还可以通过使牛摆脱困境和保护作物来帮助农业。此外，它对于野生动植物保护至关重要，因为它在受保护区域提供了非侵入性监测。对于人和野生动植物，这种方法通过提供可扩展，有效和实时系统来帮助创造更安全和可持续的环境。
AGS 损失预防警报索引
LPA 12“顾问的疏忽建议不会导致责任：Holbeck Hall Hotel Ltd 诉 Scarborough Borough Council 案（2000 年）”（原为顾问建议）
诺克斯县警报 KnoxEOC@knoxvilletn.gov • KEMA ...
o 注意不要堵塞可进入的停车位、坡道或人行道。 o 注意不要用力过猛。铲雪用力过猛，尤其是在寒冷的天气，可能会导致受伤和危险的心脏问题。 • 尽可能避免在积雪或结冰的道路上行驶。 • 在结冰的条件下，人行道和走道上要小心谨慎，因为那里很危险。 • 随身携带应急包，包括手电筒、毯子、跨接电缆、瓶装水、不易腐烂的零食、急救箱、电池供电的收音机、备用/电池充电器、保暖衣服和鞋子。保持油箱满油。 • 关注当地媒体和社交媒体，了解天气和安全更新。
Clearinspect AI 检查可通过自动警报和行动防止乱扔垃圾。
人工智能驱动的检查利用人工智能来改善机构（包括学校、医院、工厂和政府机构）监督合规性、监控流程和维持质量标准的方式。通过应用人工智能技术，可以更快地进行检查，并且更加准确和一致。人工智能系统从各种来源（例如摄像头和传感器）收集数据，然后使用机器学习算法来分析这些信息、识别模式并检测潜在问题。这些系统可以自动生成综合报告，强调关键发现并建议改进领域，从而简化流程并确保一致性。人工智能的一个主要优势是它能够在潜在问题（例如设备故障或安全隐患）发生之前对其进行预测。这种预测能力使机构能够实施预防措施并就政策和资源分配做出基于数据的决策。此外，人工智能支持实时监控，使机构能够迅速应对任何新出现的问题。总之，人工智能驱动的检查提高了效率、准确性和可扩展性，同时通过及早发现问题来帮助降低成本。这些系统在许多行业中都有广泛的应用，但也带来了挑战，例如数据隐私问题和集成的复杂性。随着人工智能技术的进步，这些检查系统预计将变得越来越普遍，从而大大改善机构监督和管理。
有毒药物和健康警报：推荐做法指南
检测限为 5% 表示量化的成分百分比是估计值 可能无法识别新物质 o 根据存在的物质，测试条（例如芬太尼和苯二氮卓类）可能出现假阳性和阴性。 o 药物的颜色会随着时间和空间而变化，因此不是可靠的准确标记。 o 个人报告可能受到恐惧、悲伤和震惊的强烈驱动。 o 口口相传的报告可能会随着时间的推移而失真。 o 过量服用和其他不良反应可能会被低估。 o 一些报告被延迟（例如，急诊室数据）。 o 为较小的社区报告时数字较少的问题（由于样本量较小，微小的随机变化可能看起来较大）。小数字也可能对保密性构成风险。 3. 让多方利益相关者参与。
混合攻击检测的安全警报
大型和中型组织采用各种安全系统来保护其资产。这些系统通常由不同的供应商开发，专注于不同的威胁，通常是独立工作的。他们产生了单独的和庞大的警报，这些警报必须由经常负担负担的安全分析师对其进行监控和分析。先前的工作试图通过更好地关联和优先考虑警报来支持分析师。在这项工作中，我们建议使用集成层（IL）结合单个安全系统的智慧。，我们通过将IL部署在一个运行四个非常不同的选择检测系统的大型全球组织（50,000多名员工）中来验证了我们的想法。我们通过使用端到端的红线练习来生成真实的攻击数据。进行培训，我们将数据集标记为直接来自事件响应团队的评估，而不是使用先前的工作中的第一/第二层分析中心（SOC）分析师的升级决策。我们表明，我们的方法大大减少了进行调查的警报的数量，同时保持了多步攻击检测的高性能 - Matthews相关系数（MCC）达到0。998。模型对从不同安全系统得出的特征的实质性依赖性支持了我们集成方法的可行性。在我们的系统中添加的解释性层使分析师洞悉为什么特定情况被标记为攻击或非攻击。基于测试结果，我们的方法已添加到生产设置中。
医疗服务医疗和药房政策警报
提供者警报，事先授权要求和医疗政策都可以在ProVlink上以及上面的链接上找到。注意：对于俄勒冈州医疗补助的请求，不需要事先授权的服务将根据优先列表进行处理。要确定哪些服务需要事先授权，请在此处查看当前的PHP事先授权列表。**外部提供者审查机会** PHP医疗政策委员会正在寻求提供者的反馈，以通过政策制定和年度审查程序作为临床主题专家（SME）。此审查过程使提供者可以提供其专业知识，并讨论其领域中的相关研究，这些研究将用于支持这些政策决策。这将使提供者有机会提供有价值的见解，这将有助于塑造影响提供者报销和患者护理的政策。如果有兴趣，请给我们发送电子邮件至phpmedicalpolicyinquiry@providence.org，其中包含您的名字，专业和首选电子邮件地址。
美国关键基础设施的网络安全风险：对美国政府公开警报和公告的分析
摘要：随着威胁行为者的行动变得越来越复杂，并强调针对关键基础设施和服务，网络安全信息共享的需求将继续增长。整个网络安全社区对网络威胁情报和信息共享的需求不断增加，导致需要更好地了解美国 CISA 警报和 ICS-CERT 公告等信誉良好的来源所提供的信息。文本分析程序 Profiler Plus 用于从 1,574 个美国政府警报和公告中提取信息，以开发可视化并生成对不同网络威胁行为者类型、可用于网络操作的策略以及面临攻击风险的关键基础设施部门的增强洞察。本研究的结果通过使人们了解公共信息共享的趋势以及确定网络威胁信息开源报告中的差距，增强了网络威胁情报活动。
警报新 (ASRS-DATAFILES1) - COPAC
这是对发布信息的误读，错了一个字母，字体看起来是 B，而不是 D，很难辨认。另外，当我在 2 周前做同样的飞行时，它是从南方出发的。这一点对我们来说确实有意义，因为它离得很近，而且沿着一条适合那个方向飞行的路线。我们还在应对 ZZZ 不断变化的天气，试图计划备用方案和不同的燃料负荷以安全地完成飞行。
空中交通管制中的警报、提醒和警告 - ROSA P
设施，包括塔台、终端雷达进近管制设施 (TRACON) 和空中交通管制中心 (ARTCC)。训练有素的空中交通管制员使用有效的自动化系统可以利用警报、警示和警告（统称为信号）来建立态势感知并减少认知工作量。我们编写了第一版手册，该手册将指导空中交通系统设计人员和管制员用户团队与人为因素专家合作创建或修改空中交通管制系统警报、警示和警告。该手册描述了一种新颖的信号框架，可用于评估现有的 ATC 信号或在设计过程中使用客观评分表和与主题专家（即空中交通管制员）的结构化访谈格式来设计新信号。该框架为相关人员提供了一种通用语言，使他们能够描述、分类和客观评估空中交通管制中的信号。信号框架及其相关的结构化访谈将在第 4 阶段与空中交通管制员一起进行测试和验证。该项目的第 5 阶段将包括根据需要进一步完善信号手册和开发培训材料。在该项目结束时，空中交通组织将拥有开发信号所需的工具，这将有助于使美国国家空域系统保持世界上最安全的地位。