强化学习(RL)是人工智能的子域,模型通过与环境的互动学习 - 在野火的背景下也越来越多地使用。与其他传统的统计方法和计算机视觉结合(Ganapathi Subramanian&Crowley,2018; Subramanian&Crowley,2017),RL已应用于野火的监视和监测(Altamimi等,2022年,Julian&Kochenderferfer,2019年; Viseras等。在RL方面几乎没有工作的区域是野火撤离。了解野火过程中撤离人口稠密区域的有效方法是这些事件期间的关键安全问题(Kuligowski,2021; McCaffrey等,2017),其他机器学习技术已证明对疏散计划有益(Xu等,2023)。因此,已经完成了在野火疏散场景中更好地建模流量的工作(Intini等,2019; Pel等,2012),基于代理的疏散模拟不仅用于野火,而且还用于其他自然灾害,例如Tsunamis(Beloglazov等人)(Beloglazov等,2016; Wang et al。)。rl先前已被确定为疏散操作的有趣工具(Rempel&Shiell,2023),并已用于模拟电动变电站火灾期间的疏散(Budakova等,2024)。将RL技术应用于野火撤离任务可能会有益。
• 第一天和最后一天的工资按当地工资的 75% 支付。 • 12 岁以上的家属可获得 100% 的当地工资 • 11 岁及以下的家属可获得 50% 的当地工资 • 对于住宿,您将获得会员和家属每晚的当地工资总额报销,或根据收据计算的每晚实际费用。以较低者为准。
FRA AAMedP-1.1 中的许多定义都不是北约商定的定义。法国将使用北约商定的定义。法国通常有一名具备航空医学或航空医疗后送资格的军官或一名飞行护士担任 AEOO(航空医疗后送行动军官)或 AEOO 顾问。法国的航空医疗机组人员并不系统地包括飞行外科医生和飞行护士。法国宁愿使用以下术语:“ médecin du personnel navigant ou infirmier navigant ”(“飞行外科医生或飞行护士”)。对于法国来说,当 D4/C3x 患者人数超过 5 人时,航空医疗机组人员的存在并不系统。这取决于操作环境和飞行期间的停留次数。第 3.a 段。第 4 章 (1):医生可以是重症监护医生,也可以是航空医学专家。军队医疗服务 (Service de santé des armées) 不会在撤离航班上部署技术人员,因为技术人员可以完成的维修需要太多材料,最重要的是,技术干预与飞行条件不相容(遏制、氧气存在、功率有限等)。技术人员的角色由飞行护士承担。对于中度依赖 2 患者,法国至少部署一名护士和一名接受过重症监护培训的医生或一名飞行护士。严禁任何人在飞机内吸烟。附件 A,A.6:法国现在有蓝牙无线设备。
持续运营程序 紧急情况发生后,规划服务的持续性对于确保托儿服务能够在安全的情况下尽快重新开放至关重要。在规划业务连续性时,提供商应考虑以下事项:保护重要记录(儿童记录和业务记录)、员工工资单、客户账单、保险范围和库存评估。还建议提供商创建一份联系人列表,以协助在紧急情况发生后做出重新开放的决定。
常规用途:本表格中征集的信息可能会作为常规用途提供给其他政府机构,以协助美国国务院处理紧急贷款和撤离文件以及相关服务请求,并用于执法和行政目的,例如美国政府追债。也可能会根据法院命令披露。信息可能会提供给其他美国机构及其承包商,以及商业航空公司,以协助航空安全和家庭/个人的重新安置,并在需要紧急医疗护理时提供给外国紧急医疗人员。信息可能会提供给外国政府机构,以履行护照控制和移民职责,调查或起诉违法行为,或根据国际惯例提出信息请求。这些信息还可提供给美国大使馆和领事馆指定的美国私人公民“监护人”,以协助处理紧急和疏散情况,以及红十字会。有关常规用途的更多信息,请访问 http://foia.state.gov/issuances/priviss.asp。
本次研讨会的目的是交流处理非常复杂的航空医疗后送任务的数据、经验和管理原理。此类交流还将促进关于如何提供北约医疗后送系统中护理患者所需的专业设备和技术的讨论。会议的目标还在于制定一系列建议,直接解决会议期间发现的航空医疗后送方面的缺陷。
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