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爱荷华州教育部紧急撤离计划模板
教育团队的责任是通知EEP创建者，如果角色变化或其他人员需要培训。学生需要一项紧急撤离计划，作为自然或人为灾难，危险条件，演习或学校政策所示的个人健康计划（IHP）的组成部分。确定了EEP团队成员和角色：下面确定了团队角色。疏散团队中的同意，合格的人员将包括以下内容（请参阅每个政策和程序的其他表格）：
基于探路器的超深地下公共空间安全疏散模型
近年来,许多城市加大了地下公共空间的开发利用,但安全疏散问题制约了地下空间的开发,设计一套适合超深地下公共空间的安全疏散模型迫在眉睫。本文从建筑设计的角度,构建了一种将下沉式避难所与自行设计的安全疏散系统(SES)相结合的安全疏散模型,并与其他模型的效果进行了比较。随后,在Pathfinder上对重庆轨道交通10号线红土地站的安全疏散模型进行了仿真。结果表明,将下沉式避难所与SES相结合的安全疏散模型对于超深地下公共空间人员疏散是可行的,该研究为超深地下公共空间的安全疏散技术提供了新的思路。
对影响人类撤离船只的因素的定量研究
由于影响船上人类疏散的各种因素的限制，准确量化这些因素对疏散过程的影响仍然是一个具有挑战性的问题。为了分析人类从船舶撤离的多种影响因素，在本文中提出了基于正交实验的特定框架，以全面研究多个因素对疏散时间和撤离过程效率的影响。高跟角，不可用的楼梯和撤离人员的优先级根据人类疏散的船只的特征确定为影响因素。分析结果表明，脚跟角对疏散时间和效率都有非常显着的影响，并且随着脚跟角的增加而效率降低。不可用的楼梯也对疏散结果有重大影响，其大小取决于附近的楼梯数量。虽然撤离人员对撤离结果的优先级的影响相对较不重要，但可以发现，迁移率受损的行人的优先撤离将有助于实现最佳撤离结果。总而言之，这项研究的结果可以帮助管理人员迅速在紧急情况下制定有效的疏散策略，以进一步改善旅客船的安全运行。
在协作虚拟环境中用于建筑物疏散的主动射击响应训练环境
摘要 在枪击事件或紧急情况下，安保人员对情况做出适当反应的能力取决于预先存在的知识和技能，但也取决于他们的心理状态和对类似场景的熟悉程度。在紧急情况下做出决定时，人类行为变得不可预测。在紧急情况下确定这些人类行为特征的成本和风险非常高。本文介绍了一种沉浸式协作虚拟现实 (VR) 环境，用于使用 Oculus Rift 头戴式显示器执行虚拟建筑疏散演习和枪击训练场景。协作沉浸式环境在 Unity 3D 中实现，基于运行、隐藏和战斗模式进行应急响应。沉浸式协作 VR 环境还为校园安全提供了一种独特的紧急情况训练方法。参与者可以进入云端设置的协作 VR 环境并参与枪击响应训练环境，这比大规模的真实演习具有相当大的成本优势。用户研究中的存在问卷用于评估我们的沉浸式培训模块的有效性。结果表明，大多数用户都同意，在建筑疏散环境中使用沉浸式应急响应训练模块时，他们的存在感得到了增强。
加利福尼亚大学
目标：评估与临床相关结果或出血有关的扩张和疏散（D＆E）程序是否进行定量失血（QBL）。研究设计：我们使用删除的数据库来审查2019年4月至2020年3月在加州大学戴维斯卫生部执行的D＆E程序。外科医生在手术过程中确定了QBL，并且在治疗后恢复期间过度估计失血。我们提取了患者人口统计和相关信息。我们将临床上相关的出血定义为治疗后24小时内与出血相关的干预措施，包括使用≥2个子宫核酸，tranexamic Advistration，需要修复的颈椎损伤，子宫气球润肤膜，血液传输，子宫栓塞，臀部型，臀部或返回房间，或返回手术室，或返回手术室，或返回室内;后5个标准定义出血。我们使用χ2测试来评估出血结果。结果：我们评估了431个程序，其平均胎龄为19周零3天。在6/319（2％），15/97（15％）和7/12（58％）总失血率<250ml，250ml，250-500ml和> 500ml的患者中发生了临床相对的出血结果（p <0.0001）； 11患有与宫颈损伤有关的出血。出血分别发生在0、4/97（4％）和5/12（42％）的患者中（P <0.0 0 01）。患有相对出血结果的患者的QBL范围从150-1800ml（中值QBL 312.5ml，零食间范围[IQR] 250-550ml），而没有临床相关的出血的患者范围为10-900ml（中位QBL 150ml，IQBL 150ML，IQR，IQR，IQR 75-200ml）。结论：大多数患有临床相关的出血结果的患者（75％）的QBL≤500ml。尽管较高的QBL与临床干预措施相关，但应使用D＆E程序来定义明显的干预措施而不是犯罪失血量。的含义：最好由临床出血来定义，而不是任何量化数量的失血量所需的必要临床干预措施。©2022 Elsevier Inc.保留所有权利。
使用计算机愿景的人类行为检测数据集（HBDSET）用于疏散安全和紧急管理
在紧急撤离期间，使用计算机视觉根据其行为来准确检测和对不同的撤离者进行分类至关重要。在标准图像数据库中训练的传统对象检测模型通常无法识别特定组中的个人，例如老年人，残疾人和孕妇，这些妇女在紧急情况下需要额外的帮助。为了解决这一限制，本研究提出了一个新的图像数据集，称为人类行为检测数据集（HBDSET），该数据集是专门收集并出于公共安全和紧急响应目的而收集的并进行了注释。此数据集包含八种类型的人类行为类别，即普通的成人，孩子，抱着拐杖，抱着婴儿，使用轮椅，孕妇，行李和手机。数据集包含从各种公共场景收集的1,500多个图像，其中包含2,900多个边界框注释。使用Labelimg工具仔细选择，清洁并随后手动注释图像。为了证明数据集的有效性，根据HBDSET对经典对象检测算法进行了训练和测试，并且平均检测精度超过90％，突出了数据集的稳健性和普遍性。开发的开放式HBDSET有可能增强公共安全，提供早期灾难警告并在紧急撤离期间优先考虑弱势个人的需求。
观点 基于 AI/ML 的霍克斯伯里-尼皮恩谷养老院灾难响应和受害者疏散策略：观点
摘要：霍克斯伯里-内皮恩谷是澳大利亚最长的沿海集水区，河流系统绵延 470 多公里，从古尔本流向布罗肯湾，总面积超过 220 万公顷。该地区一直容易发生洪灾，经常造成大量人员死亡、经济损失和基础设施损失。该地区的地形、自然多变的气候条件和“浴缸”效应是造成洪灾频繁发生的原因。为此，国家/联邦、州和地方政府一直致力于设计有效的洪灾风险管理策略，并为洪灾期间脆弱社区从医院、学校、托儿所和养老院撤离制定适当的疏散计划。尽管有这些总体计划，但专门的应对和疏散养老院计划对于减少该地区洪灾造成的损失至关重要。这是本文的重点，它回顾了洪水事件的历史及其应对措施，然后研究了在洪水事件期间利用人工智能 (AI) 技术克服洪水风险的方法。建议采用基于人工智能/机器学习 (ML) 策略的早期洪水预警系统，以便及时做出决策，增强灾害预测、评估和响应，以克服霍克斯伯里-内皮恩地区老年护理机构面临的洪水风险。提出了一个框架，其中包含人工智能/机器学习方法，用于使用无人机和路径规划确定到达目的地的最安全路线，以便及时应对灾害并疏散老年护理机构的居民。
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