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原始引文：Kapur, Narinder, Parand, Anam, Soukup, Tayana, Reader, Tom W. 和 Sevdalis, Nick (2015) 航空与医疗保健：对患者安全影响的比较评论。JRSM Open，7 (1)。 ISSN 2054-2704 DOI：10.1177/2054270415616548 允许通过 Creative Commons 许可重复使用此项目：
摘要 航空安全经常与医疗保健安全进行比较。在本期刊最近发表的一篇文章之后，英国政府成立了独立患者安全调查服务机构，以效仿航空领域类似的成熟机构。在详细审查了在航空实践背景下研究患者安全的相关出版物的基础上，我们制定了一个比较特征表和患者安全概念框架。得出并记录了航空和医疗保健领域安全相关行为的趋同和分歧。出现的关键安全相关领域包括清单、培训、机组资源管理、无菌驾驶舱、事件调查和报告以及组织文化。我们得出的结论是，虽然医疗保健在某些关键领域可以从航空业学到很多东西，但将航空业的经验教训转移到医疗保健行业需要细致入微，要考虑到医疗保健的具体特点和需求。根据本次审查，建议医疗保健行业应效仿航空业，为专门研究人为因素和患者安全和员工福祉相关心理方面的员工提供资源。专业和资格后员工培训可以特别包括认知偏差避免培训，因为这似乎在许多与患者安全和员工福祉有关的错误中发挥着关键作用。
航空与医疗保健：比较评论...
摘要 航空安全经常与医疗保健安全进行比较。在本期刊最近发表的一篇文章之后，英国政府成立了独立患者安全调查服务机构，以效仿航空领域类似的成熟机构。在详细审查了在航空实践背景下研究患者安全的相关出版物的基础上，我们制定了一个比较特征表和患者安全概念框架。得出并记录了航空和医疗保健领域安全相关行为的趋同和分歧。出现的关键安全相关领域包括清单、培训、机组资源管理、无菌驾驶舱、事件调查和报告以及组织文化。我们得出的结论是，虽然医疗保健在某些关键领域可以从航空业学到很多东西，但将航空业的经验教训转移到医疗保健行业需要细致入微，要考虑到医疗保健的具体特点和需求。根据本次审查，建议医疗保健行业应效仿航空业，为专门研究人为因素和患者安全和员工福祉相关心理方面的员工提供资源。专业和资格后员工培训可以特别包括认知偏差避免培训，因为这似乎在许多与患者安全和员工福祉有关的错误中发挥着关键作用。
2023-2027 财年人工智能战略规划草案
– 一种基于机器的系统，可以超越定义的结果和场景，并能够模拟类似人类的感知、认知、规划、学习、交流或身体动作。对于给定的一组人类定义的目标，AI 可以做出影响真实或虚拟环境的预测、建议或决策。这些系统使用基于机器和人类的输入来感知真实和虚拟环境，通过自动化方式的分析将这些感知抽象为模型，并使用模型推理来制定信息或行动的选项。1 • 机器学习 (ML)
功率器件热阻抗的现场实验提取技术
为了模拟原位 Z TH,ja 提取，对安装在 PM 上的其中一个设备采用了“模拟实验”策略。该过程如下：•首先，通过 COMSOL Multiphysics 环境中的详细纯热 3-D FEM 模拟获得设备的参考 Z TH,ja [24]，其中重现了 PM 的精确复制品（图 3）。边界条件通过施加于厚铜底板底面的传热系数 h =2×10 3 W/m 2 K 来解释，这描述了与高效散热器的接触 [25]。•获得的参考 Z TH,ja 用于构建具有 Foster 拓扑的 SPICE 兼容热反馈网络 (TFN) [26]；然后将 TFN 耦合到 VDMOS 晶体管的电气模型，该晶体管的温度敏感参数可以在模拟运行期间发生变化。电气模型根据实验数据 [27] 进行了校准，并在 [28] 中进行了详细描述。• 使用 OrCAD Capture 软件包 [29] 对 ET 模型进行了瞬态模拟，以模拟第 II.B 节中介绍的实验程序来提取 z ja 。• 通过在 COMSOL 中模拟 300 K 等温背面的裸片器件来确定 Z jc 。• 然后进行反归一化过程和时域转换以获得热阻抗 Z TH,ja 。• 最后比较了参考值和提取的 Z TH,ja 。
功率 MOSFET 电路模型引领 GaN HEMT 建模之路——综述
摘要：氮化镓高电子迁移率晶体管 (GaN HEMT) 是实现高效紧凑电力电子系统的关键技术。在电源转换器的设计阶段，对 GaN HEMT 进行正确的建模对于充分利用其优良特性和解决当前技术的局限性至关重要。学术界和工业界长期以来一直在深入研究功率 MOSFET 的电路模型。这些模型能够模拟数据表信息，它们通常由设备制造商以网络表的形式提供，可以在任何类型的 SPICE 类软件中模拟。本文首先强调了 MOSFET 和 GaN HEMT 在数据表层面的相似之处和不同之处。根据这一分析，讨论了可用于 GaN HEMT 建模的 MOSFET 电路模型的特征。这项任务是通过概述 MOSFET 电路模型的文献以及分析制造商网络表来完成的，从而突出了有效或适用于 GaN HEMT 的 MOSFET 模型。研究表明，一些模型可以适用于 GaN HEMT 器件，以模拟室温下的静态特性，而动态特性的 MOSFET 模型可用于 GaN HEMT 器件。这项研究使器件建模者能够通过使用一些成熟的 MOSFET 模型来加快 GaN HEMT 建模速度。从这个角度来看，还提供了开发精确的 GaN HEMT 模型的一些建议。
技术硕士2020-21 学年人工智能与数字技术课程结构
这个 BTech 课程结合了人工智能和数据科学两个广泛的领域，同时在计算机科学方面奠定了坚实的基础。人工智能 (AI) 旨在创造具有更高智能水平的机器，并模仿人类的感知、理解和行动能力。另一方面，数据科学 (DS) 是通过处理与系统或过程相关的数据来产生洞察力、知识和预测的艺术。人工智能和数据科学可以相互影响，成为可以不断从数据中学习并从而更好地模仿人类的进化系统。随着对这些领域的需求增加，对未来人工智能和数据科学劳动力的需求也日益增加。印度理工学院焦特布尔分校将提供这个独特的课程，以发展该国的人工智能和数据科学生态系统。课程包括计算机科学、数学、人工智能、机器学习及其在各个领域的应用。课程还为学生提供了探索专业领域的机会，包括视觉计算、社会数字现实、机器人技术和 AIOT。该项目还允许学生进入以人工智能和技术为重点的管理专业，从而获得 MBA（BTech + MBA 双学位课程）以及创业活动。该项目还使学生能够通过实践培训计划、暑期实习和项目联合监督等方式建立强大的行业联系。2. 该项目的目标
一个有前景的毒性预测平台
是否会导致皮疹、肝炎或结肠炎，具体取决于皮肤、肝脏还是肠道受到侵袭（ Marin-Acevedo 等人，2019 年）。因此，肿瘤学的一大挑战是预测哪些新的免疫治疗药物对患者危害太大。这通常在动物模型中进行检查，但由于它们的免疫系统与人类免疫系统不同，因此很难可靠地预测毒性（ Zschaler 等人，2014 年）。现在，在 eLife 上，Nikolce Gjorevski（罗氏公司）、Lauriane Cabon（罗氏公司）及其同事（包括波士顿 Emulate Inc 的 Jordan Kerns 和 Chaitra Belgur 作为共同第一作者）报告了体外模型如何帮助 T 细胞双特异性抗体免疫疗法绕过这一问题（ Kerns 等人，2021 年）。 T 细胞双特异性抗体 (或 TCB) 可以识别并结合肿瘤表面的“抗原”蛋白，以及免疫“T 细胞”显示的受体：通过使两种类型的细胞更接近，该过程有助于激活 T 细胞并使其杀死目标。然而，TCB 结合的抗原并不总是癌细胞独有的。识别与肿瘤共享抗原的非癌细胞（称为靶向、脱肿瘤效应）可导致正常细胞受损（ Labrijn 等人，2019 年；图 1 ）。预测哪些正在临床开发中的 TCB 会导致这种不良毒性是肿瘤学中的一个重要挑战。为了解决这个问题，Kerns 等人。首先利用肺芯片模型（Huh 等人，2010 年）——一种在模拟体内条件下生长的系统——来预测对 TCB 的毒性。这个“微型器官”暴露于
模块1：人工智能简介
模块概述 第一个模块专注于揭开人工智能的神秘面纱并建立熟悉的术语。学生将识别他们经常接触的人工智能应用的常见示例，以了解人工智能技术在日常生活中的普遍性。学生还将扮演公民科学家的角色，参与机器学习技术。在本课程的后期，学生将有机会创建自己的机器学习模型来模拟这项技术。驱动问题人工智能如何在我们的日常生活中使用？主要学习目标
Armv8-A 虚拟化
VM 的经典定义是独立的、隔离的计算环境，与真实的物理机器没有区别。尽管可以在基于 Arm 的系统上完全模拟真实机器，但这通常不是一件高效的事情。因此，这种模拟并不常见。例如，模拟真实的以太网设备很慢，因为 Guest OS 对模拟寄存器的每次访问都必须由虚拟机管理程序以软件方式处理。这种处理比访问物理设备上的寄存器要昂贵得多。
