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安全关键工作场所中的人为错误：基于创新的错误
厄巴纳-香槟 美国 电子邮件：scagnoli@illinois.edu 摘要 在安全关键工作场所发生人为失误的担忧通常与基础设施损坏、人员受伤甚至死亡有关。然而，大多数人天生就想避免失误，但人为失误仍然时有发生。本研究探讨了在航空业背景下执行高后果任务的人与技术之间的相互作用。指导这项研究的定性方法包括事件报告、观察和对飞行员和工程师的采访，他们深入讨论了技术，并在相对较小的通用航空 (GA) 私人包机业务的背景下转述了人为失误事件。该研究回顾了技能、知识和基于规则的错误 (SKR) 的传统人为失误模型，并揭示了 SKR 人为失误模型中缺失的一环，建议对该模型进行更新，包括一个与人类在未来创新的安全关键工作场所中面临的高科技工作世界相关的元素。 关键词：人为失误、错误、安全关键工作场所、技术、创新、人力资源开发 简介
移民错误对基于细胞测定的可重复性的影响
对基于细胞的测定的准确分析取决于整个板中每个孔中播种和分布的一致性细胞。初始播种密度的差异将导致整体生长曲线的差异，这可能会对细胞对药物治疗的反应产生巨大影响（Niepel等人。2017）。诸如混合差和气泡之类的移移误差会导致细胞分布和从测定之间的变异性不均匀。在测定开始时优化移液和播种技术对于产生一致和准确的结果很重要。
基于消元法的模数制数据差错控制
一些指标，例如生产率的提高会导致其他指标的下降，即结构复杂化、成本增加、可靠性降低等等[1-7]。随着处理整数数据的科学技术问题的不断复杂化，CSC 的发展趋势是提高整数算术运算的速度（生产率）和可靠性[3, 7-9]。近年来，信息技术领域的不同科学家和工程师团体在提高计算机系统计算的生产率、可靠性、生存力和可靠性方面取得的成果表明，在位置数系统 (PNS) 的限制内实现这些目标几乎是不可能的[9-13]。这是因为现代 CSC 在 PNS 中运行的主要缺点是：处理的数字之间存在位间关系。这些关系对CSC的架构和实现算术运算的方法产生负面影响，使设备复杂化，限制了执行算术运算的速度和可靠性。在这方面，在PNS中，通过增加时钟频率，使用并行数据处理的方法和工具以及使用不同类型的预留来提高CSC的性能[14-18]。基于计算并行化、利用可解任务和算法的一些属性来提高CSC生产率的基本方法并不能在每种情况下都提高CSC的生产率。它们的应用范围仅限于一类需要解决的任务。此外，人为分解算法本身、确定和分配独立计算分支及相关操作的过程需要大量的劳动力成本，而且一般来说，并行化任意算法并不总是可行的。应该指出的是，所有现有的提高 PNS 生产力的方法都有一个共同的缺点：无法解析在基本运算级别解决的最大算法。然而，这种方法并不总能解决 PNS 中执行算术运算的速度和可靠性的根本性提高问题。迄今为止，一方面对提高实时计算机系统性能的要求越来越高，另一方面无法通过使用现有的 PNS 来满足这些要求，这两者之间存在差距。这一事实导致需要找到提高生产力的方法，例如，基于在创建 CSC 时使用新的结构解决方案。近年来进行了科学研究，确定了提高计算机系统性能的有希望的方法，基于模数系统（MNS）[7-11]的使用，现有的研究较少关注MNS中位置运算的实现问题[13-15]，本文将重点解决这一问题。
使用 Steane 代码缓解退相干引起的量子比特误差和量子门误差
I. 引言 容错量子纠错码 (QECC) 按照定义能够避免错误传播。更明确地，[ n, k, d ] 最大-最小距离 QECC 将 k 个逻辑量子比特编码为 n 个物理量子比特，最小距离为 d，因此它能够纠正 t = [ d − 1 / 2] 个单独的物理量子比特错误。我们的设计目标是确保尽管使用了现实的不完美量子门，错误的扩散不会导致超出容错 QECC 的纠错能力。更正式地讲，如果单个组件以概率 p 发生故障，导致电路块输出端出现少于 t = ( d − 1) / 2 个单独的量子比特错误，则受 [ n, k, d ] QECC 保护的量子电路具有容错能力 [1]。在这个理想假设下，单个门引入的物理量子比特错误不会升级为无法纠正的错误数量，前提是考虑 [ n, k, d ] QECC。但是，如果单个门错误耗尽了 [ n, k, d ] 代码的纠错能力，遇到第二个门错误将导致错误扩散。我们假设单个门错误的概率为 p 。因此，两个同时发生的门错误的概率为 O ( p 2 ) ，前提是错误事件彼此独立，而 p ≪ 1 和 p 2 < p 。不幸的是，受控非 (CNOT) 门中控制量子比特上的位翻转错误将导致对目标量子比特施加有害的非操作，从而导致两个错误的量子比特，而不是一个。因此
使用 Steane 代码缓解退相干引起的量子比特误差和量子门误差
I. 引言 容错量子纠错码 (QECC) 按照定义能够避免错误传播。更明确地，[ n, k, d ] 最大-最小距离 QECC 将 k 个逻辑量子比特编码为 n 个物理量子比特，最小距离为 d，因此它能够纠正 t = [ d − 1 / 2] 个单独的物理量子比特错误。我们的设计目标是确保尽管使用了现实的不完美量子门，错误的扩散不会导致超出容错 QECC 的纠错能力。更正式地讲，如果单个组件以概率 p 发生故障，导致电路块输出端出现少于 t = ( d − 1) / 2 个单独的量子比特错误，则受 [ n, k, d ] QECC 保护的量子电路具有容错能力 [1]。在这个理想假设下，单个门引入的物理量子比特错误不会升级为无法纠正的错误数量，前提是考虑 [ n, k, d ] QECC。但是，如果单个门错误耗尽了 [ n, k, d ] 代码的纠错能力，遇到第二个门错误将导致错误扩散。我们假设单个门错误的概率为 p 。因此，两个同时发生的门错误的概率为 O ( p 2 ) ，前提是错误事件彼此独立，而 p ≪ 1 和 p 2 < p 。不幸的是，受控非 (CNOT) 门中控制量子比特的位翻转错误将导致有害的
预测错误在国内峰值...
摘要 - 在本文中，对预测错误对国内电力需求管理性能的影响进行了彻底研究。最初，设计和建模的实时峰值电力需求管理系统使用电池储能系统（BESS），电动汽车（EV）和光伏（PV）系统。模型使用消费者的实时负载需求及其屋顶PV发电能力，以及BESS和EVS的充电限制，为峰值电力需求管理提供了协调的响应。之后，这种实时功率需求管理系统是使用自回归移动平均值和基于人工神经网络的预测技术建模的。预测值用于提供日间的峰值电力需求管理决策。但是，预测过程中的任何重大错误都会导致能源管理系统的能量共享不正确。在这项研究中，使用具有现实负载模式和不确定性的真实配电网络连接的两个不同的客户用于研究此预测错误对能源管理系统功效的影响。研究表明，在某些情况下，预测误差可能超过300％。由于此预测误差而引起的能源支持的平均容量可能会高达0.9 kWh，从而增加电池充电量周期，从而降低电池寿命并增加能源成本。它还研究了环境条件（太阳能日期，温度和湿度）与消费者的电力需求之间的可能关系。考虑到天气状况，提出了一种日常不确定性检测技术，以提供改进的电力需求管理。
CT WiZ 中常见错误的 ACK 消息指南 - CT.gov
下表详细说明了 CT WiZ 生成的最常见的 ACK 消息警告和错误。该指南按段字母顺序排列，提供有关如何解决每个错误的信息、已正确配置或评估的示例消息或段以及建议的资源（如适用）。如果您收到下表中未包含的错误，请参阅 CT WiZ 门户网站 EHR 数据交换-HL7 的“入门”部分下发布的其他资源，或向 CT WiZ 帮助台提交请求。如果其他警告变得更加常见，本文档可能会定期更新。
错误和行动监控：人都会犯错，但可以改正
塞涅卡很早就通过其著名的“人有错”一文认识到，人类信息处理系统本质上是会出错的。较新的事实是，至少在时间压力下实现的感觉运动信息处理中，错误主要由几种（心理）生理特定机制处理：预防、检测、抑制、纠正，如果这些机制最终失效，则在错误发生后进行战略性行为调整。在本文中，我们回顾了实验室实验的几个数据集，结果表明，人类信息处理系统不仅能够在错误发生时检测和纠正错误，而且能够在错误完全发展之前检测、抑制和纠正错误。我们认为，当大脑在日常环境中工作时，考虑这些（心理）生理机制很重要，这样可以使工作系统更能抵御人为错误，从而更安全。
Ahasan R 等人。“肮脏的十二项”概念：人为因素错误和失误的无声杀手。Ergonomics Int J 2018, 2(1): 000137。
不了解工作中的潜在危险是防止自满情绪的有力手段。第三种是缺乏手头工作任务的知识或正确信息。这意味着技术或非技术信息、清单或安全程序可能没有得到充分正确的翻译，或者无法以当地语言提供给操作和维护团队。第四种是分心（例如，将注意力从工作任务上转移开）。分心是任何让我们忘记手头任务的事情。分心会让我们认为我们在工作流程或系统中比现在更进一步。第五种是缺乏团队合作以实现共同目标。第六种是疲劳（例如，意识水平下降），这会导致疲倦、劳累、紧张和精疲力竭。第七种是缺乏资源。这意味着未能使用或获得适当的工具、设备、信息和程序。在这种情况下，我们在使用正确的工具、手册或说明时不能即兴发挥。下一个是工作压力，它会产生一种紧迫感。工作压力也是由于我们缺乏计划或执行工作任务而造成的。在这种情况下，我们不应该过度承诺和交付与工作任务相关的任何东西。第九个是缺乏自信（例如，缺乏对需求的积极沟通），这对于新的工作系统或流程很重要。对可靠性的疑问和怀疑