在污染事件中,可以作为事件命令或联合命令(IC/UC)的一部分,在联邦,州,州,地方,部落或领土(SLTT)公共卫生和/或环境组织的污染事件,补救行动决策和/或响应目标。可通过以下EPA链接和/或FEMA链接找到事件命令系统(ICS)资源。利用相关的ICS和国家事件管理系统(NIMS)文档和命令管理结构来支持WaterCirp及其在事件中的便利。相关的ICS表格可用于制定常见的操作图片和事件行动计划。该水污染事件补救计划将附加到事件管理团队计划或IC/UC完全事件行动计划中,以代表实施污染补救的策略和策略。
摘要 — 我们讨论了大型语言模型 (LLM) 在事件管理中可能带来的改进,以及它们如何彻底改变操作员当前进行事件管理的方式。尽管取得了令人鼓舞的成果,但该领域的初步工作仅触及了我们可以使用 LLM 实现的目标的表面。我们提出了一个构建事件管理 AI 助手的整体框架,并讨论了实现该框架所需的几种未来研究途径。我们通过彻底分析社区在设计此类助手时应该考虑的基本要求来支持我们的设计。我们的工作基于与大型公共云提供商的运营商的讨论以及他们在事件管理方面的先前经验以及尝试通过各种形式的自动化来改善事件管理体验的尝试。
不安全条件 从根本上与工作环境的质量相关,可以定义为“可能导致或促成事故/事件或职业病/疾病的任何条件”。注意:本 JSP 375 章节中使用的定义已通过利益相关者协商进行了审查和同意,并且是唯一公认的国防安全定义。国防安全政策归国防安全主任 (DS) 所有,未经 DS 主任明确授权,不得更改或修改本章中的定义。必须和应该 本章中提到的“必须”表示该行为是强制性要求。本章中提到的“应该”表示该行为不是强制性要求,但被认为是遵守政策的良好做法。范围
第 1 章 简介 1.1 调查过程 事故调查是一个系统的过程,在此过程中,对不良事件的所有可能原因进行评估和消除,直到确定与该调查相关的其余原因。此外,在调查过程中,如果发现不属于此次事故的其他缺陷,调查组应记录这些缺陷并将这些信息提供给相关部门,即使这些信息可能不会成为官方调查报告的一部分。虽然许多事故看起来与其他事故相似,但这可能会产生误导。因此,调查人员必须保持开放的心态,以免只关注一个方面而忽略另一个方面。由于事故很少发生,调查人员必须抓住一切机会接受航空公司、军方、飞机制造商和其他事故调查人员的培训,以保持最新状态并获得最佳调查方法。许多大型航空公司和飞机制造商已经建立了事故调查资源,应咨询这些资源以支持定期培训。航空公司和机场会定期进行应急演习,这也为事故调查人员提供了利用这些情景进行培训的机会。如果发生实际事故或严重事件,这些关系将有助于调查人员有效地确定原因。事故调查包括三个阶段(见图 1.1):a) 数据收集,b) 数据分析,c) 调查结果呈现。
15.补充说明 根据与 Battelle 签订的合同为联邦公路管理局运营办公室 16 执行的项目。摘要 危险材料泄漏给交通事故清理带来了独特的挑战。当存在危险材料时,响应人员不仅必须处理典型的交通事故问题,还必须处理潜在的化学危害、环境影响和额外的安全要求。危险泄漏的缓解和清理可能是清理交通事故的主要原因。在许多情况下,当可以安全部署其他适当、更快的选项时,却启动了昂贵、耗时的清除行动。本文件涉及运输运营人员和急救人员(如消防救援和警察)在处理道路上的危险材料泄漏(尤其是车辆液体)时所需的协议和必要知识。它为运输急救人员提供了必要的基本知识,使他们能够做出正确的决定,识别材料并决定如何安全处理此类泄漏。它还强调了当仅涉及车辆液体泄漏时,运输 (DOT) 运营人员的快速、安全清理政策和做法。
°C 摄氏度 AAIB 航空事故调查部门 机场以上高度 Aal AC 咨询通告 ACAS 机载防撞系统 AD 适航指令 ADC 大气数据计算机 ADF 自动测向设备 AFCAS 自动飞行控制与增强系统 AMC 可接受的合规方法 平均海平面以上高度 AOM 航空器操作手册 APU 辅助动力装置 ATC 空中交通管制 ATIS 自动终端信息系统 CAA 民航局 CAA-NL 荷兰民航局 CBIT 连续内置测试 cm 厘米 CS 认证规范 CVR 驾驶舱语音记录器 CWS 控制轮转向模式 DC 直流电 DFDR 数字飞行数据记录器 EASA 欧洲航空安全局 EFIS 电动飞行仪表系统 EGPWS 增强型 GPWS EICAS 发动机指示和机组警报系统 EPTS 紧急俯仰配平系统 FAA 美国联邦航空管理局 FCC 飞行控制计算机 FDR 飞行数据记录器 FGS 飞行引导系统 FL 飞行高度层
* 1:“NL”是指发动机低压压缩机和低压涡轮的转速。对于飞机的发动机,27,000 rpm 的转速对应于发动机的全推力功率,该转速表示为 100%。 * 2:“燃油流量”是指燃油流量,以单位时间内输送的燃油重量表示。 * 3:“顺桨”是指在相应发动机发生故障时将螺旋桨螺距改变为接近 90° 的角度,以尽量减少阻力的产生。如果螺旋桨没有顺桨,它将继续风车式飞行,产生阻力而不是推力。
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航空是一种复杂的运输系统,安全至关重要,因为飞机故障往往会造成人员伤亡。预防显然是航空运输安全的最佳策略。从过去的事故数据中学习以防止潜在事故发生已被证明是一种成功的方法。为了防止潜在的安全隐患并制定有效的预防计划,航空安全专家从事故报告中确定主要因素和促成因素。然而,如今安全专家的审查过程已经变得非常昂贵。由于信息技术的加速发展以及商业和私人航空运输业的增长,事故报告的数量正在迅速增加。因此,应应用先进的文本挖掘算法来帮助航空安全专家促进事故数据提取过程。本文重点介绍如何构建基于深度学习的模型来识别事故报告中的因果因素。首先,我们使用来自航空安全报告系统 (ASRS) 的大约 200,000 份合格事故报告准备用于训练、验证和测试的数据集。十、我们采用开源自然语言模型作为基线,该模型经过大量维基百科文本训练,并使用事件报告中的文本对其进行微调,以使其更适合我们特定的研究任务。最后,我们构建并训练基于注意力机制的 lo