1个新兴的细菌病原体单元,Ditid-Irccs Ospedale San Raffaele,米兰,意大利米兰2号医学微生物学研究所,苏黎世大学,苏黎世,瑞士,瑞士3国家菌群国家中心肺部疾病患者(如支气管扩张或囊性纤维化)的肺定植后感染。它已成为有关感染严重程度和对抗生素治疗的反应不佳的最临床相关的无结局(REF)之一。M.腹肌配合物(MABSC)由三个亚种超腹,骨和质量组成。MABSC肺部疾病的特征是存在ATS/ESCMID/ESS/IDSA共识陈述(REF)中描述的特定微生物,临床和放射学特征。感染。用于治疗MABSC肺部感染的抗生素方案通常结合了3至4种抗生素,包括克拉霉素,amikacin,头孢辛蛋白,imipenem或Tigecycline,共12-24个月。尽管有毒性,但氨基糖苷氨基甲胺仍然是该方案中的关键组成部分。对氨基糖苷的耐药性主要是通过修饰酶(例如AAC(2'),APH(3'')和EIS2赋予的。在最近的一项工作中,脱氧于腹肌分枝杆菌的基因上的删除,编码杂交的N-乙酰基转移酶,增加了体外易感性对capreomycin,kanamycin和amikacin的敏感性。发现,通过提高细菌对特定的,有执照的抗生素的敏感性,可能会改善治疗结果,从而提高了细菌易感性,从而可以提供新的互补治疗靶标,从而提供新的互补治疗靶标。
DA 表格 61:任命申请表 UF 3.3:连长 LOR(或适用的 1 级 UCMJ 权限)- 必须有数字签名 UF 3.3:营长 LOR(或适用的 2 级 UCMJ 权限)- 必须有数字签名 UF 3.3:大队指挥官 LOR(或授权代表)- 仅限 180A 和 311A - 必须有数字签名 UF 3.3:高级准尉 LOR(检查 MOS 先决条件)- 必须有数字签名 OSJA MFR:仅限 270A UF 3.2:简历士兵记录简介 (SRB) 或同等文件(适用于跨部门申请人)- 删除照片、性别和种族评估报告(全部)按从最近到最旧的顺序排列学术评估报告(DA 表格 1059s)按从最近到最旧的顺序排列(MLC、SLC、ALC、BLC)大学成绩单(官方或非官方)专业证书或执照 SIFT 结果 - 已签名 - 仅限 153A
DA 表格 61:任命申请表 UF 3.3:连长 LOR(或适用的 1 级 UCMJ 当局)- 必须进行数字签名 UF 3.3:营长 LOR(或适用的 2 级 UCMJ 当局)- 必须进行数字签名 UF 3.3:组指挥官 LOR(或授权代表)- 仅限 180A - 必须进行数字签名 UF 3.3:高级准尉 LOR(检查 MOS 先决条件)- 必须进行数字签名 OSJA 确认面试 MFR:仅限 270A UF 3.2:简历士兵人才档案 (STP) 或同等文件 - 删除照片、性别、种族和族裔(必须显示 GT 分数)评估报告(全部)从最近到最旧的顺序学术评估报告(DA 表格 1059s)从最近到最旧的顺序(MLC、SLC、ALC、 BLC) 大学成绩单(官方或非官方) 专业证书或执照 SIFT 成绩 - 签名 - 仅限 153A
DA 表格 61:任命申请表 UF 3.3:连长 LOR(或适用的 1 级 UCMJ 权限)- 必须有数字签名 UF 3.3:营长 LOR(或适用的 2 级 UCMJ 权限)- 必须有数字签名 UF 3.3:大队指挥官 LOR(或授权代表)- 仅限 180A 和 311A - 必须有数字签名 UF 3.3:高级准尉 LOR(检查 MOS 先决条件)- 必须有数字签名 OSJA MFR:仅限 270A UF 3.2:简历士兵记录简介 (SRB) 或同等文件(适用于跨部门申请人)- 删除照片、性别和种族评估报告(全部)按从最近到最旧的顺序排列学术评估报告(DA 表格 1059s)按从最近到最旧的顺序排列(MLC、SLC、ALC、BLC)大学成绩单(官方或非官方)专业证书或执照 SIFT 结果 - 已签名 - 仅限 153A
DA 表格 61:任命申请表 UF 3.3:连长 LOR(或适用的 1 级 UCMJ 权限)- 必须有数字签名 UF 3.3:营长 LOR(或适用的 2 级 UCMJ 权限)- 必须有数字签名 UF 3.3:组指挥官 LOR(或授权代表)- 仅限 180A 和 311A - 必须有数字签名 UF 3.3:高级准尉 LOR(检查 MOS 先决条件)- 必须有数字签名 OSJA MFR:仅限 270A UF 3.2:简历士兵记录简介 (SRB) 和士兵才能档案 (STP) 或同等文件 - 删除照片、性别和种族评估报告(最多 10 年)学业评估报告 (1059) BLC、ALC、SLC、MLC 大学成绩单(官方或非官方)专业证书或执照 SIFT 结果 - 已签名 - 仅限 153A 支持文件:
1 Department of Genetics, Eötvös Lor á nd University, P á zm á ny P é ter s é t á ny 1/C, 1117 Budapest, Hungary 2 Genetics Research Group, Eötvös Lor á nd Research Network-Eötvös Lor á nd University, 1117 Budapest, Hungary 3 Momentum Ion Mobility Mass Spectrometry Research匈牙利科学学院-EötvösLoránd University,1117 Budapest,匈牙利4分子生物学与生物技术研究所,研究与技术 - 赫拉斯基金会,P.O。Box 1385 Heraklion,Heraklion,Greece 5有机化学系,EötvösLorándUniversity,1117 Budapest,Hungary 6 Vellab Biotech Ltd.,6722 Szeged,匈牙利 *通信 *通讯:adam.sturm@sturm@turm@turm@ttk.elte.elte.elte.elte.elte.hu(/div)。 ); vellai.tibor@ttk.elte.hu(T.V. );电话。 : +36-1-372-2500(Ext。 8684)(T.V. );传真: +36-1-372-2641(T.V.) †这些作者为这项工作做出了同样的贡献。Box 1385 Heraklion,Heraklion,Greece 5有机化学系,EötvösLorándUniversity,1117 Budapest,Hungary 6 Vellab Biotech Ltd.,6722 Szeged,匈牙利 *通信 *通讯:adam.sturm@sturm@turm@turm@ttk.elte.elte.elte.elte.elte.hu(/div)。); vellai.tibor@ttk.elte.hu(T.V.);电话。: +36-1-372-2500(Ext。8684)(T.V.);传真: +36-1-372-2641(T.V.)†这些作者为这项工作做出了同样的贡献。
1 Department of Genetics, Eötvös Lor á nd University, P á zm á ny P é ter s é t á ny 1/C, 1117 Budapest, Hungary 2 Genetics Research Group, Eötvös Lor á nd Research Network-Eötvös Lor á nd University, 1117 Budapest, Hungary 3 Momentum Ion Mobility Mass Spectrometry Research匈牙利科学学院-EötvösLoránd University,1117 Budapest,匈牙利4分子生物学与生物技术研究所,研究与技术 - 赫拉斯基金会,P.O。Box 1385 Heraklion,Heraklion,Greece 5有机化学系,EötvösLorándUniversity,1117 Budapest,Hungary 6 Vellab Biotech Ltd.,6722 Szeged,匈牙利 *通信 *通讯:adam.sturm@sturm@turm@turm@ttk.elte.elte.elte.elte.elte.hu(/div)。 ); vellai.tibor@ttk.elte.hu(T.V. );电话。 : +36-1-372-2500(Ext。 8684)(T.V. );传真: +36-1-372-2641(T.V.) †这些作者为这项工作做出了同样的贡献。Box 1385 Heraklion,Heraklion,Greece 5有机化学系,EötvösLorándUniversity,1117 Budapest,Hungary 6 Vellab Biotech Ltd.,6722 Szeged,匈牙利 *通信 *通讯:adam.sturm@sturm@turm@turm@ttk.elte.elte.elte.elte.elte.hu(/div)。); vellai.tibor@ttk.elte.hu(T.V.);电话。: +36-1-372-2500(Ext。8684)(T.V.);传真: +36-1-372-2641(T.V.)†这些作者为这项工作做出了同样的贡献。
摘要。人工智能(AI)和机器学习(ML)技术正在迅速采用以在关键系统中执行与安全有关的任务。这些基于AI的系统构成了重大挑战,特别是在其保证方面。在国际公认的标准中定义的现有安全方法,例如ISO 26262,UL 4600,EN 50126和IEC 61508,尚未提供有关如何确保基于AI的系统的详细指南。对于常规(非AI)系统,这些标准采用了“严格水平”(LOR)方法,随着与系统相关的风险增加,需要越来越多的苛刻的工程活动。本文提出了对现有LOR的扩展,该扩展是由基于AI的组件执行的任务的复杂性。的复杂性是根据输入熵和输出非确定性评估的,然后与分配的安全完整性水平(SIL)相结合以产生AI-SIL。应将AI-SIL用作LOR保证方法的一部分,以确定基于AI的系统的开发和验证的适当措施和技术。通过几个自动驾驶的示例说明了所提出的扩展。
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1 塞格德大学神经病学系,Semmelweis utca 6, H-6725 Szeged, 匈牙利 2 里昂神经科学研究中心 CRNL U1028 UMR5292, INSERM, CNRS, Universit é Claude Bernard Lyon 1, 95 Boulevard Pinel, F-69500 Bron, France 3 心理学博士学院,ELTE Eötvös Lor ánd University, Izabella utca 46, H-1064 布达佩斯,匈牙利 4 大脑、记忆和语言研究组,认知神经科学和心理学研究所,自然科学研究中心,Magyar Tud ó sok Kör ú tja 2, H-1117 布达佩斯,匈牙利 5 心理学研究所,ELTE Eötvös Lor á nd大学, Izabella utca 46, H-1064 布达佩斯,匈牙利 6 塞格德大学放射学系,Semmelweis utca 6,H-6725 塞格德,匈牙利 7 弗莱堡大学医学院解剖学和细胞生物学研究所神经解剖学系,Albertstrasse 17,D-79104 弗莱堡,德国 8 BML-NAP 研究小组,心理学研究所 & 认知神经科学和心理学研究所,ELTE Eötvös Lor ánd 大学 & 自然科学研究中心,Damjanich utca 41,H-1072 布达佩斯,匈牙利 * 通讯地址:nemethd@gmail.com † 这些作者对这项工作做出了同等贡献。