XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemOperative
Highfield 2端 - ST0259供应链仓库操作员的端点评估
该职业的广泛目的是安全地处理货物进出存储设施。这将涉及从卡车，火车，船只或飞机上卸载商品，对产品的识别和检查，然后将其放在存储位置。操作人员将从存储地点挑选产品以满足客户订单。某些产品可能需要在组装之前重新包装进行发货。所有订单将被检查并加载到分配的交通运输形式中。仓库操作员通常会在大型建筑物中工作，并且经常具有换档工作模式以提供24小时的操作。驾驶执照并不是绝对必要的，但对于进入位于外地工业庄园的分销中心可能是可取的，在这些工业庄园中，公共交通可能无法用于班次的开始和完成时间。在日常工作中，此职业的一名员工与团队负责人和仓库主管，股票控制管理人员，即将到来的交货司机，外交送货驱动程序，客户制作收款，数据管理助理，销售和营销代表，计划者以及项目经理，买家和采购经理。仓库操作员将由团队负责人，仓库主管或轮班经理进行监督。
供应链仓库操作级别2
保持安全的工作环境，以确保根据组织程序对任何危害进行控制或删除。确保在到达后，检查收到的所有货物是否损坏，并且就准确性（包括数量）而言，它们匹配与组织相关的文件或技术。使用机械处理设备，（MHE）和个人保护设备（PPE）安全，安全，有效地将商品安全，安全，有效地移至指定的位置，并在需要时与组织程序一致。确保在发货前检查所有商品是否损坏，并且就准确性而言，它们满足要求。在安全有效的装载和卸货中，支持交付操作员，包括安全，安全的组装和拆卸负载。确保符合相关的安全和监管标准（例如食品，药品，有害材料）的处理和存储货物。及时记录有关组织仓库管理系统的相关信息。从整个存储设施中的位置选择商品，以满足仓库订单要求，按照选择时间表一致。通过安全的方式将货物从库存地点移动，补充采摘位置数量。确保将包装的减少，再利用，返回和回收原则用于与组织程序一致的货物和收到的货物的准备。
增强手术可视化：对基于GAN的图像生成的可行性研究
摘要：唇裂/pa/p/p）是一种普遍的上颌面先天性异常，是由于额骨和上颌过程中的融合失败而引起的。目前，尚无国际商定的唇唇修复的黄金标准程序，并且经常根据外科医生的过去经验和个别患者病例的具体特征选择手术方法。Asher-McDade得分是一种评估单侧裂口手术的广泛使用的工具，依赖于与上颌面区域的美学和对称性有关的标准。但是，尚未开发客观的指标来评估手术成功。本研究旨在结合深度学习和生成对抗网络（GAN）方法，以构建图像生成框架，以产生术后唇部图像，该图像可以用作评估手术成功的标准化参考。我们根据图像嵌入式介绍了图像相似性分数，我们用来验证生成的图像。我们的方法为一组合成面的技术铺平了道路，这些技术可以指导外科医生评估CL/P手术的结果。
基于自动经济分析的公园级集成能源系统的多目标合作式优化
摘要：公园级综合能源系统（PIE）可以通过多种类型的能量子网络之间的耦合来实现能源的梯度利用并提高能源利用的效率。但是，不能使用能量分析和自我分析来评估派的经济学。此外，综合能源供应商之间感兴趣的冲突使派的生态调度更加困难。在本文中，我们提出了一种基于Exergy Economics的基于游戏协作的优化方法，在该方法中，Exergy Economics的引入实现了对派对内部任何链接的经济评估，并且基于潜在游戏的优化模型解决了多个能源供应商之间利益的问题的问题，并改善了每种供应商的实用者。最后，以广州为例以派对为例，通过将其与经典优化方案进行比较来证明本文提出的优化方案的合理性。
GDL09 成人糖尿病患者手术围手术期管理指南
• 本指南是根据全国范围内关于接受外科手术的糖尿病患者管理的报告而起草的。该报告也在糖尿病 GIRFT 访问中进行了讨论。国家报告可在此处找到：NCEPOD - 围手术期糖尿病：高低起伏（2018 年） • 糖尿病患者的护理很复杂，对于接受手术的患者尤其如此。护理可能涉及多个专业，这可能会加剧糖尿病管理不统一的问题。 • 最近的全国糖尿病住院患者审计 (NaDIA) 显示，18% 的住院患者患有糖尿病，而之前的研究表明，接受外科手术的患者中超过 15% 患有糖尿病，因此，所有工作人员都必须熟悉糖尿病管理，以确保对患者血糖控制的护理以及他们入院和手术的临床原因是协调和适当的。 • 国家报告总结了各种建议，本指南是针对其中几项建议制定的。第一个是讨论为接受择期手术的糖尿病患者制定标准化转诊流程，以确保对糖尿病进行适当的评估和优化。第二个是糖尿病 MDT 的参与，以在围手术期为患者提供支持。第三个是确保参加术前评估诊所的糖尿病患者
心脏病患者 - 病房的手术护理 - CHW
4.1 All Patients from PICU, COU, NICU and Recovery ....................................................... 5 4.2 Patients from PICU ........................................................................................................ 6 4.3 Patients from recovery ................................................................................................... 6 4.3.1 Patients post Patent Ductus Arteriosus (PDA) ligation ........................................... 6 4.3.2 Patients post vascular ring repair via thoracotomy ................................................. 6 4.3.3 Patients post insertion of permanent pacemakers (PPM) or implantable cardiac defibrillator (ICD).................................................................................................................. 7 4.3.4 Patient post EPS or cardiac catheter ............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 8 Chest drains ................................................................................................................. 8 9 Temporary pacing wires ............................................................................................. 8 10 Allied Health ................................................................................................................. 9
关爱之声：迈向合作型人工智能数字疼痛伴侣，为慢性原发性疼痛患者提供支持
这项工作调查了声音和技术在慢性原发性疼痛患者日常生活中的作用。我们的主要目标是为“护理之声”的首次参与式设计研讨会提供信息，这是一种用于疼痛自我管理的新型电子健康系统。我们使用了道德利益相关者分析来指导一轮探索性访谈，访谈对象为 8 名参与者，包括慢性原发性疼痛患者、护理人员和医疗保健工作者。我们发现声音和技术是一种重要但往往非结构化的工具，有助于分散注意力、调节情绪和睡眠。疼痛体验和音乐偏好是非常个人化的，即使在家庭成员之间，沟通或理解疼痛也可能具有挑战性。为了解决当前慢性疼痛自我管理护理中的差距，我们建议使用基于声音的人工智能驱动系统“数字疼痛伴侣”，使用声音化来创建共享的决策空间，在合作护理环境中增强治疗的主动性。
标题：使用人工智能标记自由文本手术和超声报告以对小儿阑尾炎进行分级
目的 小型数据集和非结构化电子病历 (EMR) 阻碍了数据科学方法对儿童阑尾炎进行个性化管理。基于大型语言模型 (LLM) 的人工智能 (AI) 聊天机器人可以构造自由文本 EMR 数据。在这里，我们比较了 ChatGPT-4 和人工数据收集器之间的数据提取质量。方法 为了训练 AI 模型对儿童阑尾炎进行术前分级，几名数据收集者（医学生和研究助理）从 2014 年至 2021 年期间因急性阑尾炎接受手术的 2100 名儿童中提取了详细的术前和手术数据。收集者接受了培训并根据令人满意的 Kappa 分数获得了该任务的认证。ChatGPT-4 被提示使用设定的变量和编码选项从数据集中的 103 个随机匿名超声和手术记录中构造自由文本，并从手术报告中估计儿童阑尾炎等级 (PAG)。然后，一名儿科医生裁定所有数据，找出每种方法中的错误。结果 在至少有一个字段不一致的 44 份超声报告（42.7%）和 32 份手术报告（31.1%）中，98% 的错误发生在手动数据提取中。29 名患者（28.2%）的 PAG 被手动错误分配，3 名患者（2.9%）的 PAG 被 ChatGPT-4 错误分配。在整个数据集中，使用人工智能聊天机器人能够避免 59.2% 的记录（包括报告和提取的数据）中的错误分类，速度比手动快约 100 倍。结论人工智能聊天机器人在超声和手术报告的准确性方面明显优于手动数据提取，并且正确分配了 PAG 分数。虽然需要更广泛的验证和
