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省级地震立即响应策略
紧急管理BC（EMBC）负责领导省紧急情况和灾难的管理，并支持其管辖区内其他当局。省级地震即时响应策略（PEIRS）是综合应急管理计划（CEMP）的组成部分，重点是省级部门，其他公共机构，联邦机构和其他紧急事务管理伙伴在灾难性地震后的战略协调。PEIRS中概述的框架为随后的运营计划工作设定了条件。PEIRS详细介绍了该省在直接响应阶段的领导和协调，并阐明了省政府，省级机构以及许多关键职能的其他政府和非政府伙伴的角色和责任。旨在由省级部，官方公司和其他公共部门实体使用，并将联邦政府合作伙伴，原住民，地方当局，关键基础设施所有者和运营商，边境管辖权，政府间组织（IGOS）（IGOS）和非政府组织（非政府组织（非政府组织））纳入该响应。尽管Peirs是为灾难性地震开发的，但它的设计旨在灵活和可扩展，并且也可用于对卑诗省有重大影响的其他紧急事件。场景和预期的I M P ACTSPEIRS已被构成以下各节，以解决立即响应行动的协调，并为后续阶段提供活动：场景和预期影响；治理；角色和责任；情境意识；人道主义援助和救济服务；关键基础设施；后勤;激增能力；战略沟通；和恢复。附录提供了有关其他地震危害，相关计划和协议，省紧急和部长级命令，联邦援助请求，关键信息要求，关键资源以及战略和公共信息等领域的进一步详细信息。
病理学中的人工智能：简单实用的指南
虽然人工智能 (AI) 在病理学中的作用在过去几年中迅速提升，但其使用例子可以追溯到很多年前。20 世纪 70 年代，研究人员利用经典的计算原理设计了一个人工智能计算平台，称为专家系统。人工智能在医学领域的一些早期例子是建立在专家系统之上的，这些专家系统依赖于手工制作的基于规则的算法。这些算法转化为有前途的系统，如 MYCIN，它可以根据临床数据识别细菌并指导治疗，1 以及病理学专家解释报告系统 (PEIRS)，这是一种自动化化学病理报告解释系统。2 专家系统的手工规则在设计过程中需要领域知识（即个人或团体在某一领域的专业知识），并且在需要解释感官信息（如图像）的任务中面临重大挑战。在 20 世纪 90 年代，细胞病理学和血液病理学处于解决图像处理问题的前沿。这些后来的系统是基于特征工程原理设计的，利用领域知识构建算法，从原始数据中提取信息特征。3 PAPNET 系统、AutoPap 300 QC 系统以及后来的 Thin-Prep 成像系统是细胞形态图像分析系统，在此期间获得了美国食品药品管理局 (FDA) 的临床使用批准。4 – 6 PAPNET 率先使用人工神经网络（一种机器学习 (ML) 形式）来补充算法设计。ML 是计算领域的一项重大进步，它是一套技术，用于