摘要:SMS垃圾邮件已成为移动用户的重大关注点,导致挫败感和不便。机器学习已被证明是过滤垃圾邮件消息的有效解决方案。但是,在实时场景中实施这些方法带来了独特的挑战。最近的一项研究旨在通过开发利用机器学习的实时SMS垃圾邮件过滤系统来解决这些挑战。这项研究的主要重点是通过专注于数据准备,功能工程,算法选择和模型部署来优化系统在实时分类中的性能。通过根据实时分类的要求来量身定制这些方面,系统可以有效地打击SMS垃圾邮件,同时保持高度的准确性和低潜伏期。另一个有希望的调查领域是自然语言处理(NLP)技术的整合,以更全面地分析SMS消息的内容。通过识别微妙的垃圾邮件特征,例如欺骗性语言或操纵策略,该系统可以提高其在过滤垃圾邮件消息中的总体准确性。将系统的适用性扩展到其他消息平台和语言也可以扩大其在各种通信渠道上打击垃圾邮件中的影响。这不仅将使移动用户受益,而且还会有助于更安全,更安全的数字环境。关键字:SMS垃圾邮件过滤,实时分类,机器学习
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Advanced Energy(AE)专门为全球客户提供了三十年的时间。AE针对关键任务应用和流程设计和制造高度工程,精确的功率转换,测量和控制解决方案。
03/22/09:联邦快递 MD-11 在成田机场 02/25/09:土耳其航空 B737-800 在阿姆斯特丹 02/12/09:科尔根 3407(美国大陆航空联运)在布法罗 01/27/09:帝国航空(联邦航空商业公司)在拉伯克 01/15/09:全美航空 1549 在纽约 12/20/08:美国大陆航空 B737-500 在丹佛 02/18/07:美国快运(达美航空联运)ERJ-170 克利夫兰 12/16/07:威斯康星航空(全美航空快运)CRJ-200,普罗维登斯 08/27/06:康姆航空 CRJ-2 在列克星敦
- 第 1 段重新措辞,与初衷一致。 - 第 2 段:“增加了“为实现目标而确定的警报级别和相关行动计划”。 - 第 3 段:“应以 GCAA 为监控目的而确定的形式和方式,定期向 GCAA 提供实际绩效,以及 GCAA 建立和监控国家可接受安全绩效水平 (ALoSP) 所需的统计数据。”以取代 IB 12-2015。 - 第 5 段:“如果警报级别或目标已被突破,组织应立即向 GCAA 报告并提交相应的纠正计划。”以确保组织在违反 SPT 时报告。 - AMC1 至 2.3.1,更改了项目 (a),删除了注释 1(移至 AMC4 至 2.3.1),并将注释 2 重命名为注释 1。 - AMC2 至 2.3.1 进行了修订,与第 3 期相比,增加了其他更改,以确保商定的 SPI/SPT 适合组织。 - AMC4 至 2.3.1 增加了对 AMC1 至 2.3.1 中删除的注释 1 的调整。 - AMC5 至 2.3.1 增加了安全绩效的季度报告。
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由于安全管理系统的建立需要时间,新组织和正在从传统安全计划过渡到综合 SMS 的组织应采用分阶段的方法。附录 6 提供了一个示例,说明如何为没有 SMS 的组织建立分阶段实施 SMS 的方法。虽然不同元素的建立顺序由组织决定,但 GCAA 希望在申请时提供第 1 阶段中提到的元素。
摘要背景是支持长期病人的自我管理,正在开发护理实践的创新方法。不幸的是,许多自我管理支持干预措施都难以在各个级别(患者,提供者和医疗保健系统级别)上实现可靠和构成的改进。一种可能促进理论将理论转化为实践的可能策略是在制定新干预措施之前考虑医疗保健专业人员的观点。在采用任何自我管理支持(SMS)干预之前,有必要探索他们对障碍和促进者的知识和意见。因此,我们的研究旨在探索佛兰德初级保健环境中SMS的护理专业人士的观点。方法本研究使用定性研究设计来检查初级保健环境中的SMS。进行了五个焦点组,分为三波。参与者是代表不同学科和环境的法兰德人的医疗保健专业人员。最大变化目的抽样用于招募参与者。对于数据分析,应用了Attride-Strirling的主题网络框架。总共参加了34名医疗保健专业人员。与SMS有关的三个全球主题来自主题分析:(1)特征,(2)支持策略,(3)障碍和促进者。SMS被视为一种基于协作和以人为本的方法。焦点小组参与者提到了各种支持策略。大多数策略包括告知和教育患者。补充了个人策略,认为必须采取协作策略来支持自我管理。关于律师和促进者,确定了不同的与患者相关的因素。此外,医疗保健提供者和外部因素的能力似乎阻碍了实践中SMS的实施。结论该焦点小组研究强调了在慢性疾病的背景下对SMS进行协作,以人为本的方法的重要性。我们的发现表明需要采取干预措施,以提高意识并解决与SMS相关的障碍。由于不存在通用SMS,因此成功的道路是一个成长过程,必须将支持者适应个体患者。关键词自我管理支持,医疗保健专业人员,初级卫生保健,定性研究