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事故发生在 EI-EIB 航空 A320 飞机上，起火原因为 ...
(A)：飞机。 AAIB（英国）：航空事故调查处（英国），英国民航安全调查机构。 AAIU（爱尔兰）：爱尔兰民航安全调查局航空事故调查组。 AD：适航指令。 AFM：飞机飞行手册。 ANSV：国家飞行安全局。 APU：辅助动力装置。 ATC：空中交通管制。 ATP：验收测试程序。 ATPL：航空公司运输飞行员执照。 BEA：Bureau d'Enquêtes et d'Analyses pour la Sécurité de l'Aviation Civil，法国民用航空安全调查机构。 BFU：Bundesstelle für Flugunfalluntersuchung，德国民航安全调查局。 CFDIU：集中故障显示接口单元。 CFDS：集中故障显示系统。检查清单：检查清单。驾驶舱：驾驶舱。 CT-SCAN：计算机断层扫描。 CVR：驾驶舱语音记录器，记录驾驶舱内的通讯、声音和噪音。 DFDR：Digital Flight Data Recorder，数字飞行数据记录仪。 EASA：欧洲航空安全局，欧洲航空安全局。 ECAM：电子集中飞机监视器。 FC：飞行周期。 FDR：Flight Data Recorder，模拟飞行数据记录器。 FT ：英尺，测量单位，1
战略编排 HBR，Ruelas-Gossi，Sull。
那么，如何解释这些来自新兴市场的后起之秀能够在如此短的时间内占据全球领导地位呢？为什么现有参与者要将市场份额拱手让给来自中国、印度和拉丁美洲等发展中地区的竞争对手？我们认为，许多现有企业的问题在于，他们的管理者一直在问错误的问题。在北美、日本和欧洲，管理者仍然在思考如何优化他们既定的商业模式。这个问题假设只有一种最佳竞争方式 — — 通常体现在价值链的概念中。它导致高管们询问其他竞争对手在做什么，然后相互比较，盲目模仿最成功的竞争对手。它导致他们询问现有客户是否对现有的产品感到满意。它导致他们询问质量管理计划 — — 比如六西格玛或全面质量管理 — — 如何能从既定模式中榨取增量改进。所有这些问题都导致公司相互模仿，趋同于同质的商业模式，为客户提供更多相同的产品。就像结婚多年的夫妻一样，竞争对手在每一次更迭中变得越来越相似。
关于人工智能的法规。 到终点线的火车
摘要[IT]：在人工智能监管的猫头鹰发表后的几个月后，该贡献提出了一项分析，主要集中于I.A.的学科。<划分为“高风险”。从保护基本权利和工人权利的角度来看，A。专注于关于歧视和信息/咨询工人的新欧洲法律之间的关系，以抑制2023年6月在议会批准的文本中存在的一些更大的保护规则，这是关于监管的充分性与监管赤字之间的替代性贬值，在超级监管风险和专业领域之间的风险之间。标题：人工智能法规。在终点线上有几个固定马车摘要[en]的火车：在《人工智能法规》上发表了几个月后，竞选提出了一个批准，该呼吸集中在系统中的“高风险”。从基本权利和雇员权利的角度开始，A。专注于新法规的关系和IUS Conduem关于歧视和雇员的参与，这是对Parliament在文本批准中提出的一些更具保护性的规定的， 2023年6月，在讨论中，替代人的足够及其不足和规定的缺陷之间，在学科专业化的风险与专业化的优势之间。终点时人工智能的规定：合规时间表。2。3.1。keywords: artificial intelligence, regulation, fundamental rights, social rights, algorithmic discrimination, involvement of Keywords workers: artificial intelligence, regulation, Fundamental Rights, Social Rights, Alghoritmic discrimination, Emlpoyees' Summary involvement: 1.高风险系统和“风险意义的判断”。从AR系统的分类和委员会的作用3。贬低与议会批准的文本以及IUS条件和法规的存在相比，社会保护措施。<基本权利的法规和保护的女主角3.2。（遵循）调节和算法歧视：我们阅读的内容以及文本中没有阅读的内容。3.3。（以下）I.A。和工人的参与。因为简单的信息还不够（甚至可能没有用）。4。I.A. 和社会保护：监管缺陷与过度监管风险。 IUS条件与IUS Condendum之间的调节。I.A.和社会保护：监管缺陷与过度监管风险。IUS条件与IUS Condendum之间的调节。
Distretto Tecnologico Nazionale sull'Energia SCa rl 国家能源技术集群
该区是一个非常精简的非营利组织，没有自己的研发设施：它利用其成员的实验室和专业知识，能够充分利用他们的技能和特性，在项目和咨询活动的实施中增强和整合它们与自己的项目管理和行政/管理协调技能。DiTNE 已获得符合 UNI EN ISO 9001:2015 的质量管理体系认证，适用于以下应用领域：“通过实施研究项目/订单进行技术转让；管理研究项目/订单和任何培训项目，包括与研究项目无关的项目；能源和环境领域的技术咨询”（IAF 34、35）。
关于细小病毒B19感染对输血安全性的影响的指南
2024年5月，欧洲疾病预防与控制中心（ECDC）报告说，从2023年底开始，九个欧盟/参见国家/地区都记录了欧洲传染病监测门户（Epipulse），parvovovirus b19（B19V）的阳性率显着增加。增加的增加是在小儿年龄和孕妇1中检测到的。已于2024年4月，ECDC已向ECDCSOHO输血网络的国家焦点（NFP）提出了有关执行B19V对血液和血液 - 分量捐赠的筛查测试的执行以及捐助者人群B19V感染病例增加的可能观察的信息。<在提供回应的18个国家中，很多人宣布他没有定期进行捐赠的B19V筛查；除了很少有对Lavil形的血液组件进行测试的国家外，不可忽略的成员国数量，但宣布，通过对B19V进行积极测试的信息，通过在制药行业进行的测试对B19V进行了积极测试，这些测试是由制药行业执行的，这些测试是由在某些制造工具中收集的PLASMA收集的Plasma收集的Plasma，该测试是在某些制造公式中收集的。十个国家（芬兰，匈牙利，卢森堡，立陶宛，荷兰，捷克共和国，丹麦，法国，德国，德国和斯洛伐克）的记录，与2024年相比，与2024年初的工业剥离相比，对献血者或等离子体捐赠的B19V反应性提高了B19V。最近，意大利共享了初步数据，该数据表明该部门的血浆单位显着增加，该部门从2023年12月底到2024年的前六个月，在B19V处为正。。
关于妇产科人工智能的白皮书：战略框架，实施的建议和适应症
简介1 1。妇产科中的人工智能：当前状态和前景6 1.1。科学文献的当前状态6 1.2。应用和潜在优势12 1.3。意大利作者的贡献19 1.4。指示22 1.5。参考26 2。 在妇产科中人工智能实施实施人工智能时面临的挑战35 2.1。 <将作为一种临床支持工具分配：确保AI是支持35，而不是临床判断的代替。 2.2。 定制护理36 2.3。 医疗通信和透明度38 2.5。 系统的紧急管理和弹性40 2.6。 错误和错误管理40 2.7。 训练42 2.8。 道德方面44 2.9。 缓解算法偏差46 2.10。 隐私保护和数据管理47 2.11。 挑战管理的指示49 2.12。 参考文献50 3。 人工智能的主要技术和算法53 3.1。 本体，机器学习和深度学习53 3.1.1。 本体论的特征53 3.1.2。 机器学习的特征53 3.1.3。 <深度学习的神圣特征53 3.1.4。 妇产科中人工智能技术的综合范式57和妇科：应用程序融合分析3.1.5。 <大语言模型的神圣特征62 3.2.2。 参考72在妇产科中人工智能实施实施人工智能时面临的挑战35 2.1。<将作为一种临床支持工具分配：确保AI是支持35，而不是临床判断的代替。2.2。定制护理36 2.3。医疗通信和透明度38 2.5。 系统的紧急管理和弹性40 2.6。 错误和错误管理40 2.7。 训练42 2.8。 道德方面44 2.9。 缓解算法偏差46 2.10。 隐私保护和数据管理47 2.11。 挑战管理的指示49 2.12。 参考文献50 3。 人工智能的主要技术和算法53 3.1。 本体，机器学习和深度学习53 3.1.1。 本体论的特征53 3.1.2。 机器学习的特征53 3.1.3。 <深度学习的神圣特征53 3.1.4。 妇产科中人工智能技术的综合范式57和妇科：应用程序融合分析3.1.5。 <大语言模型的神圣特征62 3.2.2。 参考72医疗通信和透明度38 2.5。系统的紧急管理和弹性40 2.6。错误和错误管理40 2.7。训练42 2.8。道德方面44 2.9。缓解算法偏差46 2.10。隐私保护和数据管理47 2.11。挑战管理的指示49 2.12。参考文献50 3。 人工智能的主要技术和算法53 3.1。 本体，机器学习和深度学习53 3.1.1。 本体论的特征53 3.1.2。 机器学习的特征53 3.1.3。 <深度学习的神圣特征53 3.1.4。 妇产科中人工智能技术的综合范式57和妇科：应用程序融合分析3.1.5。 <大语言模型的神圣特征62 3.2.2。 参考72人工智能的主要技术和算法53 3.1。本体，机器学习和深度学习53 3.1.1。本体论的特征53 3.1.2。机器学习的特征53 3.1.3。<深度学习的神圣特征53 3.1.4。妇产科中人工智能技术的综合范式57和妇科：应用程序融合分析3.1.5。<大语言模型的神圣特征62 3.2.2。参考72妇产科中人工智能技术的独特特征60和妇科3.2。大语言模型在妇产科中的作用：62个功能和应用3.2.1。LLM 63 3.2.3的潜在应用。RAG 66 3.2.4的潜在应用。潜在的抹布应用与LLM 68 3.2.5结合使用的示例。当前抹布70 3.3的限制。
关于在各种护理环境中实施药物审查和停药服务的公司间文件 2024
药物审查和停药过程代表了一种针对患者治疗优化的方法，其中包括对正在进行的药物治疗进行严格的、系统的和定期的评估。这一过程在医疗监督下，可以有计划地减少 PIM 的使用，并有效地重组多药物疗法，以改善所服用药物的效益风险状况以及坚持长期服用适当的疗法，最终促进患者的健康和生活质量。 [Dharmarajan et al., 2020] 为了优化多重用药，有必要评估患者服用的药物清单，识别不必要的药物处方（过度治疗）和任何治疗不足的药物（治疗不足），同时考虑到个体患者的治疗目标、临床状况、预期寿命和偏好。
社会情绪对经济指数基于 X（原 Twitter）数据衡量意大利人对经济的看法
索引制作程序收集满足专门设计的过滤器的推文样本，包含 60 个关键词（单词或短语）。这些关键词主要来自于消费者信心调查问卷，这是一项月度调查，在每月的前两周收集数据，并在月底发布估计数据。在这方面，应该指出的是，社会经济情绪指数所衡量的现象比消费者信心指数更广泛，定义也更模糊，消费者信心指数的官方衡量标准是基于欧洲层面协调和共享的方法，并且具有在经济分析和预测目的方面长期和显著使用的传统。
Perple Stratistics - 为什么战略不必失败 - perple
i. 人 1. 5% 的员工知道和/或了解其公司的战略。（Kaplan 和 Norton，2005 年）。 2. 27% 的员工可以查阅公司的战略计划。（Axton，1999 年，引自 DeLisi，2003 年，第 3 页）。 3. 13% 的员工非常同意他们的领导层与组织的其他成员进行了有效沟通。（Ratanjee，2021 年）。 4. 42% 的经理可以查阅战略计划。（Axton，1999 年，引自 DeLisi，2003 年，第 3 页）。 5. 61% 的高管认为，他们没有为被任命为高级领导职务后面临的战略挑战做好准备。（Carucci，2017 年）。 6. 60% 的领导者认为，不到 20% 的员工至少对公司战略有基本的了解并能解释它。 （Axton，1999，引自DeLisi，2003，第3页）。7. 50-60%的高管在晋升后的18个月内失败。（Carucci，2017）。8. 只有9%的管理者表示他们可以一直依赖跨职能的同事，而只有50%的人表示大多数时间可以依赖他们。（Sull、Homkes和Sull，2015）。9. 20%的管理者表示，他们的组织在跨部门调动人员以支持战略重点方面做得很好。（Sull、Homkes和Sull，2015）。10. 39%的员工坚信他们的管理者了解他们在公司中的角色。（Root Inc.，2013）。11. 需要系统性的、业务主导的方法和大胆的行动来加强包容性和多样性。 （Dixon-Fyle、Hunt、Dolan 和 Prince，2020 年） 12. 管理团队更多元化的公司由于创新收入增加 19%。（Lorenzo、Voigt、Tsusaka、Krentz 和 Abouzahr，2018 年） 13. 千禧一代和 Z 世代对多元化本身的看法非常多样化。（Deloitte，2018 年）。 14. 不到一半的千禧一代和 Z 世代认为他们的领导团队是多元化的。（Deloitte，2018 年）。 15. 69% 的高管表示，战略开放增加了想法的数量和多样性。（Stadler、Hautz、Matzler 和 von Den Eichen，2023 年） 16. 73% 的高管表示，开放他们的战略大大促进了战略实施。 （Stadler、Hautz、Matzler 和 von Den Eichen，2023 年） 17. 多元化思维的价值可使创新能力提高 20%，风险降低 30%。（Bourke，2021 年） 18. 近 40% 的受访者拒绝或选择不从事某项工作，因为他们认为该组织缺乏包容性。（麦肯锡，2022 年）