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关于加强对滥用集体裁员和解雇及重新雇用规则的补救措施的磋商
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基于物联网的火灾检测：机器学习技术的编译研究
摘要无法检测到的摘要ÖZ火灾变得无法控制。开始无法控制的火灾对人类和自然生命构成了重大危险。，尤其是在公共和拥挤的地区，大火可能导致生命损失和大规模财产损失。因此，有必要尽可能准确，快速检测火灾。与物联网（IoT）技术一起使用的烟雾探测器可以彼此交换数据。在这项研究中，使用机器学习算法处理从两种不同类型的基于IoT的烟雾探测器收集的数据。使用K-Nearest邻居（K-NN），多层感知器（MLP），径向基函数（RBF）网络，幼稚的贝叶斯（NB），决策树（DT），随机森林（RF）和Logistic Model树（RF）和Logistic Model树（LMT）算法。使用机器学习算法处理从烟雾探测器获得的数据，以创建非常成功的模型设计。该研究的目的是设计一个基于人工智能的系统，该系统能够尽早发现在室内和室外发生的火灾。
如何平衡丛林大火风险和生物多样性
•如果它们伸出您的房屋，请修剪后树；否则将它们留在适当的位置。大树提供阴影并帮助保持地面湿润，在大火期间，它们可以帮助减少风和余烬的影响。这反映在成熟树木的CFS位置陈述中：“建筑物距离建筑物20m以内的成熟树木，如果正确维护，请不要对建筑物构成重大的火灾风险。”
通过在陆地表面模型中整合机器学习模型来改善北美野火预测
本报告是作为由美国政府机构赞助的工作的帐户准备的。美国政府或其任何机构，也不是巴特尔纪念研究所，或其任何雇员，对任何信息，设备，产物或程序披露或代表其使用的任何法律责任或责任都没有任何法律责任或责任，或者对其使用的准确性，完整性或有用性都不会侵犯私人权利。以此处参考任何特定的商业产品，流程或服务，商标，制造商或以其他方式不一定构成或暗示其认可，建议或受到美国政府或其任何机构或Battelle Memorial Institute的认可，建议或赞成。本文所表达的作者的观点和观点不一定陈述或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
与低碳建筑物与野火作斗争
森林是使科罗拉多州与众不同的关键部分。在数千年中，野火在该州的森林生态学中发挥了不可或缺的作用，历史上，土著人民在管理景观的一部分中练习低强度燃烧。5这些火灾燃烧了小直径的树木和刷子，同时留下较大的树木作为景观的一部分。在1910年，在大爆炸之后，美国森林服务局采取了强制性的灭火政策。6这种转变旨在保护木材储备和定居点免受野火威胁。然而，依赖火灾的森林中没有定期火灾，这意味着今天科罗拉多州的森林被过多的小直径树木过多，为野火提供了燃料，并提高了非特色的高强度野火的可能性。近年来发生破纪录的大火，例如2020年火灾季节的大火，已经破坏了科罗拉多州的社区，并产生了大量成本。气候变化扩大了野火的风险和强度，使毁灭性的火灾季节（如2020年）的可能性高达10倍。7
人工智能在建筑消防安全提升中的应用
在过去十年中，大数据和人工智能 (AI) 的融合为建筑和施工行业引入了创新的智能技术。人工智能越来越多地应用于火灾探测、风险评估和火灾预测。本章概述了将人工智能纳入建筑消防安全工程的路线图，并与计算流体动力学 (CFD) 火灾建模的发展进行了比较。它提供了使用实验和模拟数据开发综合火灾数据库的指南。本章还探讨了在检测和预测火灾场景方面具有巨大潜力的人工智能算法，并回顾了智能消防系统的最新进展。最后，提出了在建筑消防安全中使用人工智能的三个新概念：
在 Bonfire 中创建战略采购项目
在“审批”中，您可以配置审批请求以包含关键信息，并将这些请求发送给审批人以收集审批回复。审批人会通过电子邮件收到新请求的通知，并可以按照电子邮件中的链接对审批做出回复和发表评论。有关此功能的更多信息，请查看我们的“审批”文章。
野火疏散的强化学习环境
强化学习（RL）是人工智能的子域，模型通过与环境的互动学习 - 在野火的背景下也越来越多地使用。与其他传统的统计方法和计算机视觉结合（Ganapathi Subramanian＆Crowley，2018; Subramanian＆Crowley，2017），RL已应用于野火的监视和监测（Altamimi等，2022年，Julian＆Kochenderferfer，2019年； Viseras等。在RL方面几乎没有工作的区域是野火撤离。了解野火过程中撤离人口稠密区域的有效方法是这些事件期间的关键安全问题（Kuligowski，2021； McCaffrey等，2017），其他机器学习技术已证明对疏散计划有益（Xu等，2023）。因此，已经完成了在野火疏散场景中更好地建模流量的工作（Intini等，2019; Pel等，2012），基于代理的疏散模拟不仅用于野火，而且还用于其他自然灾害，例如Tsunamis（Beloglazov等人）（Beloglazov等，2016; Wang et al。）。rl先前已被确定为疏散操作的有趣工具（Rempel＆Shiell，2023），并已用于模拟电动变电站火灾期间的疏散（Budakova等，2024）。将RL技术应用于野火撤离任务可能会有益。
野火相关的滑坡紧急响应小组的撤退火灾报告
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