XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemincident
胰岛素泵和连续的葡萄糖监测（CGM）设备：用户报告可疑的不良事件和安全问题的指南
Insulin pumps and continuous glucose monitoring (CGM) equipment: guidance for users on reporting suspected adverse incidents and safety concerns to the Yellow Card scheme Contents: Diabetes management systems What should be reported Examples of problems to report The Yellow Card scheme What will we do with your report Who will have access to your report Case study: glucose sensors used with a CGM system This guidance is aimed at users of diabetes management equipment, their families, care奉献者和代表。它解释了如何使用黄牌计划以及我们需要提供的信息来支持彻底调查的药物和医疗保健产品监管机构（MHRA）。黄牌方案收集并监视有关涉及医疗产品的安全问题的信息，例如医疗设备问题或可疑的药物副作用。您可以通过黄牌方案报告所有医疗设备，药品，疫苗和电子烟以及有缺陷或伪造的产品的安全问题。本指南是为了帮助您提交糖尿病管理系统中涉及产品的报告，但不涵盖血糖仪，条和胰岛素药物。通过黄牌方案向任何设备报告您的担忧有助于MHRA确定问题并与制造商一起采取行动，以便患有糖尿病的人可以使用较少频率的设备获得安全的治疗。糖尿病管理系统连续葡萄糖监测器（CGM）用于检查您的葡萄糖水平。他们让您在您的水平上查看图案，并检查您的葡萄糖是否太高还是低。它们可以帮助您控制血糖水平，因为您可以在它们过高或低之前就可以采取模式。胰岛素泵将胰岛素输送到体内，减少了高血糖（高血糖）的事件。泵可以通过输液组（系绳泵）或附着在皮肤上（贴片泵）将泵束缚在身体上。胰岛素通过皮肤下的小管（称为套管）流入体内。
污染事件减少计划
减少污染事件的数量是我们周转计划的重要组成部分，也是公司中每个人的重点。我们的资产遭受了投资不足的困扰 - 特别是考虑到人口增长和气候变化的影响。为了解决这个问题，我们正在为升级下水道系统和治疗厂投资记录总和，我们所有人都决心寻找新的和改进的方法来避免事件。需求很明显，但是没有快速修复。应对我们面临的挑战将需要很多年，并且需要金钱，一致的领导和优先事项。这一污染事件减少计划（“ PIRP”），根据三个原则，通过系统的方法来实现我们将如何实现我们的环境绩效的必要改善：1个有针对性的举措：1个有针对性的计划，以防止源头污染事件2改善对事件的反应，以防止任何影响力和最小化的级别，以最大程度地减少所有级别的组织，以最大程度地减少所有级别的范围，以使我们的所有级别跨越了任何级别的
dirac-born-Infeld标量宇宙宇宙学的动力学系统分析concinter f（q）重力 *
摘要：在本文中，我们在修改后的重力上下文中介绍了狄拉克出生的标量标量场的动态系统分析。我们考虑了修饰重力的多项式形式，使用了两种不同类型的标量，多项式和指数，并找到了一个封闭的方程式动力学系统。我们分析了这种系统的固定点，并评估了该模型中延迟加速度减速的条件。我们注意到这两个模型的相似性，并表明我们的结果与先前关于爱因斯坦重力的研究一致。我们还通过绘制EOS（ω），能量密度（ω）和减速参数（Q）W.R.T。来研究了模型的现象学意义。到e-folt时间，并与现在的值进行比较。我们通过观察动态系统分析在修饰的重力方面有何不同，并介绍我们研究的未来范围，从而结束了本文。
COVID-19 感染与新发糖尿病风险之间的关联：系统评价与荟萃分析
糖尿病是一种慢性非传染性疾病，其特征是糖代谢受损，在自身免疫介导的胰腺 b 细胞破坏或胰岛素抵抗伴胰腺 b 细胞功能不全引起胰岛素不足的情况下，导致血糖持续升高 (1)。尽管在探索糖尿病风险因素和实施预防计划方面已经取得了重大进展，但全球糖尿病的发病率和患病率仍在增加 (2)。早期发现和以患者为中心的强化管理有望通过预防或延缓并发症来优化预后，降低发病率和死亡率 (2)。先前的研究探讨了糖尿病的主要风险因素，包括 BMI、遗传、环境、饮食习惯、药物使用、久坐的生活方式、缺乏体育锻炼、吸烟、饮酒、血脂异常、高胰岛素血症和胰高血糖素活性增强 (3)。近期，2019 冠状病毒病 (COVID-19) 与糖尿病之间的双向相互作用被揭示（4-7）。COVID-19 可能会增加新发糖尿病的风险（8、9）。由严重急性呼吸综合征冠状病毒 2 (SARS-CoV-2) 引起的 COVID-19 大流行被公认为本世纪全球最大的公共卫生威胁（10）。尽管世界卫生组织 (11) 已于 2023 年 5 月宣布 COVID-19 不再是国际关注的突发公共卫生事件，但它仍在继续传播和演变，仍然对公共卫生构成潜在的严重风险。同时，COVID-19 急性期后的后遗症（称为长期 COVID）引起了医学领域的广泛关注（12）。长期 COVID 患者会在多个器官系统中出现持续性症状，并常见糖尿病等新发疾病（13）。当前的综述显示 COVID 与糖尿病发病率增加之间存在关联（14 – 16），但 Zareini 等人（17）的观点却相反。因此，我们系统地回顾了现有的队列研究，以阐明 COVID-19 与新发糖尿病风险之间的关联。
主题：675 签名和计件记录服务 目的：强调《军事货运统一规则出版物-1》（MFTURP-1）中概述的签名和计件记录 (675) 货物运输要求。 请注意：授予 675 货物运输的托运人应提醒运输服务提供商 (TSP) 提供自有或租赁的设备。 根据 MFTURP-1 第 69 (10) 条，“TSP 应提供公司自有资产或长期租赁的车辆，不包括行程租赁和经纪卡车。 为进行验证，托运人应要求 TSP 提供其当前 IRP 分配注册 CAB 卡（CAB 卡）的副本。在 CAB 卡上，托运人将核实 TSP 是否列在“安全责任人”（可能由汽车承运人或承运人处理）或“汽车承运人”下，这可能会根据车辆注册的州而变化。此外，车辆上的牌照必须与该卡上列出的牌照相匹配。”检查 CAB 卡将确定车辆是否合法拥有或租赁。未能提供与 BOL 上的名称相关的设备的 TSP 不应装载。承运人绩效模块 (CPM) 中的文件故障为服务故障代码 F2（设备不当或不足）。对于没有授予 TSP 名称的拒绝设备，无需支付车辆完工未使用 (VFN)。注意：需要 675 服务或任何其他运输保护服务 (TPS) 的货物不能作为经纪人
主题：675 签名和计件记录服务目的：强调《军事货运统一规则出版物-1》（MFTURP-1）中概述的签名和计件记录 (675) 货物运输要求。请注意：授予 675 货物运输的托运人应提醒运输服务提供商 (TSP) 提供自有或租赁的设备。根据 MFTURP-1 第 69 (10) 条，“TSP 应提供公司自有资产或长期租赁的车辆，不包括行程租赁和经纪卡车。为进行验证，托运人应要求 TSP 提供其当前 IRP 分配注册 CAB 卡（CAB 卡）的副本。在 CAB 卡上，托运人将核实 TSP 是否列在“安全责任”（可能由汽车承运人或承运人处理）或“汽车承运人”下，这可能会根据车辆注册的州而变化。此外，车辆上的牌照必须与该卡上列出的牌照相匹配。”检查 CAB 卡将确定车辆是否正确拥有或租赁。未能提供与 BOL 上的名称相关的设备的 TSP 不应装载。承运人绩效模块 (CPM) 中的文件故障为服务故障代码 F2（设备不当或不足）。对于没有授予 TSP 名称的被拒绝设备，无需支付车辆完工未使用 (VFN)。注意：需要 675 服务或任何其他运输保护服务 (TPS) 的货物不能被经纪或张贴到任何装载/经纪人板上，如 MFTURP-1 的承运人绩效和评估计划 (CPEP) 所述。托运人应使用代码“FL—未经授权的装载/经纪人板张贴”在 CPM 中记录任何未经授权的装载/经纪人板张贴事件。TSP 的重复张贴或服务故障模式将导致全国范围内不使用或从 DOD 计划中移除。SDDC POC：有关此咨询的问题可以发送到：usarmy.scott.sddc.mbx.carrier-performance@army.mil。到期：N/A 类别：DTR/MFTURP-1/政策
重大事件管理
• 目前的情况如何 • 可能发生的情况 • 事件或响应的影响或潜在影响是什么 • 如果情况发展为重大事件，应采取哪些行动 员工必须收到适合其角色的发展包，并让他们清楚地了解自己的职责和重大事件管理的基本原则。应强调决策、记录保存和运营弹性。整个管理链都应承担这方面的责任——所有员工都必须承担个人责任，确保他们得到充分的培训，管理人员必须保持对能力水平的认识，并在必要时提供培训。移民执法局、边境部队、客户服务部和 IMIU 分别负责制定和保证培训和发展包，但必须从本指南中得出。如果您正在开发源自本指南的软件包，但不确定应包含哪些内容，您可以向指南所有者 IE 关键事件和事后管理 (IECPIM) 发送电子邮件。相关内容 目录
epl-6350-和-21319-污染事件响应和...
紧急疏散：对紧急事件的响应，由于紧急危险，需要疏散建筑物或工作现场区域内的所有人员。 紧急事件：对工作现场的工人造成危险的意外事件，例如火灾、洪水、炸弹威胁、自然灾害/风暴、危险材料溢出/泄漏、未知可疑物质（例如粉状物质）。 应急响应官员 (ERO)：负责协助协调如何应对紧急情况的人员。ERO 有权命令人员撤离工作现场或建筑物。ERO 可以委派其他人执行任务，并将向其他工作人员提供与应急响应相关的指示。此人也可能被称为消防员。并非所有工作现场和建筑物都任命了 ERO。在这种情况下，现场最资深的工作人员将承担 ERO 的角色，并协调紧急疏散响应。紧急救援官（或现场最资深的工人）对疏散和集合区域拥有全面权威和控制权，直到移交给紧急服务部门后解除该职责。然后，紧急服务人员将接管事件的控制权。逃生路线：所有工人在疏散建筑物或工作区域时要采取的预定路线。疏散集合区：从工作区域撤离的人员必须集合的预定区域。急救人员：接受过国家认可的急救程序和响应培训的人员。急救人员已经在其工作现场履行急救人员的职责。并非所有工作现场或建筑物都可能指定急救人员。
管理偶然发现
该指南是由Sian Ellard（Sian Ellard（先前科学主任）（西南基因组实验室中心的科学总监），前基因组学实验室的负责人，皇家德文大学医疗保健NHS基金会信托基金会）和Emma Baple（西南基因组实验室中心医学总监，皇家大学医疗基金会临床医疗机构（Intoical NHS Health Collication）的临床医疗基金会（NHS Health Clandic Truck），与HENSNOTICS INPOT INPOT INPOT INPATICS（HANSENICTIAN）HANSONENICTICS HANSONENICTICS HANSONINGICS INPATICS INPORNICS INSONTIC Healthcare NHS Foundation Trust and Chair of Cancer Genetics Group), Ian Berry (Consultant Clinical Scientist and Rare Disease Scientific Lead, South West Genomic Laboratory Hub), Emma-Jane Cassidy (Principal Clinical Scientist, Wessex Genomics Laboratory Service, Salisbury), Tara Clancy (BSGM Ethics and Policy Committee Chair), Zandra Deans (Deputy Director, Genomics Unit, NHS英格兰兼导演Genqa，NHS Lothian，Edinburgh），Miranda Durkie（稀有疾病副主管，东北和约克郡基因组实验室中心），多米尼克·麦克马兰（Dominic McMullan实验室中心； NHS高度专业的线粒体实验室负责人，泰恩医院NHS基金会信托基金会； ACGS主席），Clare Turnbull（临床癌症遗传学的顾问，皇家Marsden NHS基金会信托基金会和癌症遗传学教授，遗传学和流行病学科，伦敦癌症研究所）和安妮克·卢卡森（Anneke Lucassen）（BSGM先前的主席，现任医学联合委员会主席 - 医学委员会 - RCP，RCP，RCPPTH和BSGM的三级委员会）。
定义人工智能事件和相关术语
本文受益于 OECD.AI 人工智能事件专家组相关人员的口头和书面贡献，包括 Ahmet Yildiz（土耳其共和国工业和技术部）；Andrejs Vasiljevs（Tilde）；Annalore Verhagen（OECD）；Aurelie Jacquet（澳大利亚标准）；Barry O'Brien（IBM）；Carlos Ignacio Gutierrez（未来生命研究所）；Carlos Muñoz Ferrandis（BigScience）；Catelijne Muller（ALLAI）；Coran Darling（DLA Piper）；Craig Shank（独立专家）；Daniel Schwabe（里约热内卢天主教大学）；Elham Tabassi（NIST）；Eva Thelisson（人工智能透明度研究所）；Florian Ostmann（艾伦图灵研究所）；Heather Frase（CSET）；Ilya Meyzin（邓白氏）； Irina Orssich（欧盟委员会）；Jana Novohradska（斯洛伐克共和国）；Jessica Cussins（加州大学伯克利分校）；John McCarthy（奥雅纳公司）；Judith Peterka（德国）；Leonidas Aristodemou（经合组织）；Mark Latonero（白宫科技政策办公室）；Marko Grobelnik（约瑟夫·斯蒂芬研究所）；Mohammed Motiwala（美国）；Nicolas Miailhe（未来社会）；Nicolas Moës（未来社会）；Nozha Boujemaa（宜家）；Pam Dixon（世界隐私论坛）；Peter Addo（法国开发署）；Peter Cihon（GitHub）；Philip Dawson（Armila）；Prateek Sibal（联合国教科文组织）；Raja Chatila（IEEE）；Rayid Ghani（卡内基梅隆大学）；Rebecca Anselmetti（英国）；Sean McGregor（负责任的人工智能协作组织）；塞巴斯蒂安·哈伦斯莱本 (CEN-CENELEC)； Tatjana Evas（欧盟委员会）；蒂亚戈·吉马良斯·莫赖斯（巴西）；蒂尔·克莱因（AppliedAI）； Yolanda Lannquist（未来社会）；和 Yordanka Ivanova（欧盟委员会）。