在大学航空飞行项目课程中设计和实施顶点喷气式飞机过渡课程 Chadwin T. Kendall 先生 丹佛都市州立大学 R. Rhett C. Yates 博士 杰克逊维尔大学 摘要 过去二十年,先进的支线喷气式飞机模拟器,特别是庞巴迪和巴西航空工业公司系列,在大学航空界越来越受欢迎。这些模拟器的课程和项目应用为先进系统和机组资源管理 (CRM) 课程的改进、学术研究和招生铺平了道路。与此同时,美国航空公司,尤其是地区航空公司,鼓励进入其领域的大学航空学生接受喷气式飞机过渡培训。此外,经国际航空认证委员会 (AABI) 认可的大学航空项目必须具有飞行教育的终极高年级体验,其中可能包括顶点课程。大学航空项目现在可以使用这些喷气式飞机模拟器创建顶点课程。在顶点课程中使用支线喷气式飞机模拟器将允许课程评估飞行员技能并评估机组人员环境中的航空决策。它将允许大学航空课程评估其课程目标和学生学习成果,并为学生进入航空职业生涯的下一阶段做好准备。本文讨论了在大学航空中使用支线喷气式飞机模拟器设计和实施顶点喷气式飞机过渡课程。关键词:喷气式飞机过渡课程、CRM、顶点课程、课程、大学航空版权声明:作者保留在 AABRI 期刊上发表的手稿的版权。请参阅 AABRI 版权政策,网址为 http://www.aabri.com/copyright.html
亲爱的 XXXXXXXXXXXXXXX 谢谢您在 4 月 25 日发来的电子邮件,您在邮件中询问了以下信息:我希望您能合法提供任何答案。我感兴趣的是以下方面的规则:1. 步行或乘车人员的进出登记程序 2. 士兵醉酒返回营地 3. 士兵醉酒驾车返回营地 4. 已婚和单身士兵宿舍饮酒规则,5. 士兵在打架后返回营地 6. 士兵试图将某人偷偷带入营地 7. 最后,如果一名士兵在 Covid19 封锁期间离开营地会发生什么?我将您的信件视为根据 2000 年《信息自由法》提出的信息请求。对所要求信息的搜索已经完成,我可以确认国防部持有这些信息。信息属于您请求的第一、四和六部分的范围,可在下面的附件 A 中找到。所请求信息的第三、五和七部分根据《信息自由法》(FOIA)第 21 条免于限制,因为您可以通过其他方式合理获取这些信息。没有与您请求的第二部分相关的信息。第一部分:联合服务出版物 (JSP) 440 - 国防安全手册(第 2 部分传单 3F)规定“机构负责人负责为其机构/站点制定访问控制政策,并确保将其记录在当地安全命令中”。第四部分:陆军一般行政指令 (AGAI) 53 是一份陆军特定文件,详细说明了针对居住在单人居住区 (SLA) 的 SP 的营房制度。第 53.017 段规定“CO 应根据 AGAI 第 2 卷第 63 章并在指挥官的酒精政策、指令或指导范围内,在例行命令中公布单位的‘酒精状况’”。第六部分:陆军指挥常务命令 (ACSO) 2002 规定“所有人员必须尽快向陆军 WARP 报告实际或可疑安全事件,通常不晚于发现事件后的 24 小时。及时报告安全事件可以采取补救、遏制和反妥协措施,防止事件影响升级”。根据《信息自由法》第 16 条(建议和援助),您可以通过以下链接找到第三、第五和第七部分的信息,这可能会有所帮助。具体
我对文职和军人都感兴趣。谢谢。”我将您的来信视为《2000 年信息自由法》(FOIA)下的信息请求。国防部现已完成对信息的搜索,我可以确认您请求范围内的所有信息均已保存。但是,我必须提醒您,如果不超出适当的限制,我们将无法回答您有关文职人员的问题。《信息自由法》第 12 条规定,公共当局可以拒绝信息请求,如果处理这些请求的成本超过适当的限制,中央政府的适当限制为 600 英镑。这代表一个人花费 3.5 个工作日来确定部门是否持有信息、查找、检索和提取信息所需的估计成本。由于记录军事和民事数据的方法截然不同,因此无法细分与种族歧视有关的民事申诉数量。这是因为分类字段是自由文本,并不总是提供正在调查的实际问题的信息,因此,为了准确回答您请求的这一部分,需要查找、手动呼叫和询问已发现申诉的每个民事人员档案,以确定是否有任何申诉在您的请求的可能范围内。
通讯作者 Mohamed M. Abuzaid,mabdеlfatah@sharjаh.ac.ae 人工智能 (AI) 对物理治疗实践的影响:物理治疗师意愿和准备度研究 1 沙迦大学健康科学学院医学诊断成像系,阿联酋沙迦 2 沙迦大学健康科学学院物理治疗系,阿联酋沙迦 3 开罗大学物理治疗学院,埃及开罗 摘要:分析人工智能 (AI) 的现状是将其融入物理治疗实践的关键第一步。因此,本研究旨在评估物理治疗师 (PT) 对 AI 实施的看法、知识和接受意愿。 2021 年 10 月至 12 月,对在阿拉伯联合酋长国 (UAE) 工作的 PT 进行了探索性横断面在线问卷调查。先前经过验证的调查收集了参与者的人口统计信息、看法、知识、准备情况以及将 AI 融入实践的挑战。结果显示,PT 对 AI 的了解相当匮乏。大多数参与者都赞赏 AI 应用的作用,并期望它将在实践中发挥重要作用。参与者指出,缺乏教育资源和适当的培训是 AI 整合的主要挑战。参与者表达了将 AI 纳入本科和研究生课程的强烈愿望。将 AI 融入物理治疗实践的兴奋需要努力为学生和专业人士提供教育和培训。物理治疗师担心,通过适当的准备来提高对 AI 角色和挑战的认识,可以消除工作干扰。将 AI 应用于 PT 实践将塑造物理治疗师的医疗保健服务和教育的未来。AI 将为患者和提供者提供更快的诊断、更好的性能和准确的结果。即使在人工智能在物理治疗中实施的早期阶段,人工智能的应用也提出了问题并增加了期望。关键词:人工智能、深度学习、物理治疗、物理治疗师、知识、实践。 人工智能在物理治疗实践中的影响:物理治疗师愿意和准备情况的研究
21 年前,当我以 911 调度员的身份开始我的职业生涯时,我从未想过它会把我带向何方。在职培训实际上就是递上一个耳机和一根电线,然后和培训师“插上电源”。你跟着他们,直到他们觉得你“准备好”独立工作。我们综合中心的培训现在包括数周的课堂培训,还必须完成几项认证。EMD(紧急医疗调度)、EFD(紧急消防调度)、CPR、BCA 等等。不是每个人都能坐下来调度。我们的大多数学员都没有完成培训。你必须在压力下保持冷静,能够同时处理多项任务,聆听多个对话和无线电通讯,并能够理解所说的内容。警官一次只处理一个电话,调度员则处理多个电话。我们每天坐 10-12 个小时,实际上被一根 3 英尺长的电线绑在办公桌上。我们必须安排好上厕所的时间,这样每次离开房间的人不会超过一人。用餐时间也一样,必须安排好,这样才能有足够的人来接听电话和收听广播。如果我们很忙,那么你就必须忍住,否则就会挨饿。我们往往是第一个被需要的人,也是最后一个被想起的人。
CALPHAD 是 Larry Kaufman 于 1970 年提出的一种方法,可能是最早将物理建模与数据学习相结合的方法之一,用于通过相图数字化材料热力学,相图是在不同外部条件下相分布的图形表示 [ 1 , 2 , 3 ]。CALPHAD 工作流程大致可分为以下几个部分:数据捕获、热力学模型的构建、通过更新待定参数优化模型、数据库生成和应用于许多案例,例如:相稳定性预测 [ 4 , 5 ]、相场建模 [ 6 , 7 ]、沉淀模拟 [ 8 , 9 ] 等。然而,当前的 CALPHAD 面临几个挑战:首先,缺乏高质量的数据;其次,常用的热力学模型简单但不太稳健;第三,由于多源数据可能存在不一致,很难自动确定最优建模,而且会产生大量的伪影。
CIPL 对欧盟委员会关于《人工智能法案》草案的咨询的回应 CIPL 1 欢迎就欧盟委员会关于《欧洲人工智能法案》2(“AI 法案”或“法案”)的提案进行咨询,以将其纳入欧盟立法程序。CIPL 很高兴看到《人工智能法案》采纳了 CIPL 关于采用基于风险的方法监管欧盟人工智能的文件中提出的几项建议。3 这些建议旨在培养对人工智能的信任,而不会妨碍其负责任的发展。特别是,CIPL 欢迎该法案基于风险的方法,该方法将适用于高风险的人工智能用例,而不会监管人工智能技术本身或整个行业。CIPL 还欢迎拟议使用统一标准和行业自我评估产品符合性,因为这些机制已被证明能够成功推动创新并在欧盟市场开发安全可信的技术。CIPL 还欢迎旨在支持创新的措施,特别是通过为监管沙盒提供法定基础。最后,CIPL 很高兴看到《人工智能法案》中概述的一些要求与一些现有的行业惯例相一致,这些惯例为确保负责任地开发和使用人工智能设定了高标准。4 然而,CIPL 遗憾的是,《人工智能法案》没有充分考虑到一些必要条件,例如提供基于结果的规则;明确允许组织根据人工智能系统的风险和收益来调整对要求的遵守情况;奖励和鼓励负责任的人工智能实践;利用监管沙盒的经验教训;并澄清《人工智能法案》的监督和执行条款也应基于风险。CIPL 重申,要使《人工智能法案》有效地保护基本权利,同时也为欧盟创新的新时代奠定基础,它需要足够灵活以适应未来的技术。此外,该法案不能过于严格,以免抑制包括公共卫生或环境在内的一系列行业和部门对人工智能的宝贵和有益的创新和使用。最后,《人工智能法案》将受益于有针对性的调整,以更好地明确人工智能提供者、部署者和用户的责任平衡,特别是对于通用人工智能和开源人工智能模型。
抽象疫苗许可需要非常高的安全标准,并且通常使用的疫苗非常安全。疫苗安全监控预先验证和后许可使得可以持续评估,以确保收益大于风险,并且在出现安全问题时,会在可能的情况下迅速确定,表征和进一步的问题。我们回顾了五个疫苗安全案例研究:(1)登革热疫苗和增强的登革热疾病,(2)大流行性流感疫苗和发作性疾病,(3)轮状病毒疫苗和肠道疫苗,(4)(4)人类乳状病毒疫苗和人类乳头状病毒和后脑乳头上的矫形器和复杂的痛苦(5)。 RTS,S/辅助系统01疟疾疫苗和脑膜炎,脑疟疾,女性死亡率和反弹性严重疟疾。之所以选择这些案例研究,是因为它们是最近的,并且在他们阐明的疫苗安全挑战方面有所不同。将这些案例研究汇总在一起,我们开发的经验教训对于解决一些潜在的安全问题很有用,这些问题将不可避免地与新的疫苗一起出现。
合成数据与人工智能医疗设备的创新、评估和监管 Puja Myles,公共卫生硕士、博士;Johan Ordish,文学硕士;Richard Branson,理学硕士、文学硕士 摘要 合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。它有望促进数据访问、验证和基准测试,解决缺失数据和欠采样、样本增强以及在临床试验中创建对照组的问题。英国药品和保健产品管理局 (MHRA) 正在利用其目前对高保真合成数据开发的研究,制定其对经过合成数据训练的人工智能医疗设备的监管立场,并将合成数据作为人工智能医疗设备验证和基准测试的工具。 关键词 人工智能作为医疗设备 (AIaMD)、数据隐私、健康数据、合成数据、验证、监管 简介 人工智能 (AI) 在医疗和社会保健领域的应用预计将会兴起,这意味着人工智能作为医疗设备 (AIaMD) 将成为医疗设备中越来越突出的子类别。 1 因此,医疗器械法规是否适合人工智能变得越来越重要,制造商是否了解并遵守其义务也变得越来越重要,其中最主要的是证明其 AIaMD 具有良好的效益风险比。2 强大的数据集是展示 AIaMD 性能的核心,通常是此类设备开发的主要障碍。3 医疗器械监管机构有责任确保制造商拥有履行这些义务所需的工具,并提供更广泛的支持以鼓励此类创新设备的开发。合成数据集的开发很可能成为这样一种辅助工具。本文概述了 MHRA 在研究和开发合成数据方面的努力,并考虑在更广泛的改革背景下使用合成数据,以确保医疗器械法规适用于人工智能。合成数据概况 近年来,人们对合成数据的兴趣日益浓厚,原因有很多,包括在数据治理法规更加严格的世界中可能易于获取、保护患者隐私、在机器学习算法背景下的基准测试和验证能力,以及解决真实数据局限性的能力,如数据缺失、欠采样和样本量小。4 更重要的是,尽管合成数据的潜在应用已经讨论了多年,但直到最近,合成数据生成方法的进步才能够产生高质量的合成数据。5 定义合成数据 从概念上讲,合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。合成数据的质量取决于生成合成数据的方法。合成数据的质量通常用其“效用”或“保真度”来描述。“能够捕捉各种数据字段之间复杂的相互关系以及真实数据的统计特性的合成数据集可称为“高实用性”或“高保真度”合成数据集。在患者医疗保健数据方面,高保真度合成数据集将能够捕捉复杂的临床关系,并且在临床上与真实患者数据难以区分。高效用合成数据的生成往往需要大量资源,并且根据需要合成数据的应用,使用低效用或中等效用合成数据可能是可以接受的。