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World File Search System不堪重负
俄亥俄州全州医院烧伤激增计划
本文件是俄亥俄州 BMCI 最初 72 小时（最多）管理的指南。该计划提供了在发生大量烧伤患者伤亡导致当地和区域资源不堪重负的情况下的指导，为患者焦点电话会议和 BMCI 的 SBCC 指定提供了指导，以及如何在响应超出俄亥俄州的能力时向密歇根烧伤协调中心请求响应和协调援助。该计划适用于以下州内合作伙伴：州烧伤协调中心、俄亥俄州 ABA 认证和未认证烧伤中心、俄亥俄州烧伤急诊设施、俄亥俄州基地医院、俄亥俄州独立急诊科 (FSED)、当地 EMS 机构、俄亥俄州医疗保健联盟 (HCC)、区域医疗保健协调员、俄亥俄州 EMS 部门和俄亥俄州卫生部。该计划还涉及州际合作伙伴，例如 ABA 指定的大湖区和大湖医疗保健伙伴关系 (GLHP)。该计划并非旨在取代参与实体的权力。区域医疗保健联盟利用此提供的指导确保全州烧伤事件管理标准化。尽管有这些指导方针，但俄亥俄州的每个地区都有所不同，并相应地调整其区域 HCC 烧伤附件。该计划定义了什么是大规模伤亡烧伤事件，并为每个地区提供标准烧伤事件管理系统的指导。
脑整合研究所
执业医师，他们不会治愈或治愈疾病或个人问题。在研究所，我们还致力于帮助提高公众对大脑整合的认识，我们强烈希望帮助大脑整合服务社区。我们在全国范围内认证大脑整合从业者，但总部设在犹他州。大脑整合大脑整合是一种支持服务，有助于缓解大脑压力，帮助儿童和成年人在社会中发挥最佳作用。苦苦挣扎的学生、效率低下的青少年和不堪重负的父母都可以从大脑整合中受益。有时，头脑清晰、减少压力和头脑噪音以及其他支持服务可以为那些没有动力、冲动、注意力不集中、效率低下、注意力不集中、不适应、落后、缺乏注意力、记忆力差、无法专注于任务等的人带来答案和解决方案。大脑整合使用轻触、反射、动作、肯定和穴位来帮助大脑和身体协同工作以达到最佳功能。这有助于个人自我赋权、与他人建立联系并在生活中取得成功。最终，大脑整合的成功取决于个人对使用所提供的工具并将其融入日常生活的承诺程度。目标在大脑整合研究所，我们致力于：
新冠肺炎疫情背景下的免疫接种计划 第 2 版：2020 年 4 月 24 日 1 目标
• 2019 年 12 月，一种新型冠状病毒 (SARS-CoV-2) 被确认为中国武汉严重急性呼吸道疾病 (COVID-19) 的病原体。(1,2) 该病毒传播到不同国家，世界卫生组织 (WHO) 于 2020 年 3 月 11 日宣布该疾病为大流行。(3) • SARS-CoV-2 的自然史仍存在一些不确定性，包括来源、传播机制和病毒在环境中的持久性。已记录到人际传播，潜伏期为 2 至 14 天。 • 目前尚无针对 COVID-19 的疫苗。世卫组织已启动一个项目 (4) ，旨在协调和加速这种疫苗的研发。截至 4 月 23 日，已有 6 种候选疫苗开始临床试验，77 种处于临床前阶段。(5) • 与此同时，在 COVID-19 大流行的背景下，卫生系统面临着需求的快速增长。当卫生系统不堪重负时，直接疫情死亡率和可预防和可治疗疾病（如疫苗可预防疾病）的间接死亡率都会急剧上升。事实上，对 2014-2015 年埃博拉疫情的分析表明，由于卫生系统失灵导致的麻疹、疟疾、艾滋病毒/艾滋病和结核病死亡人数增加超过了埃博拉死亡人数。（6）• 因此，世卫组织建议将疫苗接种视为一项不应中断的基本卫生服务。建议
命令科罗拉多州居民留在原地，因为……
3 月 25 日星期三，州长 Polis 发布了行政命令 D2020-017，命令科罗拉多州居民因该州出现 2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 而留在原地。 科罗拉多州公共卫生和环境部 (CDPHE) 发布了一项公共卫生命令，定义了关键应急人员、基础设施、政府职能和其他不受本行政命令指令约束的活动。有关此命令对您意味着什么的更多信息，请参见下文。 关于命令 命令何时生效？ 该命令将于 3 月 26 日星期四上午 6:00 生效 命令何时结束？ 除非进一步的行政命令撤销或修改，否则该命令将持续到 2020 年 4 月 11 日星期六。 为什么需要该命令？ 2020 年 3 月 5 日，CDPHE 的公共卫生实验室确认了科罗拉多州第一例推定的 COVID-19 阳性检测结果。从那时起，确诊病例数持续攀升。我们所有人都需要采取这些预防措施，以维护整个州的公共卫生和安全，并确保我们的医疗保健系统能够为病人提供服务。波利斯政府与其他州、地方和联邦当局一起采取了一系列行动，以减轻疫情的影响，防止进一步蔓延，并防止我们的医疗资源不堪重负。
仓库管理在供应链中的作用...
供应链目前运营和管理商品和服务的方式导致信息泛滥，使物流中心和仓储业务不堪重负。通过有效利用这些物流知识，公司可以降低成本并提高客户忠诚度。为了实现这些目标，仓库管理系统 (WMS) 经常被使用和实施。本论文的主要主题是实施和使用 WMS 的客观资源型方法。它还提供了一个研究议程，以指导未来对 WMS 和物流信息系统 (LIS) 这一更大主题的研究。此外，资源管理是决定仓库中物品组织和结构的重要因素。在设施内或整个供应网络的各个位置处理和存储物品时，遵守既定协议至关重要。所有组织组成部分（包括独立战略业务单位 (SBU) 或设施）的协调运作对于有效和高效地管理组织至关重要。由于市场的动态性质，企业面临着越来越大的压力来改善其仓储程序。为了提供更好的客户服务，许多企业甚至改变了他们的价值主张，这影响了仓库运营。在当今充满活力的零售环境中，企业一直在寻找改善仓库运营的方法。他们加强了仓库运营，因为他们明白提供更高水平的客户帮助是多么重要。这需要考虑影响仓库网络质量和效率的许多变量。关键词：仓库管理系统、库存管理系统、供应链、成本效益分析、
北美电网面临诸多问题...
北美电网面临着许多挑战，而这些挑战并非其设计和制造所能够应对的。拥塞和非典型电力流有可能使系统不堪重负，同时对更高可靠性、更好的安全性和保护的需求也在增加。由于运输、通信、金融和其他关键基础设施都依赖安全可靠的电力供应来提供能源和控制，因此电网故障的潜在影响从未如此巨大。由于现代基础设施系统高度互联，任何一个地方的状况变化都可能对大片地区产生直接影响，而局部干扰的影响甚至可能随着其在网络中传播而被放大。大规模连锁故障可能几乎瞬间发生，并给偏远地区或看似不相关的企业带来后果。例如，在北美电网中，输电线连接着该大陆的所有发电和配电。 20 世纪 90 年代末和 2003 年夏季发生的大面积停电事件凸显了电网易受连锁效应影响的弱点。正如白宫科技政策办公室主任约翰·马伯格博士 2002 年 6 月 24 日在众议院科学委员会上指出的那样，由于关键基础设施之间的相互依赖性，再加上服务提供商纯粹的商业重点，风险的增加已经得到承认。✔ 美国的经济和国家安全正在变得越来越重要
标准化模板有助于提高可访问性和...
大多数学术领袖都认为在线教育与面对面教育一样好甚至更好，而且在线教育对其机构的生存至关重要，因为参加在线课程的学生数量将持续增长（Allen & Seaman，2014）。由于在线教育课程的增长速度，对一致性和标准化的需求也随之增加。要使在线教育在不同平台上取得成功，它需要遵循质量至上（QM）标准，以及标准化模板。在 21 世纪，大多数在线课程都使用 Web-2 技术和移动设备。无论使用何种技术，我们都需要考虑人类记忆系统容量和工作记忆的限制（De Jong，2010；Paas 等，2003）。在屏幕上放置元素时这一点尤为重要，因为这些元素会相互作用，并且观看者会同时处理这些交互。观看者同时面对的元素越多，感觉系统就会越不堪重负，认知负荷（CL）也会越高。这些元素之间的交互成为 CL 的管理器。标准化模板的使用降低了系统复杂性，提高了可靠性、灵活性和维护性；从而降低了 CL（Henry 等人，2008 年）。诺福克州立大学 (NSU) 的混合课程要求完成 22.5 小时的在线教学。重要的是要记住，无论学生选修哪门课程，所有在线活动都会对学生的感官系统提出相同的认知要求。
新冠疫苗信心
2. 我对第一剂疫苗的反应非常不好，我害怕接种第二剂疫苗。我该怎么办？有时人们在接种一剂疫苗后会感到非常不舒服。这很好地表明他们的免疫系统反应良好 - 但感觉可能很糟糕。这并不意味着第二剂疫苗的反应会相同或更糟。如果您想与临床顾问交谈，请致电您当地的卫生部门报告免疫接种后不良事件 (AEFI)。临床工作人员将直接与您交谈 - 或跟进您讨论您的反应和担忧。3. 最初正在考虑宗教豁免，但现在没有。为什么？在权衡了患者、居民、医疗保健人员和机构内医务人员的健康利益与在这些环境中提供护理和服务的未接种疫苗人员的利益（出于医学禁忌症以外的原因）之后，并考虑到保持健康劳动力的重要性、公共卫生和医疗系统当前运行的压力、COVID-19 对人口医疗保健服务的影响，以及应对更多的 COVID-19 集群和疫情以及应对更多重症患者将给本已不堪重负的医疗保健系统带来的负担，以及安置未接种疫苗人员所固有的风险——邦妮·亨利医生决定不考虑任何豁免请求，根据《公共卫生法》第 43 条的规定，除非是基于疫苗接种的医学禁忌症。
法律人工智能 - 您是否丢失了......
简介在过去几年中，文本挖掘、计算机视觉和自动驾驶等许多领域都从数据驱动方法和新兴深度学习模型中获益。这些方法简化了系统，同时最大限度地减少了人类引入自身偏见的可能性。更重要的是，这些支持技术已经商业化，以满足大量用户的各种需求。然而，法律领域的人工智能比其他文本挖掘/自然语言处理学科更具挑战性和令人困惑，一些研究甚至表达了这样的担忧：法律领域对人工智能的夸大其词会适得其反，机器不应该涉足这个严肃的领域（Mills 2016）。在这种背景下，对法律人工智能的研究至关重要，而这种需求是必要的，也是不可避免的。例如，根据《纽约时报》的报道，“审判法官正遭受‘繁重的工作量’1 正成为一个日益严重的问题，这对不同国家的法律司法生态系统的效率提出了挑战。根据统计报告，典型的活跃联邦地区法院法官每年结案约 250 起案件，因此，应用新颖的人工智能法律技术来促进诉讼程序，以减轻法官不堪重负的工作量具有重要意义（OECD 2013）。在本研究中，我们从案件代理、学习模型、法律人工智能的机遇和挑战等方面探讨了法律人工智能的机遇和挑战。
引用 (APA) de Metz, J., Thoral, P. J., Chorus, C. G., Elbers, P. W. G., & van den Bogaard, B. (2021)。行为人工智能技术用于 COVID-19 重症监护分诊决策：使隐含变得明确。重症监护医学，47(11)，1327-1328。 https://doi.org/10.1007/s00134-021-06453-8
亲爱的编辑，2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 大流行使全球重症监护病房 (ICU) 的容量达到极限。虽然定量配给 ICU 床位和对启动维持生命疗法的适当性做出伦理判断多年来一直是重症监护的常规部分 [ 1 , 2 ]，但 COVID-19 带来了对不堪重负的 ICU 中的患者进行分诊的独特需求。虽然确实存在指导方针，但 ICU 入院政策因国家、机构和个体重症监护医师而异 [ 3 ]。此外，虽然指南建议在撤回维持生命疗法方面采取多学科方法，但分诊决定往往由个体医生在下班后、危机时刻和床边做出。为了改进这一分类过程，我们探索了实施基于行为人工智能技术 (BAIT) 的决策支持模式的选项，BAIT 是一种源自离散选择建模的技术 [ 4 ]。通过离散选择建模，可以将专业知识编码，以深入了解通常隐含的决策权衡（背景信息、补充信息）。我们旨在开发一个模型，阐明荷兰重症监护医师用来确定 COVID-19 患者是否有资格入住 ICU 的隐含条件。在多次头脑风暴会议中，我们确定了重症监护医师可能用来评估 COVID-19 是否有资格接受 ICU 治疗和机械通气的因素