预备 EMS 系统 EMT 教育标准将 EMS 系统的基本知识、EMT 的安全/福祉以及医疗/法律和道德问题应用于紧急护理的提供。EMT 级别教学指南本节中的 EMT 教学指南包括 EMR 级别的所有主题和材料以及以下材料:I.紧急医疗服务系统 A.历史 1.20 世纪 60 年代 2.当前 EMS 系统的演变 B. NHTSA 技术援助计划评估标准 1.法规和政策 2.资源管理 3.人力资源和培训 4.交通 5.设施 C. 获得紧急医疗服务的途径 D. 教育 1.EMS 许可级别 2.未来国家 EMS 教育议程:系统方法 E. 实践授权 1.关于执业范围的立法决定 2.州 EMS 办公室监督 3.医疗监督 a.临床协议 i. 离线 ii.在线 iii.常规命令 b.质量改进 c. 行政 4.本地认证 5.行政 6.雇主政策和程序 II.EMS 人员的角色、职责和专业性 A.角色和职责 1.保持车辆和设备准备就绪
摘要。预先训练的视觉模型(VLMS)的出色概括能力使下游零镜头任务的微调VLM是流行的选择。尽管在基础类的专业性中取得了令人鼓舞的表现,但大多数现有的微调方法都遭受了新颖类的特征混乱,导致不满意的可转移性。为了解决这个问题,我们提出了一种称为基于及时的变分适配器(PVA)的分裂和争议方法,该方法通过分开基础和新样本来明确减少预测偏差。指定,我们设计了两个具有可学习的文本令牌的变异适配器,以使共享潜在空间中每种模态的潜在表示。一旦受过训练,我们就可以使用潜在特征的相似性度量,即将混乱任务转换为两个独立的样本(一个用于基本类别,另一个用于新颖的类别)。此外,为了提高新颖类的可传递性,我们通过残留连接进一步完善了具有全局特征的学习适配器的输出特征。我们对广义零射门学习和交叉传输的学习进行了广泛的实验,以证明我们的方法的优势,并在四个流行的基准上建立新的最先进的方法。
• 候选人的沟通能力。该官员是否及时回复电子邮件?他或她是否准时参加面试?他们在谈话中表现如何?这些都是专业和敬业的官员的指标。如果该官员有自我意识,他/她可能知道自己在某些方面有所欠缺,并正在努力解决这些问题,这是一个积极的指标。没有回复、迟到或口头沟通能力或写作能力差也可能是强烈的负面指标。 • 候选人的研究能力。当你问候选人是否对这个职位有任何疑问时,理想情况下他们会有很多深思熟虑的问题。这将表明官员是否研究过这个职位,以及他们对这个任务的认真程度。任何表示他们只是想排名的官员通常都不适合这个职位,这是他们专业性的一个指标。 • 候选人对这个职位的动机。最后一个直接来自书面和实际面试中的互动。一个经常联系以保持在招聘官员的关注范围内并对面试机会感到兴奋的官员显然是一个有动力的官员,值得更进一步的考虑。如果该官员看起来只是敷衍了事或对职位态度不好,那么招聘官员应该考虑将他们移到最底层。这并不是说该官员需要优先考虑职位。相反,即使该官员说这个职位在他们的前三名中,或者正在认真考虑这个职位,如果他们
NSTCSTAFFINST 5216.2S N00 07 Feb 24 NSTC 工作人员指令 5216.2S 来自:海军服务训练司令部指挥官 主题:按指示、使用命令信头和信息发布权限 参考:(a) SECNAV M 5216.5 (b) NSTCSTAFFINST 5210.1A 1.目的。按照参考 (a) 的要求,向分配给海军服务训练司令部 (NSTC) 的指定人员颁布“按指示”权限、信息发布权限和使用命令信头。2.取消。NSTCINST 5216.2R。3.指示授权。有权签署“指示”的 NSTC 人员应获得海军服务训练司令部指挥官签署的指定信。授权人员不得进一步委托其“指示”。有权签署“指示”和发布消息的 NSTC 人员负责:a.运用合理判断确定何时应将官方信函提交给指挥官、执行董事或参谋长签字。b.确保使用参考 (a) 正确准备所有官方信函和消息。c. 确保所有带有命令信头的官方信函都通过参考 (a) 进行序列化和注明日期。序列号将由旗帜管理局集中控制,并根据需要发给各部门。确保使用参考 (b) d 正确记录管理已签署的官方信函。确保及时性、完整性、准确性、语法正确性、拼写、专业性以及与现有 NSTC 指挥官政策的一致性。e. 确保“发件人”行中注明海军服务训练司令部指挥官。授权使用其职位头衔签名的人员(第六段)应在其签名下方注明“按指示”。
在各种承包商和业主会议上,人们大肆宣扬钢铁工人、他们的领导人和国际组织为提高工作场所的安全性、质量和专业性而采取的“变化”。当你对正在发生的事情感到不满并对未来有远见时,就会发生变化。当然,没有人对我们的市场份额从 20 世纪 80 年代的 85% 下降到目前的 15% 感到满意,相信它会自我纠正并自行恢复并不是一个愿景。我们必须通过迈出第一步,凭借坚强的性格引领行业,实现这一目标。如果该公式的任何部分失败,那么我们就失败了。但人们寻求和见证的“变化”并不是什么新鲜事。这是对我们引以为豪的过去价值观的回归;价值观使我们的工会得以发展;达到 85% 的市场份额。然而,对于我们必须吸引、培训和输送给行业的下一代熟练钢铁工人来说,这是新的。我们必须确保不仅向他们传授技能,而且要传授我们核心价值观的传统和自豪感。我们通过以身作则来做到这一点;今天和每一天。我有幸参与钢铁工人每天工作和完成的众多巨大项目并从中获取知识。有些是数十亿美元的大项目,许多规模较小,但它们都是重要的项目。业主、工程师和建筑师的愿景,加上工厂制造的部件,最终落到承包商手中,承包商必须管理交付、现场条件、调度、劳动力和“其他”的所有事项,以完成一件事 - 将材料交到熟练的工匠手中,以安全、质量和生产力建造和架设这些重要结构;从桥梁到建筑物再到工厂。作为钢铁工人,我们是现场的第一批人,我们从地基到结构所做的工作可以为整个项目定下基调和时间表。
a.仅使用 (a) AT&T 批准的生成式 AI 工具;以及 (b) 用于创建,包括开发任何 AI 系统、AI 软件和/或支持交付物和服务。b.切勿使用外部生成式 AI 工具(例如 ChatGPT)代替 AT&T 认可的工具(例如 Ask AT&T)。c. 除非下属补充协议中明确规定,否则切勿将任何 AT&T、AT&T 客户、供应商专有或第三方专有信息输入外部生成式 AI 工具或平台。d.除了双方之间的任何宣传和知识产权义务外,供应商还必须在 AT&T 之外共享由 Generative AI(包括 Microsoft Copilot)创建的与交付成果和服务、AT&T 关联公司、其产品和/或 AT&T 客户有关的文本、图像、视频或音频材料之前,获得 AT&T 的事先书面同意。e. 在与超过 100 名员工的 AT&T 内部受众共享之前,请与供应商的 AT&T 业务部门赞助商联系人核实是否有适当的许可来共享由 Generative AI 创建的图像、视频和/或音频材料。f. 确保 Generative AI 创建的所有软件代码均符合供应商与 AT&T 各自协议规定的 FOSS 义务。g. 审查由供应商或代表供应商创建的与交付成果和服务相关的 Generative AI 的输出,以确保其准确性、专业性、合理性、明显的第三方内容和潜在偏见。h. 通过在供应商的交付物和服务中引用生成式人工智能(例如人工智能辅助)来保持透明。
目的:评估当前对医学物理领域人工智能 (AI) 的看法、实践和教育需求。方法:通过社交媒体和电子邮件会员名单向欧洲医学物理组织联合会 (EFOMP) 分发了一份基于网络的调查问卷。调查问卷包括有关医学物理领域人工智能的教育、个人知识、需求、研究和专业性的问题。还收集了人口统计数据。根据性别、机构类型和医学物理工作年限对答复进行分层和分析。使用配对 t 检验评估统计学意义 (p < 0 .05)。结果:来自 31 个国家的 219 人参加了调查。81% (n = 177) 的参与者同意 AI 将改善医学物理专家 (MPE) 的日常工作,88% (n = 193) 的受访者表示需要专门培训 AI 的 MPE。参与者的 AI 知识平均水平为 2.3 ± 1.0(平均值±标准差)(1 到 5 的量表),96% (n = 210) 的参与者表示有兴趣提高他们的 AI 技能。与男性受访者(2.4 ± 1.0)相比,女性参与者的 AI 知识明显较低(2.0 ± 1.0)。64% 的参与者表示他们没有参与 AI 项目。女性领导 AI 项目的比例明显低于男性(3% vs 19%)。结论:AI 被视为支持 MPE 完成日常任务的积极资源。参与者表现出对提高当前 AI 相关技能的强烈兴趣,这增强了对 MPE 进行专门培训的需求。
o 利益冲突 - 指个人作为都柏林工业大学研究人员的职责与其个人利益之间的冲突。 o 领域 - 相关研究和创新活动的广泛领域,研究人员在其中分享广泛的方法论和认识论观点(例如临床、生命和生物医学科学或艺术、人文和社会科学)。 o 道德倾销 - 研究人员将不道德的研究实践输出到法律和道德标准不太严格的司法管辖区的过程 o 研究与创新 - 研究与创新活动是创造性和系统性的努力,旨在扩展人类知识的边界和/或创造知识的新应用。 o 研究诚信 - 以最高的专业性和严谨性标准进行研究,以支持研究记录的通透性和可靠性(即在同行评审的出版物中发表或以其他方式传播) o 研究伦理审查 - 确保在与人类参与者进行研究或使用实验动物模型时,所有研究人员都参与保护所有此类参与者/受试者的最佳实践的过程。 o 研究不端行为——任何损害研究成果的活动,包括(但不限于)数据伪造和/或篡改、抄袭、不良出版实践、不良数据管理、财务渎职和不道德的研究方法。 o 研究人员——都柏林理工大学的员工和/或学生——包括名誉退休员工、访问学者和兼职人员——从事具有明确研究意图的活动。 o 负责任地开展研究——一系列研究行为、支持和实践,使研究和创新活动能够诚信开展,同时注意活动的道德、法律和社会层面
内部审计章程简介商业银行(简称“银行”)的内部审计部(IAD)是银行的一个独立部门,负责开展客观保证和咨询活动,旨在增加价值和改善银行的运营。它采用系统的、规范的方法来审查、评估和提高银行治理、风险管理和控制流程的有效性,从而帮助银行实现其目标。内部审计(IA)章程将定期审查并提交审计委员会批准和认可,供董事会批准;并提交高级管理层记录。宗旨说明内部审计通过为董事会和管理层提供独立、基于风险和客观的保证、建议、见解和远见,增强了组织创造、保护和维持价值的能力。专业性 内部审计职能将遵循内部审计部的宗旨声明和内部审计师协会 (IIA) 发布的全球内部审计标准 (“标准”)1,该标准涵盖五个领域,即 (1) 内部审计的目的、(2) 道德与专业精神、(3) 内部审计职能治理、(4) 内部审计职能管理以及 (5) 执行内部审计服务;以及相应的 15 项原则和 52 项标准。这一强制性指南构成了内部审计专业实践的基本要求和评估内部审计职能绩效的有效性的原则。IIA 发布的标准的实施考虑和符合性证据示例也将作为业务参考。此外,内部审计职能将遵守银行的相关政策和程序、监管机构 / 政府机构发布的其他补充标准、相关道德规范和内部审计职能的标准操作程序手册。组织首席审计执行官 (CAE) 将在职能上向审计委员会报告,并在行政上向总裁报告。
以下评论旨在简要说明这些价值观如何应用。请读者访问 BASES 网站,了解有关这些价值观、行为和承诺的更多信息,并鼓励他们思考如何在个人和机构环境中最好地应用它们。公平:公平地获得人工智能的变革能力至关重要。机构提供工具和基础资源,但充分利用这项技术取决于个人。教育工作者应清楚地传达与人工智能相关的风险,机构应合作解决这些风险。我们的立场是,训练数据应该涵盖广泛的声音,而不仅仅是少数特权人士的声音。专业性:对人工智能在 SES 中的应用进行专业的人工监督是确保其使用符合协会价值观的先决条件。诚实:在学术工作中使用人工智能工具既带来了希望,也带来了责任。虽然这些工具可以成为无价的辅助工具,但使用它们的人(例如学生)必须承认他们是如何使用它们的,并确保以正确的方式使用它们,以避免学术不端行为(例如抄袭)。为了实现这一点,需要为学生、学者和其他用户提供适当使用人工智能的培训和明确的指导。责任:在 SES 中整合人工智能工具需要明确的人类责任。无论人工智能在研究、文章或其他成果中的帮助程度如何,指定的个人必须始终作为最终权威,并对内容及其直接后果负责。卓越:人工智能可以作为体育和运动科学家的有用数字助理,提升他们在专业实践、研究和教学方面的能力。通过以正确的方式利用人工智能,我们可以提高我们的科学工作和我们提供的专业服务的质量。相互支持以适应人工智能