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World File Search System偷工减料
保护您的孩子免受 COVID-19 感染
因过敏而无法接种此疫苗的唯一原因是，他们对之前接种的辉瑞疫苗或疫苗中的某种成分产生了严重的过敏反应 (过敏性休克)。儿童辉瑞疫苗与其他常规儿童疫苗一样，经历了同样严格的审批程序。在安全性测试中，没有跳过任何临床试验，也没有偷工减料。
DEVENS RFTA 安全公告 2022 年 11 月
领导备注•我的维护计划是否安全？我们是否配备了适当的装备并接受了适当的培训？我们在维护操作中哪些地方偷工减料？•我们做了哪些工作来降低感恩节假期期间的风险？我们是否充分解决了 POV 旅行的风险（疲劳、天气、安全带）？我们是否解决了狩猎和消防安全问题？•我们是否与航空部队一起解决了寒冷天气作业问题？他们是否做好了充分的准备并了解风险？•我的部队是否完成了所需的年度寒冷天气训练？
CS 7632 游戏 AI - 教学大纲
Jeff Wilson，博士 高级研究员 人力与技术研究所 jeff.wilson@gatech.edu 描述 欢迎来到 CS 7632 游戏 AI。在应用于视频游戏开发时，人工智能与一般 AI 研究的目的不同。这是因为一般 AI 通常关注寻找正确和/或最佳答案。但是，游戏 AI 的目标只是提供有趣的游戏体验。因此，游戏 AI 解决方案可能涉及偷工减料、欺骗游戏玩家或在实施方面作弊。游戏 AI 还面临着计算资源有限的挑战，因为视频游戏涉及许多必须协调工作的子系统，例如图形、声音、物理模拟等。游戏 AI 通常在游戏功能列表中的优先级较低，这进一步激发了偷工减料策略。虽然游戏 AI 通常利用经典 AI 研究中的概念，但您会发现有许多独特的实施策略可实现有趣的游戏体验。游戏 AI 课程涵盖的主题包括代理移动、路径规划、决策、目标导向行为、学习和程序内容生成。技术要求和软件 大多数软件开发都是使用 Unity 引擎和 C# 编程语言进行的。学生需要能够运行 Unity 的 Windows PC 或 Mac。某些作业可能会使用 Python 等补充工具。建议的背景知识 学生应该熟悉基本的计算机科学概念，例如算法和数据结构。学生还应该具有强大的软件开发背景。学生不必熟悉 Unity 引擎。对于不熟悉 C# 的人，熟悉 Java 等强类型面向对象编程语言会很有帮助。作业权重注意：作业和权重可能会因学期而异。请参阅 Canvas 了解具体信息。
CS 7632 游戏 AI - 教学大纲
Jeff Wilson，博士 高级研究员 人力与技术研究所 jeff.wilson@gatech.edu 描述 欢迎来到 CS 7632 游戏 AI。在应用于视频游戏开发时，人工智能与一般 AI 研究的目的不同。这是因为一般 AI 通常关注寻找正确和/或最佳答案。但是，游戏 AI 的目标只是提供有趣的游戏体验。因此，游戏 AI 解决方案可能涉及偷工减料、欺骗游戏玩家或在实施方面作弊。游戏 AI 还面临着计算资源有限的挑战，因为视频游戏涉及许多必须协调工作的子系统，例如图形、声音、物理模拟等。游戏 AI 通常在游戏功能列表中的优先级较低，这进一步激发了偷工减料策略。虽然游戏 AI 通常利用经典 AI 研究中的概念，但您会发现有许多独特的实施策略可实现有趣的游戏体验。游戏 AI 课程涵盖的主题包括代理移动、路径规划、决策、目标导向行为、学习和程序内容生成。技术要求和软件 大多数软件开发都是使用 Unity 引擎和 C# 编程语言进行的。学生需要能够运行 Unity 的 Windows PC 或 Mac。某些作业可能会使用 Python 等补充工具。建议的背景知识 学生应该熟悉基本的计算机科学概念，例如算法和数据结构。学生还应该具有强大的软件开发背景。学生不必熟悉 Unity 引擎。对于不熟悉 C# 的人，熟悉 Java 等强类型面向对象编程语言会很有帮助。作业权重注意：作业和权重可能会因学期而异。请参阅 Canvas 了解具体信息。
促进一线高可靠性 - 美国护士
James Reason 的瑞士奶酪模型说明了坏事是如何发生的。当弱点（类似于瑞士奶酪块上的孔）排列在一起，使危险接触到患者时，就会造成伤害。这些弱点或漏洞有两个原因：主动故障（不安全行为）和潜在条件（不安全条件）。主动故障是错误或程序违规。每个人都会犯错。医疗保健中最常见的程序违规被称为常规或偷工减料违规（变通方法）。当政策或程序未被充分理解或难以遵循时，这种情况经常出现。当员工感到时间压力并且为了生产而牺牲安全时，也会发生主动故障。另一方面，潜在条件可能与特定故障无关。人类无法预见所有可能的事件场景，因此在设计流程或系统时，他们无法解释每种可能的结果类型。作为护士，我们通常是最后能够在事故影响患者之前阻止事故发生的人。我们通过识别主动故障和潜在条件来做到这一点。
促进前线高可靠性 - 美国护士
James Reason 的瑞士奶酪模型说明了糟糕事件是如何发生的。当弱点（类似于瑞士奶酪上的孔）排列整齐，使危险物能够袭击患者时，就会造成伤害。这些弱点或漏洞有两个原因：主动故障（不安全行为）和潜在条件（不安全条件）。主动故障是错误或程序违规。每个人都会犯错。医疗保健中最常见的程序违规被称为例行违规或偷工减料违规（变通方法）。当政策或程序未被很好地理解或难以遵循时，通常会出现这种情况。当员工感受到时间压力，为了生产而牺牲安全时，也会发生主动故障。另一方面，潜在条件可能与特定故障无关。人类无法预见所有可能的事件情景，因此在设计流程或系统时，无法考虑到每一种可能的结果类型。作为护士，我们通常是最后一批能够在事故影响患者之前阻止事故发生的人。我们通过识别主动故障和潜在情况来做到这一点。
研究文章通过负面和正面激励来调节人工智能发展
人工智能 (AI) 领域正处于一个被寄予厚望的时期，这在研究、商业和政策方面引发了一定程度的焦虑。人工智能竞赛的叙事进一步加剧了这种焦虑，让人们相信他们可能会错失良机。无论是否真实，相信这种叙事可能是有害的，因为一些利益相关者会觉得有必要在安全预防措施上偷工减料，或者为了“获胜”而忽视社会后果。从一个描述获胜者比其他人获得显著利益的广泛技术竞赛（如人工智能进步、专利竞赛、制药技术）的基线模型开始，我们在此研究积极（奖励）和消极（惩罚）激励措施如何对结果产生有益影响。我们发现，在某些情况下，惩罚要么能够降低不安全参与者的发展速度，要么能够通过过度监管来减少创新。或者，我们表明，在几种情况下，奖励那些遵守安全措施的人可能会提高发展速度，同时确保安全的选择。此外，在后一种制度下，奖励不会像惩罚那样受到过度监管问题的影响。总体而言，我们的研究结果为在平稳和突然的技术转变背景下最适合提高安全合规性的监管行动的性质和种类提供了宝贵的见解。