助手

2024年12月21日机构名称:

面向人类电网运营商的 AI 助手

摘要 — 在数字时代，电力系统的运行变得越来越复杂。因此，实时决策变得更具挑战性，因为人类操作员必须处理更多的信息、更多的不确定性、更多的应用程序和更多的协调。虽然监督在过去几十年中主要用于帮助他们做出决策，但它无法再合理地扩大规模。在更加统一和交互的框架下，非常有必要重新思考人机界面。利用人机交互和人工智能的最新发展，我们分享了依赖于超视距接口和更大双向交互的新助手框架的愿景。我们回顾了驱动助手设计和支持我们提出的辅助功能的已知决策原则。我们最后分享了一些指导方针，以推动这种助手的开发。索引术语 — 助理、人工智能、人机交互、超级视觉

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2024年12月20日机构名称:

亚利桑那护士助手候选手册

介绍1987年，国会通过了《疗养院改革法》作为《综合预算和解法》（OBRA '87）的一部分。它旨在提高长期医疗机构的护理质量，并为在此类设施工作的护士助手定义培训和评估标准。每个州负责遵守本联邦法律的条款。OBRA法规所定义的，护士助手的能力评估计划为护士辅助辅助知识和技能提供了特定的标准。护士助手的能力评估计划旨在确保寻求护士助手的候选人了解这些标准，并能够胜任，安全地执行入门级护士助手的工作。本手册描述了护士助手的能力检查过程，旨在帮助候选人准备进行测试。护士助手的能力考试有两个部分 - 多项选择知识测试和技能测试。考试候选人必须注册，完成批准的培训，通过考试的两个部分，并符合亚利桑那州所有其他亚利桑那护理委员会（AZBN）要求在亚利桑那州认证。亚利桑那州已批准了D＆S多元化技术（D＆SDT）-Headmaster LLP，为护士助手测试提供测试和评分服务。有关本手册中未回答的问题，请通过(800)393-8664或亚利桑那州的网页与D＆SDT-校长联系。本手册中的信息将帮助您准备考试。有关提交法律存在证明文件证明的说明，请参阅亚利桑那州护理委员会网站www.azbn.gov。在美国，每个亚利桑那州护士助手的法律存在证明都将需要在美国的亚利桑那州护理委员会中保存美国的合法存在证明。在亚利桑那州网页上提供了可接受的法律证明证明文件列表的全面文件列表。认证护士助手（CNA）|持牌护士助手（LNA）亚利桑那州护理委员会（董事会）有两个级别的护士助手：

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2024年12月20日机构名称:

助手回忆录简介

自上次任务以来（2024年8月）以来的某些关键活动取得了良好的进步，但其他活动却落后于计划，例如最终确定和批准了电池储能解决方案（BESS）和变形金刚的详细设计和选择。所罗门·权力（Solomon Power）建议将其延长截止日期延长以允许承包商完成所有设施。任务建议所罗门·权力（Solomon Power）要求承包商更新的实施时间表和采购计划，以评估和验证完成所有设施所需的时间。所罗门权力分别于2024年12月9日和2024年12月12日提交了承包商的采购计划和更新的实施时间表，这将使所罗门·权力和世界银行评估并达成共识的最佳方法，包括：（i）修订：（i）修改小型招募活动的范围，以确保全球范围内的整个项目的范围内，以确保全球范围内的计划，以确保全球范围内的计划，或者在整个项目中均可完成（ii），或（ii）的项目，或（ii）的项目，或（（CMU）。世界银行团队将继续跟进，以在下一次任务之前讨论这些选择。

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2024年12月17日机构名称:

航空机械师助手 - MyNavyHR

2023年7月23日 — 1. EPA (FY23). 6. 4. 47. 81. 49. 22. 8. 0. 211. 2. INVENTORY. 7. 27. 43. 103. 63. 11. 6. 0. 253. Not. EPA (FY25). 4. 49. 87. 52. 24. 8. 0. 224.

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2024年12月17日机构名称:

EMC（等级）：A102 (ABF) - 航空水手长助手-燃料

2023 年 11 月 23 日 — 报告日期：11 月 23 日数据来源：NSIPS EMF、NMPBS(RHS)、NRRC 附属机构。报告截至：2023 年 11 月中旬。E4-112。E5-112。E6-112。E7-112。E8-257。E9-257。第 2 页...

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2024年12月16日机构名称:

Medikal：将知识图作为LLM的助手集成，以增强EMRS的临床诊断

电子病历（EMRS）虽然与现代医疗保健不可或缺的一部分，但由于其复杂性和信息还原而呈现临床推理和诊断的Challenges。为了解决这个问题，我们提出了Medikal（将K Nowledge图作为L LMS的ssistants），该框架将大型语言模型（LLMS）与知识图（kgs）结合在一起，以增强诊断性capabilies。Medikal根据其类型将医疗记录中的实体分配给实体的重要性，从而使候选疾病的精确定位在公里内。它创新采用了类似残留的网络样方法，从而使LLMS诊断可以合并为kg搜索结果。通过基于路径的重新算法算法和填充风格的提示模板，它进一步完善了诊断过程。我们通过对新型开源的中国EMR数据集进行了广泛的实验来验证Medikal的有效性，这表明了其在现实环境中提高临床诊断的潜力。代码和数据集可在https：//github.com/csu-nlp-group/medikal上公开获得。

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