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World File Search System危险的
Namlbia Unlerversity健康学院，自然...
6.3部门院长要求您向一些学生解释微生物污染食物的污染。写一个您会告诉他们的计划，包括解释为什么微生物是危险的，并且在什么条件下生长和繁殖。[10]
海军区西南爆炸物安全和...
3. 背景。MPPEH 具有爆炸危险的可能性是其区别于国防部 (DoD) 可重复使用、过剩、回收或以其他方式处置的其他材料的唯一特征。尽管其他要求（例如贸易安全、非军事化和环境）可能适用于 MPPEH 并影响其管理，但与 MPPEH 相关的潜在爆炸危险使其独一无二。MPPEH 是一种不确定是否存在爆炸危险的材料，但可能含有隐藏的爆炸材料或少量的爆炸材料。在目视检查和/或处理并认证为“安全”之前，必须假定 MPPEH 存在爆炸危险。在清理或清理作业期间引爆的按设计运行的实弹和未爆炸的弹药会导致各种 MPPEH。这些物品需要检查、认证和处置。典型的 MPPEH 类型包括但不限于：
一种机器学习算法预测食品药物管理局的医疗设备回忆
简介：医疗设备召回对急诊医学的实践很重要，因为不安全的设备包括许多无处不在的急诊医疗物品，例如血管通道设备，呼吸机，输液泵，视频喉镜，脉搏血氧仪传感器和植入的心脏逆变器闪光灯。尽早识别危险的医疗设备是必要的，以最大程度地减少患者的伤害，同时避免误报以防止拆除安全设备的使用。美国食品药品监督管理局（FDA）采用了不良事件报告计划（MEDWATCH）和数据库（MAUDE），但其他数据源和方法可能具有效用来识别潜在危险的医疗设备。我们的目标是使用公开可用的数据来评估机器学习（ML）算法的敏感性，特异性和准确性，以预测FDA的医疗设备召回。
农业制造业事件中的应用机器学习
每年，全球大约发生了大约3.13亿个职业伤害[1]。同样，职业伤害是美国总伤害负担的重要组成部分[2]。尽管这项工作的伤害是世界各地死亡和残疾的主要原因之一，但历史上他们的负担被低估了[3]。因此，为了提供有关影响事件发生的因素的洞察力[4]。与农业相关的行业是最危险的工作环境之一，对非致命伤害知之甚少[5]。缺乏非致命损伤数据的挑战限制了潜在的安全干预措施和预防措施，以解决非农业农业相关工作场所的安全风险，例如谷物升降机[6]，[7]。美国的谷物处理行业是一个危险的工作环境，这些设施中的工人不断面临严重和威胁生命的职业伤害的风险[6]，[8]。在美国，快速
车辆到全部（V2X）的通信，以改变和彻底改变运输行业
可能需要优先的层次结构测试响应计划的潜在危险的交通状况包括事故，道路交通拥堵，车辆破裂，恶劣天气，湿滑的道路，人类或动物障碍物以及错误的车辆。
çocuklukçğıTravmalarınn，Bistli Alkol-MaddeKullanımıVeCinselkompulsiyonlarararaİlişkisindeDuygudduygudüzenlem
目的：本研究旨在研究认知情绪调节策略在儿童创伤，危险的酒精和药物使用以及性强迫之间的关系中的中介作用。方法：研究涉及来自安卡拉大学的303名参与者。数据收集包括儿童创伤问卷，性强迫量表，成瘾概况指数筛查量表和认知情绪调节问卷。使用相关性，简单的线性回归和模型4分析了变量之间的关系，以进行中介分析。结果：研究发现，儿童创伤可以显着预测危险的酒精和使用，性强迫以及适应不良的认知情绪调节策略。此外，发现适应不良的情绪调节策略会显着影响性强迫。该分析还表明，儿童创伤通过这些不良适应性策略影响性强迫，突出了认知情绪调节在成瘾行为发展中的关键作用。结论：儿童创伤和认知情绪调节策略是成瘾风险过程中的重要因素。这些结果表明，针对情绪调节的干预措施可以帮助解决与创伤和成瘾有关的适应不良行为，从而为研究人员和从业者提供宝贵的见解。关键字：性强迫，儿童创伤，情绪调节，危险的酒精使用
使用机器学习算法的图像和视频分析
主题2：使用深层神经网络人口趋势的人类跌倒检测使一对一的个人护理越来越不可持续。护理资助者正在寻找针对护理危机的成本有效解决方案。目前有床传感器，椅子占用和缺勤者，紧急和移动警报，手镯，但是这些依赖于客户激活它们或记住佩戴/激活它们。突然跌倒，无意识或不动的可能是不可能的。该项目旨在调查如何使用深层的神经网络技术来检测视频中的人类跌倒，进行危险的人类活动识别，并迅速确定由于崩溃/跌倒而迅速识别出危险的脆弱客户。该项目在于人类活动识别领域，但重点是在国内环境下进行秋季检测。主题3：将深度学习应用于单个粒子光散射模式的分类