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World File Search System技术故障
政府敏捷创新管理
各国政府正面临信息技术升级和遗留问题：过时的系统和采购流程导致高风险技术项目超出预算或落后于计划。最近发生的灾难性技术故障，例如美国政治竞争激烈的在线市场 Healthcare.gov 的失败，都是由于过度依赖外部技术承包商和未能管理政府的大规模技术合同。作为应对措施，敏捷软件开发和模块化采购方法、配备快速反应团队的新的独立组织单位以及一系列政策变化得以开发，以满足政府创新数字服务交付的需求。本文使用过程跟踪方法，以及对部分高管和机构级数字服务成员的初步定性访谈，概述了现有政策和实施方法，以实现敏捷创新管理方法。然后，本文提供了一个研究框架，其中包括一些研究问题，为未来的研究提供指导，这些研究涉及扩大初步努力并走向政府协作和敏捷创新管理方法所必需的管理实施考虑。
报告和调查 ANS 的程序手册...
严重事故征候 指与飞机运行相关的、表明事故发生可能性较高的情况的事故征候，就载人飞机而言，该事故征候发生在任何人登机准备飞行至所有此类人员下机期间；就无人机而言，该事故征候发生在飞机准备飞行至飞行结束后飞机静止且主推进系统关闭期间。安全事件 安全事件是指在航空安全背景下具有或可能具有重要意义的所有事件，包括事故和严重事故征候、必须报告的事件或事件，以及报告者认为可能具有安全意义但严重程度较低的事件。强制事件报告系统 要求强制报告定义的安全事件的报告系统，以便于收集有关实际或潜在安全缺陷的信息，并且倾向于收集与高后果技术故障相关的信息，而不是运营活动的其他方面。自愿事件报告系统 一个主动的过程和相关安排，用于收集有关安全问题、问题和危险的信息，否则强制报告系统不会披露这些信息。
加纳采矿业的人为因素分析框架*
为了将人为因素作为事故原因纳入技术故障，研究人员提出了人为因素分析的概念。人为因素分析模型旨在识别系统内影响操作员行为并引发事故的潜在条件。为了有效应用人为因素分析模型，建议使用特定领域模型。大多数现有模型都是针对特定领域开发的。这带来了挑战，并阻碍了其在所开发领域之外的有效应用。本文旨在为加纳的采矿业提出人为因素分析框架。对文献中三种主要的事故成因模型和调查方法进行了比较研究：AcciMap、HFACS 和 STAMP。比较评估表明，HFACS 适用于事件数据分析，原因如下：易于学习和使用，适用于多事件分析和趋势和模式的统计量化，以及高度的编码员间和编码员内可靠性。对 HFACS 及其衍生产品进行了深入研究。根据文献中关于 HFACS 的建议和研究结果，提出了人为因素分析和分类系统 - 加纳采矿业 (HFACS-GMI)。HFACS-GMI 有 4 个层级，即：外部影响/因素、组织因素、当地工作场所/个人条件和不安全行为。部分列表
古尔本河太阳能发电场
通过这些努力和其他努力，Lightsource bp 正在推动向更可持续的能源未来的过渡。ESG 计划一旦投入运营，Goulburn River 太阳能发电场的 585MWp 容量将产生足够的可再生能源，为大约 225,000 户家庭供电。预计每年还将减少 910,000 吨碳排放 - 在支持澳大利亚的可持续发展目标及其清洁能源转型方面发挥重要作用。风险因素 Goulburn River 太阳能发电场与澳大利亚成功完成的太阳能发电场项目具有类似的风险，包括监管变化、财务波动、技术故障、环境影响、市场竞争、社区反对、供应链中断和天气事件。财务影响 Goulburn River 太阳能发电场预计将为 Gamuda Group 截至 2025 年 7 月 31 日的财政年度的收入和收益做出积极贡献。董事和主要股东的利益 公司董事和/或主要股东和/或与其相关的人员均不对 Goulburn River 太阳能发电场拥有任何直接或间接的利益。
银行业消费者对人工智能的看法
摘要。在本文中，我们分析了人工智能 (AI) 对银行业发展的影响。银行实施人工智能为客户提供数字协助和财务建议，衡量他们的财务状况等。本文还包括人工智能解决方案营销案例和一些全新银行人工智能服务的想法。尽管人工智能在不同领域迅速传播，但其效率主要取决于消费者对这项技术的态度和忠诚度。我们的研究表明，俄罗斯企业和消费者对人工智能持积极态度。俄罗斯联邦储蓄银行的专家对在工作中实施人工智能持积极态度，将这些解决方案视为执行日常操作的帮助，并且不怕被解雇。他们在工作和日常生活中都使用人工智能解决方案。新出现的担忧与可能的技术故障、未经授权的个人数据传输、缺乏隐私以及人工智能实施的意外后果有关。然而，总体而言，专家们明白金融业的未来与这项技术息息相关。据 Sberbank 员工称，消费者倾向于对人工智能表现出一定程度的不信任，这可能是由于误解了这项技术的工作原理以及它对他们的生活方式的影响。与此同时，双方对人工智能的抵制程度随着时间的推移而降低。因此，国家和金融中介机构可以为基于现代技术的银行业发展创造必要条件。
远程外科专家会议的见解，有关近期临床经验和远程外科现状的见解
抽象的远程手术为增强外科手术能力，更广泛的医疗保健服务以及可能改善患者预后提供了机会。网络可靠性是成功实施伸缩性的基础。它依赖于具有超低延迟的强大的高速通信网络。显着滞后已显示出危害精度和安全性。此外，全面的远程植物学采用也需要仔细考虑道德挑战。在2024年2月3日至4日在美国佛罗里达州奥兰多举行的第一次伸缩共识会议上，已经对这些问题进行了深入了解。在会议期间，已经据报道了远程手术的现状，这些机器人系统显示出远程手术潜力。Hinotori是由Medicaroid开发的机器人辅助手术平台，仅进行了远程手术作为临床前测试。中国深圳的边缘医疗公司报告了一百多个动物和30种现场人类手术。 Kanguo报道了人类伸缩病例的距离超过3000公里。中国的微型人群以高达5000公里的距离收集了100多项人工操作。不过，在成功实施伸展性实施之前，有几个问题 - 环保，数据隐私，技术故障 - 尚待解决。将讨论扩展到涵盖道德，财务，监管和法律考虑也是必不可少的。伸缩式合作社区正在共同努力解决该领域的最佳实践。
CRISPR-CAS 应用、潜在风险和法律
CRISPR-Cas技术是一种通过修饰内源基因或整合外源基因来编辑生物基因组的基因工程技术。负责原核生物适应性免疫的CRISPR-Cas系统的发现及其转化为基因组编辑工具彻底改变了基因工程领域。在CRISPR-Cas系统中，CRISPR（成簇的规律间隔的短回文重复序列）描述的是一系列被称为“成簇的规律间隔的短回文重复序列”的DNA序列，而Cas（CRISPR相关蛋白）描述的是以CRISPR序列为指导来识别和切割特定DNA链的内切酶。 CRISPR-Cas 技术不同于之前的技术之处在于，它是一种灵敏、高效且低成本的方法，可以轻松应用于几乎任何生物体的基因组。从发现到现在，这项技术已被证明是一种很有前途的工具，可用于医学、生物医药、农业和畜牧业等许多领域。另一方面，CRISPR-Cas技术的广泛应用潜力、易用性和低成本增加了其被用于恶意或不负责任的目的的可能性。该技术的负面使用可能性以及可能的技术故障增加了人们对其在许多领域应用的伦理和道德担忧，特别是生殖系基因组编辑，并将生物安全讨论提上了议事日程。各国关于使用 CRISPR-Cas 和其他基因组编辑技术的政策各不相同，许多国家没有专门针对基因组编辑的法律法规或正在制定中。本综述阐述了CRISPR-Cas技术的基本机制，并给出了其在医学、生物医药、农业和畜牧业等各个领域的应用实例，并强调了潜在的风险和不同国家的法律监管。
人工胰腺系统：糖尿病护理的革命
在目标范围内，最大限度地减少高血糖和低血糖。采用人工胰腺系统为糖尿病患者提供了显著的好处。APS 根据实时血糖数据动态调整胰岛素输送，优化血糖控制，降低高血糖和低血糖发作的频率和严重程度。自动胰岛素输送减轻了频繁血糖监测和手动胰岛素给药决策的负担，使糖尿病患者能够更多地关注日常活动，而不是糖尿病管理任务。使用 APS 实现更严格的血糖控制可能有助于降低长期糖尿病并发症的风险，如心血管疾病、肾脏疾病、神经病变和视网膜病变。APS 提供用餐时间、身体活动和生活方式选择的灵活性，因为系统会实时调整胰岛素输送以适应胰岛素敏感性和血糖水平的变化。尽管有希望的好处，人工胰腺系统也存在挑战和考虑因素。CGM 和胰岛素泵技术的无缝集成对于实现最佳系统性能和可靠的血糖控制至关重要。设备之间的兼容性问题或传感器精度限制会影响系统可靠性。有效使用 APS 需要全面的教育和培训，以了解系统操作、解释 CGM 数据、管理系统警报和警告以及排除技术故障。获得 APS 和持续供应（包括 CGM 传感器和胰岛素泵组件）可能成本高昂，并且可能因医疗保险范围、保险报销政策和地理位置而异。通过临床试验和真实世界研究持续监测 APS 性能、安全性和功效对于确保患者安全和监管部门批准至关重要。人工胰腺系统的未来有望进一步发展和创新。
a-1706-6174.pdf - Thieme Connect
结直肠癌 (CRC) 是全球第三大癌症死亡原因 [1]。通过结肠镜检查发现和切除癌前病变可有效降低 CRC 的死亡率 [2]。然而，最近的一项荟萃分析显示，22% 的结肠直肠腺瘤在筛查结肠镜检查中被漏诊，而这些漏诊的病变是大多数间期 CRC 的病因 [3]。导致腺瘤漏诊的主要独立问题有两个：1) 未能识别息肉（认知限制）；2) 存在盲点（技术缺陷）[4]。计算机辅助技术——计算机辅助检测 (CADe) 和计算机辅助质量改进 (CAQ) 系统的发展使得腺瘤检出率 (ADR) 得到提高；CADe 旨在增强认知性能，而 CAQ 旨在避免技术缺陷 [5 – 9]。尽管这些技术在改善ADR方面显示出令人鼓舞的结果，但现有证据也揭示了这两种技术的缺陷[7,10]。即使病变在视野内，由于人类认知的限制，它们也可能被遗漏[11]。例如，视野内的息肉可能由于不显眼、仅短暂可见或出现在屏幕边缘而被忽视[12]。基于深度学习的CADe系统可以通过在内窥镜监视器上实时显示识别癌前息肉的视觉警报来改善ADR[5-7,13]。然而，尽管CADe有效，但先前的一项随机研究报告称，CADe辅助结肠镜检查中腺瘤的漏诊率高达18%[7]。同样，非可视化是漏诊的主要原因，因为病变可能在结肠镜检查期间隐藏在褶皱或碎片后面。此类不可见病变可通过细致的黏膜检查技术更好地暴露，而细致的黏膜检查技术需要稳定且缓慢的撤出速度。快速撤出是导致结肠镜检查盲点的重要技术故障[14]。计算相似度为
人类与人工智能之间的信任：简要回顾
不可否认，人工智能系统在我们日常生活中无处不在：我们与人工智能助手交谈，我们让算法驾驶我们的汽车，我们寻求他们的建议来决定购买什么，等等。虽然我们在构建相当准确和高效的人工智能系统方面在各个领域取得了重大进展，但在大多数情况下，仍然需要人类的监督和/或干预。人类和人工智能之间需要合作的原因有很多。一方面是他们能力的互补性。虽然人工智能可以查看大量数据并做出数学上精确的推断，但它仍然缺乏人类理解抽象概念和用更少的数据进行概括的能力。另一方面，一个关键的考虑因素是，算法并非万无一失，这需要这种人类监督，特别是在高风险决策中。已经有一些案例表明，由于训练数据有限或有偏差，算法推荐存在偏差。人们还报告了由于技术故障导致算法推荐错误的情况 [2]。为了有效利用互补能力并有效减少算法错误，我们需要设计出人类用户能够充分理解并适当信任的系统。为此，研究人员强调了提高模型可解释性和可解释性的重要性。这些努力的重点是以一种有助于人类理解模型的方式传达模型的工作和最终建议。然而，Lakkaraju 和 Bastani [21] 以及 Bansal 等人 [3] 最近的研究表明，用更多信息或解释补充算法决策并不一定能帮助人类用户做出更好的决策。这种观察的一个可能解释是，人类无法建立与算法能力相适应的信任。正如 Huang 和 Fox [17] 所说，现实世界中的决策是基于理性计算（在可用信息和心理资源的限制范围内）和信任的混合。虽然可解释性努力力求使模型更易于理解，但它们并没有积极考虑人类对模型的依赖或信任。在这篇评论中，我们强调了在设计人机有效协作时需要考虑人类信任的问题。在这篇文章中，我们回顾了人机交互方面的工作，重点是了解人类如何以及何时信任机器。1