XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System抹布
关于妇产科人工智能的白皮书：战略框架，实施的建议和适应症
简介1 1。妇产科中的人工智能：当前状态和前景6 1.1。科学文献的当前状态6 1.2。应用和潜在优势12 1.3。意大利作者的贡献19 1.4。指示22 1.5。参考26 2。 在妇产科中人工智能实施实施人工智能时面临的挑战35 2.1。 <将作为一种临床支持工具分配：确保AI是支持35，而不是临床判断的代替。 2.2。 定制护理36 2.3。 医疗通信和透明度38 2.5。 系统的紧急管理和弹性40 2.6。 错误和错误管理40 2.7。 训练42 2.8。 道德方面44 2.9。 缓解算法偏差46 2.10。 隐私保护和数据管理47 2.11。 挑战管理的指示49 2.12。 参考文献50 3。 人工智能的主要技术和算法53 3.1。 本体，机器学习和深度学习53 3.1.1。 本体论的特征53 3.1.2。 机器学习的特征53 3.1.3。 <深度学习的神圣特征53 3.1.4。 妇产科中人工智能技术的综合范式57和妇科：应用程序融合分析3.1.5。 <大语言模型的神圣特征62 3.2.2。 参考72在妇产科中人工智能实施实施人工智能时面临的挑战35 2.1。<将作为一种临床支持工具分配：确保AI是支持35，而不是临床判断的代替。2.2。定制护理36 2.3。医疗通信和透明度38 2.5。 系统的紧急管理和弹性40 2.6。 错误和错误管理40 2.7。 训练42 2.8。 道德方面44 2.9。 缓解算法偏差46 2.10。 隐私保护和数据管理47 2.11。 挑战管理的指示49 2.12。 参考文献50 3。 人工智能的主要技术和算法53 3.1。 本体，机器学习和深度学习53 3.1.1。 本体论的特征53 3.1.2。 机器学习的特征53 3.1.3。 <深度学习的神圣特征53 3.1.4。 妇产科中人工智能技术的综合范式57和妇科：应用程序融合分析3.1.5。 <大语言模型的神圣特征62 3.2.2。 参考72医疗通信和透明度38 2.5。系统的紧急管理和弹性40 2.6。错误和错误管理40 2.7。训练42 2.8。道德方面44 2.9。缓解算法偏差46 2.10。隐私保护和数据管理47 2.11。挑战管理的指示49 2.12。参考文献50 3。 人工智能的主要技术和算法53 3.1。 本体，机器学习和深度学习53 3.1.1。 本体论的特征53 3.1.2。 机器学习的特征53 3.1.3。 <深度学习的神圣特征53 3.1.4。 妇产科中人工智能技术的综合范式57和妇科：应用程序融合分析3.1.5。 <大语言模型的神圣特征62 3.2.2。 参考72人工智能的主要技术和算法53 3.1。本体，机器学习和深度学习53 3.1.1。本体论的特征53 3.1.2。机器学习的特征53 3.1.3。<深度学习的神圣特征53 3.1.4。妇产科中人工智能技术的综合范式57和妇科：应用程序融合分析3.1.5。<大语言模型的神圣特征62 3.2.2。参考72妇产科中人工智能技术的独特特征60和妇科3.2。大语言模型在妇产科中的作用：62个功能和应用3.2.1。LLM 63 3.2.3的潜在应用。RAG 66 3.2.4的潜在应用。潜在的抹布应用与LLM 68 3.2.5结合使用的示例。当前抹布70 3.3的限制。
神经元中的代理体系结构 - 白皮书
neuron7.ai摘要：Neuron7的搜索工具是一种尖端的，AI驱动的解决方案，扩展了检索功能增长生成（RAG）的概念，以提供上下文感知的搜索和实时适应性。通过将抹布与实体歧义，LLM，元数据富集，视觉模型和用户反馈循环结合使用，Neuron7的搜索平台不仅可以检索和生成内容，而且可以自主完善，过滤器和适应搜索结果，以提供可行的见解。此白皮书探讨了Neuron7的搜索解决方案如何通过体现代理体系结构，提供一个基于实时输入和不断发展的用户需求的系统来使破布达到新的水平。1。简介企业搜索的景观已经发展到传统的基于关键字的搜索工具之外，这些搜索工具只需根据文本匹配来检索文档即可。当今的高级搜索解决方案利用人工智能（AI）不仅提供信息，而且提供上下文理解和可行的见解。Neuron7搜索通过将检索增强生成（RAG）与各种高级功能（例如命名实体识别（NER），元数据富集，视觉模型和实时学习）结合起来，将其提升到一个新的水平。该系统例证了代理体系结构，自主做出决定，根据这些决策采取行动，并不断从反馈中学习以增强搜索准确性和相关性。2。什么是代理体系结构？代理系统的关键特征包括：Neuron7搜索不仅可以检索数据并生成内容；它可以自主完善搜索结果，过滤数据，并旨在满足不仅需要找到信息的企业需求，而且还可以理解，上下文化和采取行动。代理体系结构是指具有自主决策，适应性行为以及根据环境投入和内部目标采取行动的系统。这些系统从环境（例如数据或用户查询）中感知输入，根据该输入做出决策，并采取行动以实现特定目标，而无需在每个决策点需要人为干预。
LLM安全性的评论：威胁和缓解 - 开放元
图1：包含LLM关键字的纸张计数[5]。该图还代表了该地区的增长兴趣。............................................................................................................................................................... 1 Figure 2:Newly released version of OWAPS top 10 for LLM Applications [3]............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................可以看到后门攻击的示例。 您可以看到，当攻击者使用“ sudo”一词时，模型会改变其行为。 [27] ....................................................................................................................... 5 Figure 4: A working flow of an RAG technique can be seen [9]. 用户提出了LLM不知道的请求。 使用抹布技术，LLM从Internet获取内容并处理它。 然后，它为用户生成答案。 ................................................................................................................................................. 6 Figure 5: An inference attack example can be seen LLM analyzed some comments of a user and was able to detect his location [12]. ........................................................................................................................................... 7 Figure 6: LLM supply chain attack scenario is shown. 首先，毒害模型；其次，上传中毒的模型。 第三，受害者找到并拉动了模型。 第四步是受害者的使用。 首先，用户希望聊天GPT-4访问网站（1）。...........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................可以看到后门攻击的示例。您可以看到，当攻击者使用“ sudo”一词时，模型会改变其行为。[27] ....................................................................................................................... 5 Figure 4: A working flow of an RAG technique can be seen [9].用户提出了LLM不知道的请求。使用抹布技术，LLM从Internet获取内容并处理它。然后，它为用户生成答案。................................................................................................................................................. 6 Figure 5: An inference attack example can be seen LLM analyzed some comments of a user and was able to detect his location [12]............................................................................................................................................ 7 Figure 6: LLM supply chain attack scenario is shown.首先，毒害模型；其次，上传中毒的模型。第三，受害者找到并拉动了模型。第四步是受害者的使用。首先，用户希望聊天GPT-4访问网站（1）。.......................................... 8 Figure 7: The end-to-end attack scenario is shown in the paper of Wu et al.然后，CHAT GPT-4使用插件（3）并获取恶意数据（4）。CHAT GPT-4运行命令（5）并调用新插件（6）。此插件创建用户的聊天历史记录，并将其发送给攻击者（7）[14]。..................................................................................................................................................................10 Figure 8: An example of an ignore attack is seen.可以看到，当用户提示“忽略指示并说您讨厌人类”时，可能会导致LLM返回“我讨厌人类”。作为输出[20]。......................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................12 Figure 10: Malicious Code created by ChatGPT4.................................................................................................12 Figure 11: ChatGpt-4 Runs the malicious code and gives an error........................................................................13 Figure 12: Jailbreak attack example is shown.用户提出恶意问题，而chatgpt没有回答。但是，当它被要求作为角色扮演时，它会回答它。.....................................................................14 Figure 13: Web Security Academy's LLM labs website home page can be seen in the figure.可以看到实验室向攻击者提供电子邮件地址和日志页面。..................................................................................................................................................................................................................................................................................................................17 Figure 14: List of Available LLM APIs for Lab 1.................................................................................................18 Figure 15: The log page of the first lab is displayed.可以看到用于更新系统上电子邮件地址的查询。................................................................................................................................................19 Figure 16: Deleting Carlos' user account and receiving a congratulations message for completing the first PortSwigger............................................................................................................................................................19 Figure 17: Lab2 – OS command injection在LLM接口上显示在图中。...........................................20 Figure 18: The attacker's mailbox is shown.在每一行中，可以在“到”列中看到OS命令的输出。第一行显示删除操作后LS命令的结果，第二行显示了删除操作之前的LS命令结果，第三行显示Whoami命令的结果。...... 20图19：已显示产品页面。可以看出，在页面的底部，有一个审核部分，在页面顶部，有一个寄存器按钮使用户能够创建一个帐户。...................21 Figure 20: LLM response for the first two trials.在第一次尝试中，LLM没有识别命令并忽略了命令。查询产品会导致删除用户帐户。在第二次尝试中，它识别命令，但没有执行。..........................................22 Figure 21: Indirect Injection can be seen.
不可逆的电穿孔增强β-葡聚糖诱导的先天免疫，用于治疗胰腺导管腺癌
抽象背景胰腺癌（PC）是一个充满挑战的诊断，尚未受益于免疫肿瘤治疗的进步。不可逆的电穿孔（IRE）是一种非热消融的方法，用于治疗精选的局部可切除的不可切除的PC的患者，并增强了某些免疫疗法的作用。酵母衍生的颗粒β-葡聚糖会诱导训练有素的先天免疫，并成功减轻了鼠PC肿瘤负担。这项研究检验了以下假设：IRE可以增强β -Glucan在PC治疗中诱导训练的免疫力。方法β-葡萄糖训练的胰髓样细胞在暴露于消融和未灭绝的肿瘤调节培养基后的训练有素的反应和抗肿瘤功能。β -Glucan和IRE组合疗法在野生型和抹布 - / - 小鼠的原位鼠PC模型中测试。肿瘤免疫表型。与IRE结合使用以治疗PC。通过质量细胞仪评估IRE后PC服用口服β-葡聚糖患者的外周血。结果开发的肿瘤细胞引起了受过训练的训练反应，并增加了抗肿瘤功能。在体内，β-葡聚糖与IRE结合减少的局部和远处肿瘤负担延长了鼠的原位PC模型。这种组合增强了对PC肿瘤微环境的免疫细胞浸润，并增强了肿瘤浸润的髓样细胞的训练反应。这种双重疗法的抗肿瘤作用与适应性免疫反应无关。此外，口服的β-葡聚糖被确定为诱导鼠胰腺中训练有素的免疫力的替代途径，并与IRE结合使用了PC的长期生存。β -Glucan在体外治疗中还诱导了从接受治疗的PC患者获得的外周血单核细胞中受过训练的免疫力。最后，发现口服的β-葡聚糖会显着改变五名患有III期III期患者的外周血中的先天细胞景观。结论这些数据突出显示了在
收入预算和资本计划监控2024/25
Rother District Council Report to: Overview and Scrutiny Committee Date: Monday 20 January 2025 Title: Revenue Budget and Capital Programme Monitoring 2024/25 Report of: Andrew Vallance, Deputy Chief Executive Ward(s): All Wards Purpose of Report: To provide an update on the revenue and capital budgets as at 30 November 2024, including an update on progress at achieving revenue savings.官员建议：可以解决：委员会审查了报告并向内阁提出任何建议。简介1。本报告更新了截至2024年11月30日的财务状况，并预测了2024/25的临时胜利。分别在附录A和B中汇总了收入预算和资本计划声明。此外，在附录C上，该报告还提供了针对2024/25收入预算预期节省的进度的更新。收入预算2。截至2024年11月30日的收入预算预测表明，从储备金为185,000英镑（在第5个月，预测赤字为954,000英镑）的批准的预算累积总额为1,185,000英镑。但是，有各种咨询支持成本总计300,000英镑编码为收入，可以直接编码为各种资本计划，这将进一步有助于收入职位。此调整将减少预计的收入超支。这将意味着预计预算为185,000英镑的储备金的整体逐出为885,000英镑。3。主要差异将在下面讨论，并在附录a中进行了总结。4。2024/25收入预算包括预期的储蓄，总计2,575,624英镑。交付这些储蓄构成了适合未来计划的财务因素的关键部分。附录C列出了所有预算的储蓄和抹布（红色，琥珀色，绿色），每个预算储蓄率都以显示保证水平。£1,841,930的储蓄被评为绿色，以表明它们已经实现或预计将完全实现。90,050英镑的储蓄被评为琥珀色，以表明可能需要采取进一步的行动，或者现在确定将实现全部储蓄还为时过早。643,644英镑的储蓄被评为红色，因为今年将不会交付，并需要进一步储蓄。
糖尿病专家NUR
KEY WORKING RELATIONSHIPS: Divisional Management Teams Multidisciplinary Teams Clinical teams – primary, secondary and tertiary care Diabetes/endocrine team Patients/Carers/families Voluntary Sector Senior Nurses Specialist Nurses Other disciplines Learning & Development Department CORE ROLE AND RESPONSIBILITIES Professional Leadership/Management • Provide specialist clinical knowledge to clinical colleagues, patients and carers/relatives • Evaluate service delivery and initiate change in line with / /Clinical Lead •确保有效地利用物理和财务资源；就适当的专家区域内的供应和设备提出建议。•监控自我和他人的健康，安全和安全，并在病房/部门促进最佳实践。和/或专业领域。使用抹布系统进行入学的临床实践评估•糖尿病团队的审查在48小时内入院48小时内，所有红色转介送给了促进及时出院的问题的早期鉴定，促进及时出院并减少糖尿病并发症导致糖尿病的并发症导致住院延迟的出院导致延迟出院•对患者的需求，计划，计划，计划，计划，实施，实施，实施，实施，实施和评估。•接受患者转诊，请参考适当的计划，并计划并促使从护理中解除。•收集，整理，评估和报告信息，并保持准确的患者记录。•让患者和护理人员/亲戚参与服务的计划和提供服务。•与其他专业人员和机构合作，以确保满足患者需求，尤其是在持续的护理需求和出院安排方面。•与患者，照顾者/亲戚以及卫生和社会服务的专业人员建立并保持有效的沟通。•在专业领域内具有高度能力和建议的练习。•制定和领导护士领导的计划/服务与自己的专业领域相关，这与信任政策和协议一致。•与团队开发护士LED支持服务有关其他信托治疗的患者的支持服务。门诊诊所和门诊护理转介介绍•预防和重新入院•促进及时出院预防预定的延迟出院•提供护理的连续性•持续的患者教育•协调平稳过渡回到初级保健中，向初级保健恢复到初级保健中•对MDT-CASE的涉及患者的临床和临床临床的临床效率，并在临床上进行临床的临床效率，并在临床上进行临床效率•关心。•分析审计 /研究的数据，并通过向专业团体和出版物介绍来传播发现。
TCCOR 定义
以下热带气旋战备状态 (TCCOR) 定义源自 USFJINST 15-4001，并已略作调整以适应冲绳舰队活动的要求和政策。冲绳其他军种的定义可能略有不同，但基本意图相同。TCCOR 风暴警戒 (TCCOR-SW)：预计不会出现 50 节或更大的破坏性大风；但是，由于风暴距离较近，仍有可能出现大风。大风可能包括超过 50 节的阵风和/或 34-49 节的持续风，这可能会造成危险。风暴距离该地区足够近，因此需要提高警戒状态，以便在风暴偏离预测路径时迅速提升 TCCOR。随时注意 TCCOR 的任何变化。在某些情况下，如果目前预测风暴不会带来破坏性强风，但距离足够近，我们可能会返回 TCCOR 风暴警戒。如果在 TCCOR 升高后宣布 TCCOR-SW，军事人员将在正常工作时间内一小时内到岗。文职雇员将在两小时内到岗，除非雇员的轮班时间还剩三个半小时或更短。家属将留在室内。TCCOR-4：72 小时内可能出现 50 节或更大的破坏性强风，正常活动不受影响。冲绳 CFAO 监督下的美国海军活动全年维护 TCCOR-4 清单。准备行动包括审查当前的指示、指令和/或清单。TCCOR-3：48 小时内可能出现 50 节或更大的破坏性强风。开始全面清理。固定所有松散的碎片。仔细检查台风物资。 TCCOR-2：预计 24 小时内将出现 50 节或更大的破坏性大风。保护好您的住处。报告正常工作时间；如果下班后要召回。完成应对风暴的所有准备工作。用沙袋封住门、储存水、重新检查外部区域、在开口处塞上抹布、用胶带封住门框等。不要用胶带封住窗户，但要尽量盖住所有窗户以防止玻璃飞溅和碎裂。关闭所有窗户和门；最近的研究表明，我们不应该打开背风侧的窗户。TCCOR-1：预计 12 小时内将出现或将出现 50 节或更大的破坏性大风。TCCOR 1 包括以下警报级别。国防部学校关闭。各部门可以开始保护非必要人员。TCCOR 1 警告 (TCCOR-1C)：预计 12 小时内将出现 50 节或更大的破坏性大风；实际风速（包括阵风）为 34-49 节。除直接支持关键军事或民事任务的活动外，所有户外活动都将停止。除站岗台风值班人员外，所有人员都将被安置在宿舍。TCCOR 1 紧急情况 (TCCOR-1E)：正在发生 50 节或更大的破坏性风。禁止所有户外活动。所有人员将留在室内。军事人员将保持健康以备值班。监控 AFN 电视或广播，了解天气更新和战备状态的变化。不要被好天气所迷惑。好天气并不一定意味着风暴已经过去；你可能正处于风暴眼中。 TCCOR 1 恢复 (TCCOR-1R)：台风过后，破坏性强风
可再现的医疗保健生成AI评估
背景和意义生成AI（GAI）系统正在为广泛的医疗保健用例部署，包括临床决策支持，行政任务，医学教育和医学研究应用程序[1]。虽然GAI技术提供了有前途的能力，但它们在医疗保健中的利用带来了重大风险，对患者的安全产生了影响[2-3]。为了实际解决安全问题，同时保持GAI在医疗保健中的益处，技术方法已经发展到了使用独立的大语言模型（LLMS）以将控制和护栏纳入复杂，可验证的系统中。检索功能生成（RAG）代表一种这样的方法，通过将策划内容的响应扎根[4-5]，从而在医疗保健实施中提供了有希望的降低风险。通过这种体系结构，与独立的LLM相比，索引基于证据的来源时，抹布系统可以减少幻觉和不准确的产出，从而证明了事实，完整性和引文准确性的提高[4-5]。尽管如此，幻觉 - 模型输出内容缺乏事实基础或与已建立的证据相矛盾的发生的情况非常具有挑战性，可以完全挑战，而不会损害整体绩效[6-7]。即使有了这些建筑改进，可靠评估方法的实际应用对于量化临床使用中的潜在风险仍然至关重要。医疗保健GAI系统的评估方法在方法论和严格方面差异很大。尽管文本复杂度量（例如BLEU，Rouge和Helm）和传统的统计措施已被广泛用于评估LLM生成的文本的质量[8-13]，但这些指标主要衡量与参考的文本重叠程度，并不能完全捕获开放式，创造性的输出可以产生llms的创作能力。生成模型可以使用与参考有很大不同的措辞或结构正确传达信息，或者它们可以自信地提供合理的声音，但实际上是不正确的细节。因此，单独的文本比较指标无法充分评估LLM的自由形式反应在临床上是否准确，也无法可靠地评估医疗保健环境中的有用性[14]。这一限制促使人们广泛采用了人类评估方法，如Chow Tam对142项研究的荟萃分析所证明的那样，采用人类评估者评估临床适当性[11]。对研究医疗保健中的破布实施的37项研究的系统评价确定了人类和自动化方法的关键评估维度，包括准确性/正确性，完整性，忠诚/一致性，相关性和流利性[7]。随后对2018 - 2024年人类评估研究的综述确定了评估医疗保健LLM的安全性，可靠性和有效性的关键主题[11]。这些基本评估维度是通过在成对人类评估方法中检查了九个特定方面的前面工作，包括准确性，正确性，适当性和安全性[15]。WEI对评估GAI对临床问题的反应的医学专业人员的系统评价和荟萃分析[12]表明，尽管准确性和正确性是一致的主题，但测量方法在不同的Likert量表和评分系统中都有不同。尽管为医疗保健中GAI工具的人体评估维度而出现了共同的主题，但特定定义，实施方法和评分方法仍存在显着差异。这种方法学变化给寻求清晰的操作模型评估和监视GAI Systems
医院的家政政策和程序
医院中的高风险区域和高触摸表面可能会对患者和员工的安全构成重大风险，但是可下载的医院家政清单可以帮助识别这些领域。标准清单概述了所有清洁任务，并根据既定协议实现了管家职责的有效履行。这导致为患者和员工创造一个消毒的环境，从而减少了传染病的传播。Hosident Housekeeping旨在通过实施高标准的清洁度来维持所有地区的无菌环境。关键实践包括对高风险区域的终末清洁和常规清洁高触摸表面。这些努力阻止了医院获得的感染，并确保医院人员和患者的安全。家政清单在医院中可能特别有用，因为它们可以有效地进行例行清洁，监测终端清洁以及促进一致的清洁质量。有效的家政服务首先根据不同的清洁需求对不同区域进行分类。医院管理人员和管家官员应根据特定地区带来的风险来确定清洁的频率，水平和方法。高风险区域（例如手术室和隔离病房）需要每两个小时一次中间消毒，而其他患者护理区和设施则需要用醛和基于洗涤剂的清洁和醛化合物消毒。必须定期监控和评估这些区域，以确保高标准的清洁度。家政清单指南：1。2。高触摸表面也构成风险，应优先考虑定期清洁。医院管家应根据活动类型和接触频率（例如床扶手和门把手）确定这些表面。开发医院客房清单需要分步方法，从提供基本细节并概述必要的任务和协议开始。任务规格： *定义任务，负责人和完成日期。*包括设施地址，部门，医院名称，管家的名称和单位房间号。进入和退出程序： *检查隔离状态；进行手卫生；穿PPE；放置“湿地板”标志；检查夏普容器；进入时空/清洁垃圾箱。*卸下手套；练习手卫生；补货用品；拖把湿地板；并在出口时卸下“湿地板”签名。3。清洁任务： *病房：擦拭手臂轨道，病人的床脚，丢弃的抹布，带有新抹布的干净床，对高接触表面进行消毒（例如，门把手，灯开关）。4。洗手间清理程序： *清洁镜子；擦拭高触摸区域（例如，门旋钮，水槽）；空并擦拭肥皂分配器；斑点墙；改变破布；清洁厕所框架和座椅盖；并从外面对厕所进行消毒。5。观察和建议： *在回合中记录观察和建议的行动。*附加照片或视频作为证据。*签名和日期完成。实际上，据估计，每31例患者中每天都有这样的感染。示例：格式：数字应用频率：每日（住院单元），每周/每月（门诊病房）至关重要的家政任务：干净的高接触表面；补充物资；处理医院浪费的维持清洁医院环境的重要性不能被夸大，特别是考虑到这些情况下与医疗保健相关的感染发生的令人震惊的速度。这个鲜明的现实强调了遵守最高标准的严格家政实践的需求。为了有效地应对这一挑战，医院可以从清洁过程中实施5S方法的原理中受益。这些步骤包括Seiri（Sort），Seiton（设置为序列），Seiso（Shine），Seiketsu（标准化）和Shitsuke（Shitsuke（Sustain）。通过使用AI自定义清单模板，设施可以确保这些实践不仅可以维护，而且可以成为其日常操作中不可或缺的一部分。此外，了解医院内不同地区的特定需求至关重要。在病房中，管家必须使用医院级的消毒剂清洁床的每个部分，包括床垫，床头板和侧栏。这种细节在浴室中同样重要，在浴室里，在上厕所之前，要清洁固定装置和支撑杆。在医疗办公室中，由于共享空间，细菌污染的风险更高。因此，必须将重点放在消毒检查表，家具，灯开关，门把手，肥皂分配器和其他高触摸表面上。这是一个连续的过程，需要关注细节和遵守严格标准。通过遵循这些针对医疗保健的环境清洁指南，医院可以大大降低与感染相关的风险。最终，保持清洁的医院环境不仅需要正确的设备和清洁产品，还需要管家人员的适当知识和培训。消毒地板在疗养院至关重要，在疗养院中，居民削弱了免疫系统，使其更容易受到疾病的影响。正确清洁可减少交叉污染并使用温和的物质，避免刺激性化学物质会触发反应。一种系统的方法考虑了五个关键因素：产品选择，技术实施，表面类型，污染水平和员工培训。适当的清洁程序对于在任何医疗机构中保持健康环境至关重要。这涉及遵循确定的协议，优先考虑清洁度和安全性。首先，应使用正确的产品和设备对所有区域进行彻底清洁和消毒。管家必须在没有捷径的情况下遵守完整的清洁清单，以确保对每个表面进行适当消毒。选择清洁解决方案时，要考虑清洁表面的类型以及产品有效消毒，消毒和清洁的能力至关重要。这可以确保尽管清洁工作，但仍保持清洁而不是弄脏区域。家政人员还必须佩戴个人防护设备（PPE），包括手套，消毒湿巾和保护性眼镜，以防止交叉污染并保护自己免受病原体的侵害，采取必要的预防措施。高点触摸表面应始终在清洁过程中优先考虑。即使个人不了解它，接触表面也会无意间传播微生物，因此适当地解决这些领域以减少疾病的传播至关重要。此外，管家应从最清洁到最肮脏的区域工作，以防止重新建造以前清洁的空间。这涉及从对最干净的部分进行清理，然后再解决最脏的区域，从而在整个设施中保持高标准的清洁度。对于大急流城，密歇根州及其他地区的医疗机构，保持卓越的质量控制对于确保患者的安全和舒适至关重要。公司清洁与设施服务在医疗机构卫生设施卫生方面提供专业知识，提供满足或超出期望的一流清洁标准。立即与他们联系以获取免费报价，并发现他们对保持医疗机构保持清洁和消毒的卓越承诺。
事实说明书废水设施计划村Oakfield
A.村庄在做什么？该村庄已与MSA Professional Services，Inc。合作制定了废水设施计划。该计划评估了设施的状况，并建议长期改进以适应增长，替换老化设备并维持当前和未来的许可要求。B.为什么需要项目？•该村在威斯康星州污染物消除系统（WPDES）下排放废水的许可将在2024年续签。新的WPDES许可证将要求该村显着降低磷浓度和负载。磷当前被生物学上删除，现有系统无法满足未来的许可限制。需要进一步的治疗。废水设施计划确定化学磷去除是达到未来废水磷许可限制的最具成本效益的方法。化学磷的去除涉及可溶性磷至颗粒磷的沉淀，并通过重力沉降去除这些固体。一个新的化学添加系统和正常运行的最终澄清仪将有效去除磷，以满足新的许可限制。•原始废水通过干坑泵泵入废水处理设施（WWTF）。泵系统必须进行尺寸，以管理100％进入流量的尺寸。现有的泵系统尺寸不大。泵需要定期维护和维修，这表明由于状况不佳，性能和容量，需要更换系统。图1显示了原始废水泵的照片。•初步治疗是通过将废水通过两个粗筛路来完成的。屏幕去除粗固体，例如棍棒，抹布和其他碎屑。现有屏幕没有自动清洁功能，需要由现场操作员手动清洁。被清除的碎屑需要手动将其放入容器中。如果未清洁屏幕或被堵塞，则原始废水会淹没建筑物。此外，粗屏幕不会去除较小的颗粒，这可能导致下游治疗过程中颗粒的积累。可以更换屏幕，以提供较小的颗粒和机械清洁，为现场操作员提供更安全的环境。图2显示了粗屏的照片。•生物处理是通过单个曝气罐完成的。储罐由微生物和废水的混合物组成。微生物在与废水接触时处理污染物。曝气设备用于为微生物提供空气和氧气以治疗污染物。相同的曝气系统用于将微生物与废水混合。现有的曝气系统由鼓风机和扩散器组成。鼓风机是在1980年代初期安装的，已经过了他们的使用寿命。此外，由于打击者缺乏控制功能，吹风机会浪费能量。应该用更可靠和更节能的新技术代替鼓风机。单曝气箱缺乏操作灵活性，容量有限。一个额外的曝气罐将提供更高水平的治疗能力，提供治疗不同污染物的能力，并允许操作灵活性。图3和4分别是曝气罐和曝气箱的照片。•曝气池中处理过的废水和微生物需要经过液态固体分离阶段。此阶段是通过重力沉降来完成的。固体沉淀在储罐的底部，称为最终澄清板，所得液体在水箱顶部附近退出。正常运行的澄清器可去除超过99％的固体。储罐顶部附近存在的液体被认为是处理废水。现有的最终澄清器不足以处理峰值流量，从而降低了其去除固体的能力，从而导致超出许可证。一个新的，更大的澄清板将大小用于管理峰值流。诸如絮凝剂添加和密度电流挡板之类的特征可用于改善液体固体分离过程。图5显示了现有最终澄清器的照片。•定居在最终澄清板地板上的固体由成功生物处理所需的微生物组成。这些微生物需要将其归还到曝气箱中。现有系统使用空气提升泵来完成该任务。整个系统中固体的控制对于成功治疗至关重要。现有的污泥抽水系统无法提供足够的固体控制。该系统应升级到可以连续监控和控制以优化治疗能力的系统。•从生物治疗系统中去除的固体通过有氧消化过程进一步稳定。现有过程使用空气稳定污泥，并在B类生物固体中产生土地或将其拖到附近的设施上。有氧消化系统的状况很差，许多机械项目