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World File Search System根本原因
附件 1 社区规划 (CBP) 关键...
了解当前冲突/潜在冲突根源、该地区冲突的背景和历史，包括不稳定的根本原因/驱动因素，非常重要。向参与者介绍了两种冲突映射工具：1. 冲突矩阵表 - 有助于了解当前和潜在冲突、冲突描述/历史、根本原因、参与者、当前状态和可能需要的行动。2. 利益相关者关系图可以对社区中不同群体之间当前关系提供有用的视觉分析。这里的群体包括：当地政府、私营部门、青年、宗教领袖、妇女团体和长者、任何少数民族群体、该地区的国内流离失所者和返乡者。
故障审查委员会指导文件 - EverySpec
在整个航天企业中拥有一致的故障审查委员会 (FRB) 和流程具有显著的优势。强有力的根本原因确定和针对特定故障原因的强有力的补救措施、其他纠正和预防措施以减轻类似故障的可能性，以及共同的基线故障审查流程和期望使整个行业受益。整个航天企业在开展 FRB 活动方面存在很大差异，特别是缺乏有效的根本原因确定和后续纠正/预防措施实施，这一直是一个持续关注的问题，本指南旨在帮助缓解这一问题。成功的 FRB 取决于几个因素，包括全面、结构化、有效管理和记录良好的调查方法。由来自不同组织的代表组成的多学科团队制定了以下行业最佳实践，为开展一致且成功的 FRB 提供指导。虽然故障调查和 FRB 流程的预期成功结果是最终确定根本原因并实施有效且持久的纠正措施，但本指南还解决了复杂系统故障的现实问题以及在无法确定根本原因的情况下的技术/程序限制。
RFI关于可能导致药物短缺的实践
美国政府内部的多个机构希望收集有关药物短缺的根本原因和潜在解决方案的其他信息。药物供应链中的所有参与者都是内在联系的，因此任何市场参与者的行动都可以确定药物体验是否供应干扰或短缺。因此，在与美国卫生与公共服务部（HHS）协商后，联邦贸易委员会（FTC）邀请了公众对大型医疗保健集团采购组织（GPOS）0F 1和药品批发商的缺乏竞争和合同实践的评论。1f 2我们正在寻求有关这些实体对通用药品和相关市场的影响的意见。此信息可能会更好地了解药物短缺的根本原因和潜在解决方案。
使用分布式系统中的可观测性数据的机器学习和人工智能技术
机器学习模型可用于分析可观测性数据，以提高系统的可靠性、性能和安全性。以下是使用可观测性数据的机器学习模型的用例：• 异常检测：机器学习模型可用于检测可观测性数据中的异常，例如 CPU 使用率或内存使用率的突然飙升。这有助于在潜在问题导致停机或性能问题之前识别它们。• 根本原因分析：机器学习模型可用于使用可观测性数据来识别问题的根本原因，以加快故障排除过程并防止问题再次发生。• 预测性维护：ML 模型可以预测设备何时可能出现故障。这有助于在问题发生之前安排维护，从而防止停机和停机。
布伦特伍德健康与福祉战略
建立可持续的综合医疗和社会护理模式需要利用所有资源来影响更广泛的健康决定因素。疫情、生活成本危机和人口变化的综合影响进一步表明，我们需要改变服务和提供方式。我们无法通过在目前提供的服务上投入更多资金来满足人口日益增长的需求。相反，我们需要重新关注我们的工作，以便我们找出需求的根本原因并加以解决，以便居民现在和将来有更好的机会更独立地生活。通过与居民（尤其是健康状况最差的居民）真正合作，我们可以了解疾病的根本原因，了解我们能够最好地满足需求的方式，并确保社区得到支持和赋权。
机器学习可观察性 101
ML 可观测性平台使团队能够分析模型退化并找出出现的任何问题的根本原因。通过连接验证和生产之间的点来诊断模型问题的根本原因，这种能力是模型可观测性与传统模型监控的区别所在。虽然模型监控包括针对关键模型性能指标（例如准确性或漂移）设置警报，但模型可观测性意味着更高的目标，即彻底查明性能回归或异常行为。我们感兴趣的是原因。监控只对聚合和警报感兴趣。可观测性感兴趣的是我们可以从模型的预测、可解释性洞察、生产特性数据和训练数据中推断出什么，以了解模型操作背后的原因并构建工作流程来改进。