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World File Search System正常者
超越正常事故和高可靠性组织
组织因素在几乎所有事故中都发挥作用，是理解和预防事故的关键部分。两个著名的社会学派已经解决了安全的组织方面：正常事故理论 (NAT) [15, 23] 和高可靠性组织 (HRO) [7, 8, 19, 20, 22, 25, 26, 27]。在本文中，我们认为 HRO 研究人员（在本文的其余部分标记为 HRO）的结论在复杂、高风险系统的适用性和实用性方面是有限的。HRO 过分简化了工程师和组织在构建安全关键系统时面临的问题，遵循某些建议可能会导致事故。另一方面，NAT 确实认识到了所涉及的困难，但对有效处理这些困难的可能性不必要地持悲观态度。本文描述了一种替代的安全系统方法，它避免了 NAT 和 HRO 的局限性。虽然本文以航天飞机（特别是哥伦比亚号事故）作为主要例子，但结论适用于大多数高科技、复杂的系统。
正常力传感器，类型0250
brosa正常力传感器在轴承点使用，以在定义方向上测量这些点的反作用力。由于这个简单的解决方案，可以将轴承力的测量毫不费力地集成到现有设计中。这是可能的，因为力传感器（如所有Brosa力传感器）可以定制用于安装。相应安装的校准还确保了高测量精度。
Charles Perrow - 正常事故
theisrm.org › public-library PDF 2022年5月7日 — 2022年5月7日 这些系统——核电站、化工厂、飞机和空军……人为错误（例如忘记关咖啡下面的暖气，或者忘记了。
女孩的正常和异常青春期
青春期是指儿童随着成人发展而发生的正常身体变化。尽管它们发生在身体的不同区域，但这些变化都是彼此相关的。其中一些变化包括越来越高（由于骨骼的生长），羽毛头发的生长（由于激素的变化而在阴道周围的黑发），腋毛和乳房以及常规的，每月的月经出血的开始。最终，青春期会导致生育能力（能够怀孕的能力）并定期从卵巢中释放出卵。
正常地对岛的体积评估...
摘要：大脑结构的体积评估是神经科学研究和临床实践中的重要工具。正常运作的人脑的体积测量有助于检测某些区域与年龄相关的变化，这可以在不同程度上观察到。这项研究旨在估计性别，不同年龄组和侧面变化的正常功能人类大脑中正常功能的岛屿体积。使用磁共振成像（MRI）（MRI）和自动脑分割，对苏丹Al-Amal医院的42名成年苏丹参与者进行了一项横断面回顾性研究。大脑半球两侧的总岛量的统计差很小。男性的右侧岛屿体积较大，而左侧的性别均没有差异。发现男性和女性之间的统计学显着差异（p> 0.05），根据单向方差分析测试，不同年龄组的统计差异未发现（p> 0.05）。成年苏丹男性比女性显示出更大的岛状体积。MRI可用于形态学评估岛群体，以根据体积变化检测任何病理变异。
正常和病理青春期的分子基础
小儿和儿科内分科学系，马德里大学自动化大学，大学医院NiñoJesús，调查研究所，西班牙马德里La Princesa研究所（J Arente教授）；西班牙马德里的萨鲁德·卡洛斯三世研究所的Ciberfisiopatogíade la obesidad ynutrición（J J J Argente教授，M tena-sempere教授）；西班牙马德里的Impidea食品研究所（J J Arnene教授）；英国伦敦的BARTS和伦敦医学院的William Harvey研究所内部学院中心（L Dunkkel教授）；美国波士顿，美国M哈佛医学院的内科学，糖尿病和高血压科（美国MD教授）；发育独立学，激素和分子遗传学实验室，LIM42，内分泌学和化身系，圣保罗大学，巴西圣保罗大学医学院俄勒冈州国家灵长类动物研究中心神经科学系，俄勒冈州健康与科学大学，美国俄勒冈州比弗顿（Lomniczi Phd）；西班牙马德里大学的卫生学院卫生学院医院医院医院医院FundaciónJiménezDíazDíaz，研究所卫生范围内吉米尼斯·迪亚斯（JiménezDíazDíaz）西班牙科尔多巴大学科尔多巴大学生物学，生理和免疫学系（M Tena-Semere教授）； MaimónidesdeInvestionAcédicaDeCórdoba，西班牙Córdoba医院Queina Sofia医院（M tena-sempere教授）；芬兰图尔库大学的生物医学研究所（M tena-semere教授）
在正常范围内HBA1C之间的关联...
1型糖尿病（T1D）自我管理需要数百个日常决策。使用机器学习的糖尿病技术具有简化此过程并提供更好决策支持的巨大潜力，但通常依靠繁琐的数据记录并认知要求对收集的数据进行反思。我们着手使用共同设计来确定机器学习的机会，以支持日常设置中的糖尿病自我管理。但是，在九个月的访谈和设计讲习班中，我们必须重新评估对用户需求的假设。我们的参与者在应对常规情况时报告了对自己的个人知识的信心，并拒绝了基于机器学习的决策支持，但强调了在不熟悉或意外情况（假期，疾病等）的情况下需要技术支持的需求。但是，这些情况通常缺乏先前的数据，并且得出数据驱动的结论是具有挑战性的。反映这一挑战，我们提供了有关机器学习和其他人工智能方法的建议，例如专家系统，可以在常规和意外情况下启用决策支持。
心脏的正常发展：新发现的评论
心脏的发展和形成，脊椎动物中循环系统的中心器官开始在拥抱Yonic发育（第二周）的早期开始，在产后的头几个月中达到了成熟度。心脏病是一个高度复杂的过程，需要不同心脏和非心脏细胞种群的积极和有序的参与。因此，此过程对可能引发各种心脏发展缺陷的错误敏感，称为先天性心脏缺陷，这些缺陷在全球范围内发病率为8-10/1000。需要对正常心脏病的良好理解才能更好地诊断和治疗先天性心脏病。本文通过比较经典研究的信息与更多最新发现来回顾正常的心脏病。强调了组织学切片的描述性解剖学研究和鸡胚胎的体内标记。此外，心脏领域的发现促进了心脏源性事件的侵略，这些事件被认为是被理解的，并为新的心脏发展模型的建议做出了贡献。
从正常人群到糖尿病前期和糖尿病
结果：这项研究包括总共5310名受试者和22个变量，其中正常组有1593（30％），糖尿病前组为3150（59.3％），糖尿病组有567（10.7％）。多变量逻辑回归分析的结果表明，正常组和糖尿病前组之间的9个变量存在显着差异，包括年龄（年龄），体重指数（BMI），收缩压（SBP），尿葡萄糖（U.GLU），尿素（U.GLU），尿蛋白（PRO），尿蛋白（Pro），Globin（tp），tp），tp），tp）氨基转移酶（ALT）和高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）。在糖尿病组组和糖尿病组之间存在7个变量，包括年龄，BMI，SBP，U.GLU，Pro，甘油三酸酯（TG）和HDL.C.完全基于上述疾病因素构建的完整模型和简化的模型在训练集和测试集中都具有中等的判别能力。