3.1.4 妇女和女童在家中面临来自配偶和其他家庭成员以及社会各界各种形式的歧视和暴力。暴力形式包括身体虐待、性暴力和冲突相关暴力。消息来源称,暴力行为普遍存在,可能存在漏报,但细节有限。最全面的数据集是联邦政府在 2018 年 2 月至 2019 年 1 月期间进行的社会和人口健康调查。该调查发现,16% 的 15 至 49 岁女性报告自 12 岁以来遭受过身体暴力。这一比例因地点而异,城市女性比农村女性更有可能报告遭受暴力。近 60% 的女性报告说是丈夫实施了这些行为(见性别暴力的类型和普遍性)。
结论 尽管 OSHA 血源性病原体标准于 1991 年发布,并于 2001 年根据《针刺安全和预防法》进行了修订,但每年仍有超过三分之一的医护人员被可能被污染的针头或锐器伤害。1 通过应用完善的预防策略,例如培养强大的组织安全文化和实施控制层次,可以预防锐器伤害。这包括消除危害、替换更安全的替代方案、使用工程控制、采用安全的工作规范、应用行政控制和使用个人防护设备 (PPE)。事实证明,锐器伤害暴露事件的漏报是一个严重的问题。缺乏公共监测数据来指导预防工作、改进报告和加强培训计划。国家 BBP 暴露监测可以进一步减轻医护人员遭受锐器伤害的风险。
全球各国和各地区在国家、社会、政治、人口和职业方面存在多方面的差异。它们还反映了管理工作场所健康和安全问题的不同能力,以及各国政府有效制定和执行健康和安全规则的不同能力。虽然职业事故长期呈下降趋势,但从全球来看,由于生产份额不断增加,特别是亚洲,特别是亚洲,导致职业伤害死亡人数增加,抵消了这一下降趋势(Takala 等人,2014 年)。职业事故和与工作有关的疾病对全球产生了重大影响。虽然职业安全健康数据的漏报往往会削弱其可靠性,但此处的数据表明,这种影响因工人居住和工作地点而异,反映了他们面临的风险不平等。
在 COVID-19 大流行期间,SARS-CoV-2 变体引发了大规模感染,其推动力是传染性增强和免疫逃逸。当前的模型侧重于变体频率的变化,而没有将其与内在传染性和免疫逃逸的潜在传播机制联系起来。我们引入了一个将变体动态与这些机制联系起来的框架,展示了宿主群体免疫如何与病毒传染性和免疫逃逸相互作用以确定相对变体适应度。我们提出了一种选择性压力指标,仅使用基因数据即可提供流行病增长的早期信号,这对于当前病例漏报至关重要。此外,我们表明潜在免疫空间模型可以近似免疫距离,从而为群体易感性和免疫逃逸提供见解。这些见解完善了实时预测,并为研究病毒遗传学、免疫力和流行病增长之间的相互作用奠定了基础。
端点安全中的机器学习和人工智能:分析人工智能和机器学习算法在端点安全中的异常检测和威胁预测中的应用 Sri Kanth Mandru Mandrusrikanth9@gmail.com 摘要:端点安全一直在寻求加强与人工智能和机器学习的关系,以改进对威胁和异常的估计和识别。本文讨论了传统安全模型的局限性。在现代技术时代,安全正在发生变化且多面化,基于人工智能的安全模型的可能性更可取。在概念分离中,为了提高异常检测的精度并减少误报和漏报的数量,经常使用各种技术,例如分类器,包括集群、ng、神经网络和支持向量机。人工智能破坏端点保护的一些方式是实体在保护方面更积极,在面临威胁时反应更快。根据本研究的结果,关于使用人工智能和机器学习保护端点免受未来威胁的其他值得注意的观察结果浮出水面。关键词:机器学习、人工智能、端点安全、异常检测、威胁预测
摘要:恶意软件是当今互联网用户面临的最重要问题之一。多态恶意软件是一种新型恶意软件,比前几代病毒更具适应性。多态恶意软件不断修改其签名特征,以避免被传统的基于签名的恶意软件检测模型识别。为了识别恶意威胁或恶意软件,我们使用了许多机器学习技术。高检测率表明选择了准确率最高的算法用于系统。作为一种优势,混淆矩阵测量了误报和漏报的数量,这提供了有关系统运行情况的附加信息。特别是,事实证明,使用恶意软件分析和检测的结果以及机器学习算法来计算相关对称性(Naive Byes、SVM、J48、RF 和所提出的方法)积分的差异,可以检测计算机系统上的有害流量,从而提高计算机网络的安全性。结果表明,与其他分类器相比,DT(99%)、CNN(98.76%)和 SVM(96.41%)在检测准确率方面表现良好。比较了给定数据集中 DT、CNN 和 SVM 算法在小 FPR(DT = 2.01%、CNN = 3.97% 和 SVM = 4.63%)上检测恶意软件的性能。这些结果意义重大,因为恶意软件变得越来越普遍和复杂。
并在使用我们的 AI 驱动系统训练和评估模型以从文档中提取信息时调整他们的行为。我们试图了解我们的用户如何发展和建立他们的本体感觉,1 这指的是我们的身体位置和自我运动的感觉,与我们的 AI 驱动系统有关。为了帮助奠定我们的故事的基础,我们使用了两个舞者和他们互动的激励例子,因为他们都必须发展这种感觉才能成功跳舞。通过对从我们的用户群体中抽取的九名参与者进行半结构化访谈,我们试图了解他们如何学习训练我们的系统,改进其有效性,以及他们的行为如何随着时间的推移而改变。首先,我们首先描述我们的参与者在日常工作流程中使用的底层系统,以便为系统的功能提供足够的背景信息。然后,我们概述了我们的研究方法、人口统计和半结构化访谈的编码实践。在对访谈进行编码后,我们详细描述了从编码过程中收集到的各种高级见解,并使用舞蹈隐喻来帮助巩固这些见解。特别是,我们关注参与者如何学习训练系统,使用系统的误报和漏报来指导改进,并利用他们对系统的理解开始改进他们的文档注释策略以适应系统的行为。根据这些观察,我们提出了人类和人工智能合作系统设计的意义。
• 新冠疫苗是控制新冠疫情的关键组成部分。临床数据显示,疫苗在预防新冠感染和严重后果(包括住院和死亡)方面非常有效。• 在对个人健康数据和县级疫苗接种率的分析中,我们发现,在 2021 年 1 月至 5 月期间,较高的县级疫苗接种率与医疗保险按服务收费 (FFS) 受益人感染新冠、住院和死亡的几率显著降低有关。• 将这些结果的发生率与我们的模型预测的未接种任何疫苗的情况进行比较,我们估计,在我们 2530 万受益人的研究样本中,新冠疫苗接种与估计减少约 107,000 例感染、43,000 例住院和 16,000 例死亡有关。这些估计值相当于为 6270 万名 Medicare 全部人口减少约 265,000 例感染、107,000 例住院和 39,000 例死亡。• 在考虑到 Medicare FFS 索赔数据中可能存在的 COVID-19 死亡人数漏报并考虑替代模型后,在整个 Medicare 人口中预防的死亡人数可能在 12,000 至 49,000 人之间。• 在全国范围内,所有种族和族裔群体以及我们样本中包含的所有 48 个州的每周累计死亡人数都有所减少。• 截至 5 月底,最低(34%)和最高(85%)县和州之间 65 岁及以上人群的疫苗接种率差异凸显了利用 COVID-19 疫苗接种来预防 COVID-19 住院和死亡的持续机会。
排干的湿地可能成为温室气体排放的主要来源,但这些湿地的排水网络大部分都未绘制地图,需要更好的地图来帮助森林生产并更好地了解气候后果。我们开发了一种在基于 LiDAR 扫描的高分辨率数字高程模型中检测沟渠的方法。使用数字地形指数的阈值方法可用于检测沟渠。但是,单个阈值通常无法捕捉景观的变化,并且会产生许多误报和漏报。我们假设,通过使用监督学习结合数字地形指数,我们可以在景观尺度上改善沟渠检测。除了数字地形指数之外,还可以通过转换数据以包含相邻单元来生成其他特征,以便更好地预测沟渠。使用随机森林分类器来定位沟渠,并对其概率输出进行处理以消除噪音,然后进行二值化以产生最终的沟渠预测。评估图之间的 Cohen's Kappa 指数的置信区间范围为 [0.655 , 0.781],置信度为 95%。研究表明,使用机器学习结合一系列数字地形指数的信息,可以提供一种有效的景观尺度自动沟渠检测技术,有助于实际的森林管理和应对气候变化。
摘要:飞机控制面的传统液压伺服机构正逐渐被机电执行器 (EMA) 等新技术所取代。由于 EMA 才刚刚采用,因此无法获得有关其可靠性的现场数据,其故障模式尚未完全了解;因此,有效的预测工具可以帮助检测飞行控制系统的早期故障,以便正确安排维护干预和执行器更换。这将带来双重好处:通过避免飞机在部件受损的情况下飞行,可以提高安全性,并且可以防止更换仍能正常工作的部件,从而降低维护成本。然而,由于受监控系统的复杂性和多学科性质,EMA 预测提出了挑战。我们提出了一种基于模型的故障检测和隔离 (FDI) 方法,采用遗传算法 (GA) 在系统性能开始受到影响之前识别故障前兆。考虑了四种不同的故障模式:干摩擦、间隙、部分线圈短路和控制器增益漂移。本文提出的方法能够以比数据驱动策略更有效的方式利用系统设计知识来应对挑战,并且需要的实验数据更少。为了测试所提出的工具,开发了一个模拟测试台。实施了具有不同详细程度的 EMA 的两个数值模型:高保真模型提供了要分析的故障执行器的数据,而更简单的模型,计算量更小,但足够准确以模拟所考虑的故障模式,由 GA 迭代执行。结果显示,该系统具有良好的稳健性和精确度,能够早期识别系统故障,且误报或漏报很少。