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任何紧急情况的火灾疏散计划
DNA和遗传学是一项研究课程，旨在为学生提供更多了解我们的生活世界及其运作方式的机会。本课程将包含许多不同的经验，包括但不限于实验室，活动，讨论，研究与演讲以及讲座。每周要包括的主要主题可以在本文档的最后一页上找到。我在大学期间（在成为一名首席教练之前）担任老师助理的经验已经三年了，这给了我一个独特的机会，可以观察教室内建立的社区以及Vampy的学生之间。我鼓励我的学生拥抱吸血鬼进出课堂。这是一个很棒的3周。
消防安全及疏散计划指南
根据《消防法规》第 404.4 条，工作场所应备有经批准的消防安全和疏散计划，供员工参考和审查，并应根据要求向消防法规官员提供副本以供审查。此外，业主或业主代理人应将消防安全和疏散计划分发给租户和建筑服务员工。租户应向其员工分发消防安全计划中影响员工在发生火灾或紧急情况时采取的行动的相关部分。费尔法克斯县致力于在所有县级计划、服务和活动中实施非歧视政策。消防局长办公室可根据要求提供不同格式和不同语言的文件和出版物。请致电 703-246-4753（TTY：711 或 1-800-828-1120）或写信至以下地址：消防局办公室，12099 Government Center Parkway，Fairfax，VA 22035。准备材料至少需要七到十个工作日。
Michael W. Killen 任何紧急情况的火灾疏散计划 给监护人的信 - DNA和遗传学 学术事务 会议时间表
个人陈述我目前在西肯塔基大学生物学系担任婚外情。我喜欢具有挑战性的工作环境，并允许我应用我在科学家和沟通者职业中获得的技能和工具箱。作为西肯塔基大学和肯塔基大学的讲师，我教过许多大小，本科生和研究生生物学和化学课程，都在亲自和在线上。这种经历塑造了我向学生传达复杂的科学概念和专业人士的能力，我相信它进一步掌握了基础科学以及如何将其应用于基本的日常情况以及复杂的科学挑战。此外，我拥有博士学位。肯塔基大学医学院的微生物学，免疫学和分子遗传学以及硕士学位医学科学。 我的博士研究是在人分子遗传学领域进行的。 在开始论文研究之前，我在肯塔基大学完成了三个独立的生物学，化学和数学理学学士学位，其中包括物理学的重要范围。 在此期间，我获得了从有机合成实验室和仪器到医学研究和基因工程的无数实验室经验。 我还获得了与参与独立研究的技术人员和学生管理科学实验室的丰富经验。医学科学。我的博士研究是在人分子遗传学领域进行的。在开始论文研究之前，我在肯塔基大学完成了三个独立的生物学，化学和数学理学学士学位，其中包括物理学的重要范围。在此期间，我获得了从有机合成实验室和仪器到医学研究和基因工程的无数实验室经验。我还获得了与参与独立研究的技术人员和学生管理科学实验室的丰富经验。教育2006-2011微生物学，免疫学和分子遗传学博士，肯塔基大学医学院
临床干预措施比定义通过扩张和疏散定义出血的定量测量更准确
早期周期的电池寿命预测对于研究人员和制造商检查产品质量并促进技术开发至关重要。机器学习已被广泛用于构建数据驱动的SO，以进行高准确性预测。但是，电池的内部机制对许多因素敏感，例如充电/放电协议，制造/存储条件和使用模式。这些因素将引起状态转变，从而降低数据驱动方法的预测准确性。转移学习是一种有前途的技术，它通过共同利用来自各种来源的信息来克服这种困难并实现准确的预测。因此，我们开发了两种转移学习方法：贝叶斯模型融合和加权正交匹配的追求，从策略性地将先验知识与目标数据集的有限信息相结合，以实现出色的预测性能。从我们的结果中，我们的转移学习方法通过适应目标域而将根平方的错误减少了41％。此外，转移学习策略确定了不同电池组上有影响力的特征的变化，因此从数据挖掘的角度删除了电池降解机制和状态过渡的根本原因。这些发现表明，我们工作中提出的转移学习策略能够获取跨多个数据源来解决专业问题的知识。
使用计算机愿景的人类行为检测数据集（HBDSET）用于疏散安全和紧急管理
在紧急撤离期间，使用计算机视觉根据其行为来准确检测和对不同的撤离者进行分类至关重要。在标准图像数据库中训练的传统对象检测模型通常无法识别特定组中的个人，例如老年人，残疾人和孕妇，这些妇女在紧急情况下需要额外的帮助。为了解决这一限制，本研究提出了一个新的图像数据集，称为人类行为检测数据集（HBDSET），该数据集是专门收集并出于公共安全和紧急响应目的而收集的并进行了注释。此数据集包含八种类型的人类行为类别，即普通的成人，孩子，抱着拐杖，抱着婴儿，使用轮椅，孕妇，行李和手机。数据集包含从各种公共场景收集的1,500多个图像，其中包含2,900多个边界框注释。使用Labelimg工具仔细选择，清洁并随后手动注释图像。为了证明数据集的有效性，根据HBDSET对经典对象检测算法进行了训练和测试，并且平均检测精度超过90％，突出了数据集的稳健性和普遍性。开发的开放式HBDSET有可能增强公共安全，提供早期灾难警告并在紧急撤离期间优先考虑弱势个人的需求。
野火疏散的强化学习环境
强化学习（RL）是人工智能的子域，模型通过与环境的互动学习 - 在野火的背景下也越来越多地使用。与其他传统的统计方法和计算机视觉结合（Ganapathi Subramanian＆Crowley，2018; Subramanian＆Crowley，2017），RL已应用于野火的监视和监测（Altamimi等，2022年，Julian＆Kochenderferfer，2019年； Viseras等。在RL方面几乎没有工作的区域是野火撤离。了解野火过程中撤离人口稠密区域的有效方法是这些事件期间的关键安全问题（Kuligowski，2021； McCaffrey等，2017），其他机器学习技术已证明对疏散计划有益（Xu等，2023）。因此，已经完成了在野火疏散场景中更好地建模流量的工作（Intini等，2019; Pel等，2012），基于代理的疏散模拟不仅用于野火，而且还用于其他自然灾害，例如Tsunamis（Beloglazov等人）（Beloglazov等，2016; Wang et al。）。rl先前已被确定为疏散操作的有趣工具（Rempel＆Shiell，2023），并已用于模拟电动变电站火灾期间的疏散（Budakova等，2024）。将RL技术应用于野火撤离任务可能会有益。
紧急疏散楼层平面图插入设计指南
左下角应显示环境健康与安全徽标和链接到 EH&S 网站上的“建筑应急程序和资源”网页的二维码。联系 ehsdept@uw.edu 可获得各种格式的徽标。联系 uwfire@uw.edu 可获得二维码。