XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System纠正错误
HVRP纠正行动计划技术援助指南
表现不佳。赠款接受者必须在整个三年的流行期间以季度报告其既定目标的进度。每个赠款接收者将符合各自的绩效目标。所有绩效计算均来自赠款收件人的实际成就与计划成果。这些性能范围通过颜色编码的符号系统反映在技术绩效报告（TPR）上，该系统标识了兽医确定的性能指标得分阈值；有关每个性能指标的最小阈值的详细信息和说明，请参见HVRP季度性能台指南。季度绩效报告为所有赠款接受者建立了绩效指标和通过/失败阈值。未能符合流行季度1到11中表1（下图）中提供的一个或多个性能指标，将需要在该季度的季度报告的叙述部分中限制上限。的性能不佳。因此，如果赠款收件人在第12季度未能通过绩效指标，则红色分数将出现在季度报告中（如表1所示），但是收件人不需要在该最终绩效报告中开发或修改上限。
安全关键工作场所中的人为错误：基于创新的错误
厄巴纳-香槟 美国 电子邮件：scagnoli@illinois.edu 摘要 在安全关键工作场所发生人为失误的担忧通常与基础设施损坏、人员受伤甚至死亡有关。然而，大多数人天生就想避免失误，但人为失误仍然时有发生。本研究探讨了在航空业背景下执行高后果任务的人与技术之间的相互作用。指导这项研究的定性方法包括事件报告、观察和对飞行员和工程师的采访，他们深入讨论了技术，并在相对较小的通用航空 (GA) 私人包机业务的背景下转述了人为失误事件。该研究回顾了技能、知识和基于规则的错误 (SKR) 的传统人为失误模型，并揭示了 SKR 人为失误模型中缺失的一环，建议对该模型进行更新，包括一个与人类在未来创新的安全关键工作场所中面临的高科技工作世界相关的元素。 关键词：人为失误、错误、安全关键工作场所、技术、创新、人力资源开发 简介
用药错误策略
对BES形式的较小更改，使其与Ulysses的变化更改平等声明Leicestershire NHS Trust（LPT）旨在设计和实施满足我们服务，人口和劳动力的各种需求的政策文件，以确保没有任何人对其他人置于劣势。它考虑了2010年《平等法》的规定，并促进了所有人的平等机会。已经评估了本文件，以确保没有人对其年龄，残疾，性别（性别），性别重新分配，性取向，婚姻和民事伙伴关系，种族或宗教或信仰，怀孕和产妇的受保护特征的受保护特征较不利。在执行其功能时，LPT必须适当考虑其所在地区不同受保护平等组的不同需求。这适用于LPT负责的所有活动，包括政策制定和审查。如果要求，所有LPT政策均可以大型印刷或盲文格式提供，并且需要他们的不同国籍的个人提供口译服务。您自己打印了此文档吗？
意识的错误问题
哲学家们通常会处理意识问题，但在过去几十年里，神经生物学家承担了一项艰巨的任务，即从科学角度解决这个问题。特别是回答大脑如何产生意识。在这里，我们质疑大脑是否真的会产生意识，试图阐明神经活动和主观体验之间的确切关系。毫无疑问，它们是密切相关的。然而，我们认为，平行论的论点（意识只不过是大脑中发生的事情，只是用不同的语言）不是阐明经验事实，而是背叛了哲学承诺。此外，精神状态和大脑状态之间的这种等价性可以证明会导致自相矛盾（大脑创造了一个包含自身的世界；大脑作为有意识体验的对象，产生了有意识的体验）。我们的方法支持哲学和科学努力的融合，科学家寻求获得哲学家先前以概念精确的方式提出的问题的实证权宜答案。也就是说，我们提出的问题保证了我们提供的答案。我们认为，跨学科探索意识的成功取决于另外两个挑战：接受负面证据作为前进的方向，尤其是避免将形而上学立场作为科学结果。区分团结性（如脑损伤所示）和等价性（如没有数据所示）为理解意识提供了另一种出发点，从一开始就不会提出一个错误的问题。“简单问题”足够难，以至于“难题”是不适定的。
错误问题的学习
在所有情况下，我们都要求对线性方程式系统提供简短的解决方案，因此称为SIS（简短整数解决方案）问题。我们将研究的SIS问题SIS（𝑛，𝑚，𝑞，𝐵）是由变量数量，方程数𝑛，环境有限场ℤℤℤ𝑞𝑞的数量以及溶液的绝对值b的参数化。也就是说，我们要求每个坐标𝑒∈[−𝐵，−𝐵+ 1，…，𝐵−1，𝐵]。要定义平均案例问题，我们需要指定𝐀和𝐛的概率分布。在本课程的大部分时间里，我们将在ℤ×𝑚𝑞中均匀地随机。有两种不同的定义方法。第一个是在“总”制度中，我们只能从unℤ上方的均匀分布中选择𝐛。“总计”是什么意思？NP中的总问题是每个问题实例的解决方案，可以通过证人进行验证，但是解决方案可能很难找到。一个示例是考虑到您的积极整数𝑁，并要求您进行主要分解。一个非示例是3颜色的问题，在该问题中，您将获得图形𝐺，并要求您使用3颜色。尽管此问题出现在NP中，但并不是总共，因为并非每个图都可以3-色。
量化人为错误
首先是唯一的。然而，当检查大量案例时，此类事故的某些一般特征就会显现出来。图 3 旨在以简化的方式表明如何表示这种通用模型。通用模型称为 MACHINE（使用分层影响网络的事故因果模型）。所有事故的直接原因是人为错误、硬件故障和外部事件的组合。图 3 对这些进行了更详细的分解。主动、潜在和恢复错误已经讨论过。在硬件故障的情况下，这些可以分为两类。随机故障是可靠性模型考虑的正常故障，例如由于预期的磨损过程。从测试和其他来源可以获得有关此类故障分布的大量数据。人为故障包括两个子类别，一类是由于组装、测试和维护等领域的人为行为造成的，另一类是由于固有的设计错误造成的，这些错误会导致不可预测的故障模式或缩短生命周期。所有可靠性工程师都知道，从现场数据得出的大多数组件故障率实际上包括人为故障的影响。从这个意义上讲，这些数据不是组件的固有属性，而是取决于人为影响（管理、
如何最小化胰岛素错误
国家报告与学习系统（NRLS）收到了英格兰NHS组织报告的患者安全事件。从2013年到2014年，它收到了5990个此类报告，涉及社区护理，医疗和治疗服务中的胰岛素；社区药房；和一般实践设置。
关于错误定罪的常见问题
在超过15％的DNA免责中，一名线人对被告作证；但是，2005年的一项研究发现，不可靠的线人证词被用来将至少38个无辜者置于死囚牢房。在25％的DNA免责中，被告提出了罪名，承认或认罪他们没有犯下的犯罪，通常是由于强制性或暗示性的讯问技术的结果。迄今为止，在美国的367个DNA外雷人中，有130人因谋杀罪被错误地定罪；这些案件中有40例（31％）涉及目击者的误解，81例（62％）涉及虚假供词。