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World File Search System赔偿额
工人赔偿上诉委员会
申请人的论点 申请人认为应提供新的 QME。相关事实和程序背景 申请人声称遭受工伤，并由 AME 评估。AME 确定医疗证据和申请人 1 的陈述不支持对工伤的认定。申请人不同意此结论，但未提供任何可信或其他证据来支持该立场。讨论 复议请求只能来自“最终”命令、决定或裁决。(Lab.Code,§§ 5900(a), 5902, 5903.)门槛问题包括伤害 AOE/COE、管辖权、雇佣关系的存在以及诉讼时效问题。(参见 Capital Builders Hardware, Inc. v. Workers' Comp.Appeals Bd.(Gaona) (2016) 5 Cal.App.5th 658, 662 [81 Cal.Comp.Cases 1122].)本案中的 F&A 是最终命令，需重新考虑。重新考虑请求并未指控该命令、决定或裁决是通过欺诈手段获得的。复议请愿书中没有任何内容声称证据不能证明事实认定，或 WCJ 超越了任何法定权限。申请人只是不同意 AME 并声称 AME 有偏见。但是，申请人没有提供任何证据，无论可信与否，来支持该论点。加州的基本法定要求是，要获得赔偿，伤害必须因工作而产生并在工作过程中产生（参见《劳动法》第 3600 节）。“因工作而产生”这一短语是因果要素，指的是事故的起源。也就是说，必须说工作是造成伤害的原因。对于“因工作而产生”的伤害，它必须是由于工作条件或事件而发生的。也就是说，就业和伤害必须以某种因果关系联系起来。这被称为近因，
武装部队赔偿计划统计数据
50% P 获赔 14% P 接受，无赔款 36% P 被拒绝 自 2018/19 年度以来，已登记的索赔获赔百分比一直保持在 50% 左右，部分原因是索赔的伤害类型发生了变化，明显低于 2011/12 年的峰值（66%）。 支出 2022/23 年因服务导致的伤害/疾病的总赔偿支出为 1.165 亿英镑。因服务导致死亡后，幸存家属的总支出为 1140 万英镑。 P 与索赔数量、结果和条件有关的数字被标记为临时数字，因为随着 3,480 件未决索赔得到清算和非真实索赔被识别，这些数字可能会发生变化。2022/23 财政年度的账目正在等待审计，将来可能会发生变化。资料来源：薪酬与养老金制度 (CAPS) 和 DBS 英国退伍军人财务团队 统计负责人：国防统计健康部副主任 Analysis-Health-PQ-FOI@mod.gov.uk 更多信息/邮件列表：Analysis-Health-PQ-FOI@mod.gov.uk 咨询新闻办公室：020 721 87907 背景质量报告 您是否愿意加入我们的联系人列表，以便我们通知您这些统计数据的更新，并在我们考虑进行更改时咨询您？您可以通过电子邮件订阅更新：Analysis-Publications@mod.gov.uk
武装部队赔偿计划统计数据
P 由于尚待审理的案件，伤害/疾病索赔和幸存者索赔的部分趋势线是临时的，并标记为“- -”。已登记的伤害/疾病索赔数量在 2005/06 至 2015/16 年间有所增加，然后在 2017/18 至 2019/20 年间下降，原因如下：军人人数减少；阿富汗冲突于 2014 年 12 月结束；军人所受伤害类型的变化以及治疗和康复方面的进步。由于武装部队工作方法的变化，COVID-19 随后导致 2020/21 年进一步急剧下降。从那时起，索赔数量急剧增加，据信是由于数字恢复到 COVID-19 之前的水平，以及 2022 年 11 月 7 日推出的新数字索赔表。该表格使根据 WPS 或武装部队赔偿计划 (AFCS) 提交第一笔索赔变得更加容易；自 WPS 和 AFCS 成立以来，66% 的首次索赔申请都是通过数字表格提交的。此外，退伍军人身份证的推出可能通过提高人们对这些计划的认识而增加了提交索赔的人数。
工人赔偿上诉委员会
A. 测量结果显示左心室肥大的临界值。Q. 我觉得我们一直在争论，您认为后壁测量的正常上限是多少？A. 应该是 1.1 厘米。Q. 您在上次作证时说，美国超声心动图学会将其定义为 1.0；对吗？A. 没错。Q. 然后您又提到，低于 1.1 的数值都被视为正常，高于 1.1 的数值则被视为肥大。您还记得吗？A. 记得。Q. 我想我问的是：那么，我们得到的 1.1 测量值确实显示有轻度肥大的证据；对吗？A. 严格来说，您是对的。问：我不想拿枪指着你的头，但我想如果我们根据壁测量结果来诊断左心室肥大，他有左心室肥大，对吗，尽管程度较轻？答：严格来说，你是对的。问：明白了。所以他有证据表明心脏损伤导致了脑血管问题；对吗？答：这导致了脑血管损伤，这是正确的。
工人赔偿上诉委员会
B. 讨论 - 对被告论点的回应 我不清楚被告的请求，即“正确标识 Kamrath 博士于 2017 年 3 月 1 日的报告（附件 17）与 2017 年 1 月 1 日的 CVA 并非同时发生。”附件 17 是 Kamrath 博士于 2022 年 5 月 30 日的证词记录。被告的复议请求书第 8 章第 16-19 页写道：“此外，审判法官未能分析为什么他在报告中写的意见或随后在其证词中表达的意见（证据 17，第 16 页，第 19-25 行和第 17 页，第 1-14 行）具有证明力，因为 Kamrath 医生作证说他不知道申请人的职位或职责（第 25 页，第 210-19 行，证据 17）。”但是，以下证词摘录表明 Kamrath 医生知道申请人的“职位”。Singh 律师提问：“据您了解，Mills 女士的职位是什么？”申请人回答：“我认为她是理赔主管或理赔经理。”Kamrath 医生在其证词中详细解释了申请人中风前在工作中承受的压力。此外，他还深入解释了工作压力如何至少是导致中风的一个因素，例如申请人所遭受的中风。（这在我的下文的决策意见中进行了更详细的讨论。）
免除、赔偿和免责协议
我，下列签名人 __________________________________________，特此免除德克萨斯州塔兰特县（“县”）及其所有公职人员、主管、代理人和雇员的所有索赔、损失、损害、诉因、诉讼和责任，使其免于承担任何因我请求就 _________________________________________ _____________________________________________________________________________ 寻求他们的帮助、协助和/或服务而导致的其任何行为和/或疏忽而产生的任何及所有类型的索赔、损失、损害、诉因、诉讼和责任。双方进一步同意，签署本“免责、赔偿和免责协议”并不构成县放弃适用的政府豁免权辩护或德克萨斯州法律和/或法院承认的任何其他辩护。于 20____ 年 ______ 月 __________ 日签署。签名：_______________________________________________ 印刷姓名：________________________________________________ 地址：________________________________________________ 城市：________________________ 州：____________ 邮政编码：___________ 电话号码：_____________
![[2]高棉的文本图像重建和赔偿...](/simg/1\1436b766064e02f32511275e22f481abc7f51e52.webp)
[2]高棉的文本图像重建和赔偿...
摘要：本研究的重点是使用先进的计算机视觉和深度学习技术提出文本图像重建和赔偿框架来保存柬埔寨的历史高棉棕榈叶手稿。为了解决保存，使用卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN）来填充受损图像中字符缺失的模式。该研究利用Sulukrith集[1]，该集合由91,600张图像组成，分为两个部分：90,600个训练图像和1,000张测试图像。每个图像包含高棉棕榈叶脚本的单个字符。训练图像故意降解为三种不同的变体，每个变体均遭受三个级别的降解（1级，第2级和第3级）。评估性能并比较卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN）模型的有效性，并采用了各种评估指标。这些指标包括均方根误差（MSE），峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM）。通过根据这些指标评估两个模型的结果，可以观察到，GAN模型在MSE，PSNR和SSIM方面始终优于CNN模型。与CNN模型相比，GAN模型达到了较低的MSE值，较高的PSNR值和更高的SSIM值，这表明其在图像重建和保留原始文本方面具有出色的性能。
疫苗伤害赔偿计划
《公共准备和应急准备法案》（PREP 法案，42 USC §§247d 至 6d）授权卫生与公众服务部部长发布声明，对因实施或使用针对确定构成当前或未来公共卫生紧急风险的疾病、威胁和状况的对策而导致的损失索赔免于承担责任（故意不当行为除外）。这种有限的责任豁免适用于参与此类对策的开发、制造、测试、分发、管理和使用的实体和个人。已经针对各种炭疽病、肉毒杆菌中毒、COVID-19、天花和其他医疗对策发布了 PREP 法案声明。PREP 法案和第 1 页讨论的 NCVIA 类似，在平衡制造商的责任保护和为请愿者提供更清晰的途径方面。有关更多信息，请参阅 www.phe.gov/Preparedness/legal/prepact/Pages/default.aspx。
