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World File Search System风险评估
常见问题解答 - 风险评估 - 研究伦理办公室
1。传染病或疑似传染病的致病性，包括疾病的发病率和严重程度（即轻度发病率与高死亡率，急性与慢性病）。潜在疾病越严重，风险越高。2。传播途径 - 例如，肠胃外，空降或注射。这可能不是针对新隔离的代理而确定的。微生物和生物医学实验室（BMBL）的生物安全指南表明，当信息不完整并且需要主观判断时，通常建议使用保守的方法并实施普遍的预防措施。代理人对人员的风险更高，因为它们引起了许多有记录的实验室感染。注意：如果没有确定的信息，IBC通常会使用更保守的方法。3。代理稳定性 - 代理在环境中随着时间的推移生存的能力。应考虑诸如传输途径，温度，湿度，紫外线和化学消毒剂等因素。4。感染剂量 - 感染剂量的剂量可以从1到数十万个单位不等。5。浓度 - 单位体积的传染性生物的数量。要处理的集中材料的体积也很重要。6。起源 - 指地理位置（例如，国内或外国）；宿主（例如，感染或未感染的人或动物）；或来源的性质（潜在的人畜共患病或疾病暴发有关）。7。从另一个角度来看，这种考虑可以包括代理商对危害美国牲畜和家禽的潜力。重组或合成核酸分子 - 应使用野生型生物体风险评估中使用的相同因素。涉及重组或合成核酸分子（NIH指南）的NIH研究指南是评估风险并建立适当的生物安全水平的关键指南。8。有效预防或治疗干预的可用性。预防的最常见形式是用有效的疫苗免疫。暴露后预防可能包括给予疫苗，免疫球蛋白，抗生素或抗病毒药物。
英国捕获气候变化风险评估
Fens是英国最大的沿海低地。这些生产性洪泛区在战略上对粮食生产（包含英国1级农业用地的一半）以及人口和经济不断增长的所在地（与剑桥和彼得伯勒等经济中心的扩大有关）。自然的洪泛区和湿地，在过去的四个世纪中，芬斯已经演变为排水通道，洪水和沿海防御，潮汐屏障和广泛抽水的工程景观。前湿地的排水允许在肥沃的泥炭地上开发生产性农业，但这仍然取决于维持由由工程溶液支配的复杂水管理制度，这些解决方案由工程溶液来排出农作物，否则将被水淹没/被淹没，并在雨水条件下灌溉农作物。虽然芬斯的农业在各种农作物中仍然有效，但强化的农业实践导致肥沃的泥炭地土壤以及进行性巩固和沉降（在某些地方流失了5m）。泥炭地的退化也释放了大量碳，并导致自然内陆湿地栖息地的丧失。过去的土地转化导致陆地生物多样性的栖息地损失，使其分成相对较小的口袋，连通性有限。沿海盐沼泽继续与FEN海岸线的大部分接壤，但是随着海平面的上升，它们在涨潮和保护危险免受沿海洪水的坚硬防御措施之间被“挤压”。来自东英吉利的相关潮汐量规数据显示，自1956年以来，海平面上升趋势为2.8 mm/年，但加速度的海平面上升趋势；在最初的30年中，最初的30年增加了0.5毫米/年，在最近30年中上升了4.0毫米/年。
公众对法院算法风险评估的态度
参考：•acemoglu，D。（ed。）。（2021）。重新设计AI。麻省理工学院出版社。•De Cremer，D。和Tyler，T。R.（2007）。信任对权威和程序公平性对合作的影响。应用心理学杂志，92（3），639。•De Freitas，J。，Schmitt，B。，＆Haslam，N。（2023）。对AI工具态度的心理因素。自然人类行为，7（11），1845- 1854年。•Greenstein，S。（2022）。在人工智能时代（AI）保存法治。人工智能与法律，30（3），291-323。•Sætra，H。S.，Borgebund，H。和Coeckelbergh，M。（2022）。避免通过算法稀释民主。自然机器智能，4（10），804-806。•Simmons，R。（2017）。大数据和程序正义：使刑事司法系统中的算法合法化。俄亥俄州圣公司。L.，15，573。•Stilgoe，J。（2024）。AI有民主问题。公民的议会可以提供帮助。Science，385（6711），EADR6713。 •Sunshine，J。和Tyler，T。R.（2003）。 程序正义和合法性在塑造公众对警务支持方面的作用。 法律与社会修订版，37（3），513-547。 •Tyler，T。R.（2006）。 人们为什么遵守法律。 普林斯顿大学出版社。 •Wang，A。J. （2018）。 程序正义和风险评估算法。 可在SSRN 3170136中获得。Science，385（6711），EADR6713。•Sunshine，J。和Tyler，T。R.（2003）。程序正义和合法性在塑造公众对警务支持方面的作用。法律与社会修订版，37（3），513-547。•Tyler，T。R.（2006）。人们为什么遵守法律。普林斯顿大学出版社。•Wang，A。J.（2018）。程序正义和风险评估算法。可在SSRN 3170136中获得。
非准备冰冻蔬菜中李斯特菌单核细胞增生李斯特菌的定量风险评估模型
1山调查中心（峰会），政治研究所是葡萄牙Bragança5300-253 Santa Apoli校园的BragançaCnico； vcadavevez@ipb.pt 2 Polyt Institute在山唱片中的可持续性和技术实验室是BragançaCnico，Santa Apoli Campus，5300-253Bragança，葡萄牙3独立研究员，18 Rue Mohamed Al Ghazi，Rabat 10170，摩洛哥； rpouillot.work@gmail.com 4营养和食品安全部，世界卫生组织，瑞士日内瓦1202； deju@who.int（J.D.O.M.）; Hasegawaa@who.int（A.H.）5 Edafology Center y Biolog I Applied Del Segura，Spundo Campus的科学研究高级科学研究（Cebas-CSIC），25，30100 Murcia，西班牙穆尔西亚； aallende@cebas.csic.es 6上海科学技术大学健康科学与工程学院，上海，200093年，中国； qdong@ust.edu.cn 7伊利诺伊州伊利诺伊大学伊利诺伊州伊利诺伊州伊利诺伊州伊利诺伊州香槟分校的食品科学和人类营养系，美国伊利诺伊州61801，美国； mstasie@illinois.edu 8美国俄勒冈州立大学俄勒冈州立大学食品创新中心，美国97209； jovana.kovacevic@oregonstate.edu 9风险评估部，法国食品，环境和职业健康与安全机构（ANSES），14 Rue Pierre et Marie et Marie et Marie et Marie curie Maison-Alfort，94701，法国Maison-Alfort； laurent.guillier@anses.fr *通信：ubarron@ipb.pt（U.G.-B.）; sanaam@who.int（M.S.）;电话。： +351-273-303-325（U.G.-B。）
使用FTA-FBN型号对海上自动表面船舶碰撞的风险评估
海上自主地表船（质量）展示了海上运输的未来，引起了国际海事社区的越来越多的关注。对质量的碰撞风险分析揭示了未解决的挑战，如果没有适当的解决方案，将导致相关风险控制措施和政策的错误发展。在挑战中，现有文献中有两个重要的是缺乏实现定量风险评估的历史失败数据，以及2）相关风险因素之间复杂的因果关系。本文旨在开发新的故障树分析模糊贝叶斯网络（FTA-FBN）模型，以对数据的不确定性进行质量碰撞风险评估。首先，它通过FTA建立了风险因素之间的因果关系。其次，将获得的FTA图映射到BN中可以进行故障诊断，并识别影响质量碰撞的最重要因素。在此过程中，进行了一项调查，以收集用于配置相关影响力因素的条件概率的主要数据，并量化开发的BN以进行风险诊断和词典。最后，通过使用灵敏度分析和三个公理来验证新模型，然后应用于进行基于方案的风险预测和诊断以产生有见地的发现以指导大众导航安全。此外，BN向后推理确定了关键的碰撞风险，包括外部物理攻击，基于海岸的运营商的培训不足，船舶设备和系统的维护不足以及网络安全威胁。结果表明，FTA-FBN模型实现了专家评分过程的简化，降低了计算复杂性，并解决了由于历史事故数据缺乏历史事故数据而导致的大规模碰撞及其风险因素之间建立因果关系的挑战。改编后的新模型可以提供制定安全导航政策的参考，并为航运公司提供重要的见解，以确保其船舶和造船厂的安全导航以优化船舶设计。
第十二届生物农药研讨会专家小组的报告，涉及生物农药风险评估的问题制定
经济合作与发展组织（OECD）是一个政府间组织，在该组织中，北美和南美，欧洲，亚洲，亚洲和太平洋地区以及欧盟的38个国家的代表以及欧盟共同协调和协调政策，讨论相互关注的问题，并共同应对国际问题。经合组织的大部分工作都是由由成员国代表组成的200多个专业委员会和工作组进行的。来自几个合作伙伴国家和感兴趣的国际组织的观察员参加了经合组织的许多研讨会和其他会议。委员会和工作组由位于法国巴黎的经合组织秘书处提供，该秘书处被组织成董事会和部门。
信用风险评估中的人工智能和机器学习：提高准确性并确保公平性
信用风险评估已成为现代金融领域关于明智贷款决策的主要关注点之一。尽管一些研究使用了传统的逻辑回归和线性判别分析技术，但在当今复杂且数据丰富的环境中，这些技术已越来越不适用。此类模型通常难以处理大型数据集和非线性关系，从而降低了其预测能力和适应性。人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 为信用风险建模提供了两种最具创新性的方法。本文回顾了一些用于提高信用风险评估准确性和效率的 ML 模型，从随机森林和支持向量机到神经网络。与更传统的模型相比，人工智能模型可以通过使用大量结构化和非结构化信息（包括社交媒体活动和交易历史等替代信息源）来提高预测准确性。然而，尽管具有明显的优势，但在信用风险评估中使用人工智能仍面临一些挑战，包括模型不透明、偏见和法规遵从性。这种“黑匣子”的性质，尤其是对于深度学习算法而言，会限制其可解释性，并使监管合规性和决策合理化变得复杂。为了解决这种“黑匣子”性质引起的问题，已经实施了可解释的人工智能技术，即 Shapley 值和 LIME，以提高模型的透明度，并提高利益相关者对决策支持系统的信任。本评论旨在评估人工智能和机器学习在信用风险评估中的当前应用，权衡各种模型的优势和局限性，并讨论信贷机构采用这些模型时所涉及的道德考虑和监管挑战。
通过生成AI增强自主驾驶安全性分析：自动危害和风险评估的比较研究
摘要 - 自主驾驶技术的出现突显了对全面危害分析和风险评估（HARA）的需求，以确保车辆系统的安全性和可靠性。传统的Hara过程虽然是固有的，但本质上是耗时的，并且会遇到人为错误，因此需要采取变革性的方法来加强安全工程。本文介绍了生成人工智能（AI）的综合应用，作为在自动驾驶安全分析中增强HARA的一种手段。生成的AI以其预测建模和数据生成能力而闻名，可利用HAR的劳动密集型要素自动化，从而加快了该过程并增强了安全分析的彻底性。通过实证研究，该研究将安全专家进行的常规HARA实践与补充生成AI工具的传统习俗进行了对比。基准比较的重点是关键指标，例如分析时间，错误率和风险识别范围。通过采用生成AI，该研究表明了效率的显着上升，这可以通过减少的时间表和扩展的分析覆盖范围来证明。A-Aimaigment流程还提供了增强的头脑风暴支持，刺激创造性的问题解决并识别先前未知的风险因素。这些发现突出了生成AI通过简化工作流程，Mitigat的监督以及扩大危险感知的地平线来改变安全工程范式的潜力。本文主张在安全系统开发的早期阶段将生成性AI整合起来，以识别和解决潜在系统脆弱性。这样做，它提出了一种主动的安全文化，该文化与自主驾驶技术的动态复杂性保持一致。本文通过讨论对未来安全工程实践的影响以及生成AI在建立严格的，容忍故障的自主驾驶系统中的关键作用。
定量风险评估（QRA）财团
•由5个美国5个主要天然气传输运营商的联盟 +动态风险（包括Enbridge，TC Energy，boardwalk，Williams，Socalgas）在Q4 2022年成立•60222美元•60万美元的总资金为60美元。
妊娠风险评估监测系统第 8 阶段报告
我们感谢所有与我们分享孕前、怀孕和产后经历的佛蒙特州参与者。本报告由佛蒙特州 PRAMS 协调员 Lucia Orantes (Lucia.Orantes@vermont.gov) 领导和撰写。调查数据由 PRAMS 数据经理 Rachael Lizotte 和 Elizabeth Goss 收集。分析和验证由佛蒙特州卫生部卫生统计和信息学部的 Michael Nyland-Funke、Teri Hata 和 Michael Kenny 进行。设计、数据可视化指南和可访问性支持由该部门的信息主管 Mary Fafard 提供。我们感谢 CDC PRAMS 工作组，其中包括 CDC 生殖健康部的 PRAMS 团队。