Using a Brain-Inspired Decision-Making System to Model a Real-Time Responsive Risk Assessment of the Dynamic Tasks Involved with Hazardous Materials
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Risk assessment of the operations utilized in processing products and services always deals with uncertainties and complexities. The ever-evolving complex and dynamic circumstances make it very difficult to identify and analyze potential events affecting workers’ safety and health. Our first study was on managing the risky situations of a dynamic environment, the transport and storage of residual hazardous materials with high variation in operational times. It showed that the dynamicity of operational functions has a direct relation to the risk of accidents and suggested that such environments require a system to decide whether to perform each new action on a suspected risk condition or not. A practical framework, engaged close to the variable functions involved in potential events, is needed to provide reliable measures for risk assessment. Based on these measures, this framework would help to make decisions at the right time and to take preventive actions. It would support the decision-making process by recognizing the risk-associated features of available information and offer continuously updated alternatives for appropriate actions to prevent unsafe operations. In our second study, we developed a brain-inspired decision-making system for the real-time configuration of dynamic environments. That decision-making system builds knowledge from the least to the most similarities between experienced states to determine the most appropriate action(s) to rapidly reorient risky operations to a safe condition. This paper aims to verify the second study’s proposed system performance in the simulated environment discussed in our first study on residual hazardous materials transportation. We extract information, including the effective factors, from that first study and use it in the decision-making system to prevent risky transportation. This model would be useful in daily risk management as a practical framework for establishing safe operations in today’s industrial environments that involve dangerous chemical or radioactive products.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle