Research Brief: How Greenhouse Gas Emissions are Influenced by Stratification and Mixing Events
浅湖和池塘经常发生热分层，这会随着时间的推移影响温室气体排放。随着全球温室气体排放量的增加，了解自然和人为因素非常重要[...]文章《研究简报：温室气体排放如何受到分层和混合事件的影响》首先出现在《湖泊科学家》上。
Classify Jira Tickets with GenAI On Amazon Bedrock
使用快速工程和大型语言模型 (LLMS) 替代传统的 NLP 方法，用于 Jira 票证文本分类。代码示例演练照片由 Annie Spratt 在 Unsplash 上拍摄还记得分类文本意味着踏上机器学习之旅的日子吗？如果您在 ML 领域待的时间足够长，您可能已经目睹了至少一个团队在构建“完美”文本分类系统的兔子洞中消失。故事通常是这样的：第 1 个月：“我们只需快速训练一个 NLP 模型！”第 2 个月：“我们需要更多的训练数据……”第 3 个月：“这已经足够好了”多年来，文本分类已经落入了经典 ML 的范畴。在我职业生涯的早期，我记得训练了一个支持向量机 (SVM) 来进行电子邮件分类。大
2024年9月25日，证券交易监督管理委员会（以下简称证监会）责令金融厅就野村证券（以下简称N公司）的市场操纵事件发布追加罚款令。提出了建议。各种新闻报道都将这一行为归为“展览”范畴，但我们先来看看事件的概要以及从法律角度如何判断。根据委员会的调查结果，涉案产品是在大阪证券交易所上市的长期政府债券期货。 N公司以最佳卖出价或低于最佳卖出价的价格分层下达多份卖出指令，并以较低的价格买入相同的期货（下图左侧）。此外，N公司以最佳买价或其下位价下达多份买单，并以最高价（下图右侧）卖出相同的期货。购买和出售后，他取消了所有其他订单。据称，这种行为屡屡发生。从图像上看，这意味着 N 公司能够通过图表中左
Hydraulic engineer learns key element in water infrastructure projects
水力工程师专门研究液体（即水）的性质和运动。他们的工作需要对水将如何与水坝、桥梁和运河等基础设施相互作用做出高度有根据的猜测。然而，一位年轻的美国陆军工程兵团 (USACE) 水力工程师的方法侧重于与他们的项目相关的另一个也是最重要的因素，即人为因素。
Horizon Aircraft boosts business development team
Horizon Aircraft 已任命 Phil Kelly 为业务发展高级副总裁。Horizon 表示，Kelly“对垂直起降飞机和新技术优化以及需要考虑的人为因素的熟悉和深入了解将极大地增强 Horizon Aircraft 的开发过程”。Horizon Aircraft 首席执行官 Brandon Robinson 评论道：“Phil 是一位 […]
We updated this global plan and it is vital for strengthening aviation security
我们最新版的全球航空安全计划 (GASeP) 旨在通过向政府、行业和其他利益相关者提供详细指导来改善国际航空安全环境。这项新计划侧重于六个全球航空安全重点领域：风险意识和响应；维护强大而有效的安全文化；人为因素 […]The post 我们更新了这项全球计划，它对于加强航空安全至关重要首先出现在 Uniting Aviation 上。
Эксперты развеивают мифы на IT IS conf – 2024
6 月 20 日，在叶卡捷琳堡举行的乌拉尔地区规模最大的 IT 和信息安全趋势会议 IT IS сonf - 2024 上，来自全国各地的顶尖专家齐聚一堂，讨论最紧迫的信息安全问题。该活动以关于网络安全中现有神话的全体讨论开始，由安全专家、“无危险商业”博客作者 Alexey Lukatsky 主持。我们将告诉您演讲者在 IT IS 大会上谈论的内容以及他们提出的建议 误区一：量子加密是一种“缓慢”且无效的技术 人们普遍认为需要量子密钥分发 (KKD) 系统。应对量子计算机的潜在威胁。此类计算机可能会在可预见的未来出现；它们可以轻松破解非对称加密——例如，破坏电子签名、违反安全数据传输（TLS
根据彼尔姆理工学院科学家和企业员工实施发展的初步经济评估，劳动生产率将平均提高30%，由于最大限度地减少人为因素而导致的缺陷将减少25%，时间劳动力成本将降低25-30%
Robot Talk Episode 87 – Isabelle Ormerod
克莱尔与布里斯托大学的伊莎贝尔·奥默罗德 (Isabelle Ormerod) 聊了聊以人为本的设计和机器人领域的女性。伊莎贝尔·奥默罗德是布里斯托机器人实验室设计和制造未来实验室的博士生。她的职业道路始于医疗产品设计行业，在那里她亲眼目睹了人为因素 (HF) 的应用 […]
ASMIS gains powerful new tool – HFACS 8.0
阿拉巴马州诺沃塞尔堡 -- 最近批准的人为因素分析和分类系统 8.0 版 (HFACS) 现已完全集成到三个模块中...
Airline Pilot Training And The Anxiety It Produces Today
飞行员训练轻松吗？当我第一次在航空公司飞行学校环境中开始专业飞行训练时，会感到一定程度的不适。成为一名新聘用的航空公司飞行员有点像从消防站喝水，因为一切都是新的。当时的模拟器训练更加困难，因为联邦航空管理局和各航空公司从未考虑过飞行训练中涉及的人为因素。因此，为了了解当今当前的培训文化，回顾过去非常有帮助。历史总是可以证明我们已经发展了多远，并让我们看到了未来飞行员计划可以改进多少的希望。为成为一名专业飞行员做好准备我在 727 飞行工程师学校开始学习，当时的飞机手册比我的腿还粗。信息量非常大，有人认为最了解情况的航空公司飞行员是了解飞机每一个细微差别的人，他们实际上也可以制造一架飞机。我们称
Solo creators enhanced by a legion of AI agents
在未来五年内，每个人都将有能力从云端雇佣人工智能代理。这些代理将有效地充当我们的人工智能员工和助手，帮助我们完成通常需要其他人或公司服务的任务。雇佣人类员工的需求可能会变得过时。人工智能代理将更具成本效益、更忠诚、更容易沟通，消除了自我、动机和薪资谈判等人为因素带来的挑战。这种转变意味着任何有商业理念、业余项目、愿景或激情的人都可以实施他们的计划，而无需招募团队和应对错综复杂的领导挑战。想象一下，如果想要设计一款游戏，而又不具备编程或艺术方面的专业知识。人们只需聘请人工智能代理并发起对话。描述你想要的游戏，代理将提出后续问题来充实未指定的方面。然后它将开发游戏，处理从代码编写到艺术创作的所有事
Автоматическое программирование делает группы роботов безопаснее и надежнее (+ видео)
来自 Sheffield Robotics 的研究人员使用了一种新方法来自动编程和控制多达 600 个机器人组，同时解决一组特定任务。同时，减少了人为因素的影响和编程过程中可能出现的许多错误，这使得它比以前的方法更加方便和可靠。
