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美国人机系统集成 (HSI) 简介...
执行摘要 人机系统集成 (HSI) 是一种系统性的、组织范围的方法，用于实施新技术和现代化现有系统。它是管理理念、方法、技术和工具的组合，旨在在收购过程中强调最终用户在组织流程或技术中的核心作用和重要性。这种方法通过考虑系统的所有元素来优化这些系统的安全性和效率。传统的技术实施方法侧重于机械、硬件和软件设计挑战。通常，很少关注最终用户及其能力和局限性。人们假设技术的引入会自动被用户接受并会提高工作绩效。这并不总是正确的。
网络安全的人机系统集成方法
北约 STO HFM-259 工作计划的核心是开发网络安全人机系统集成框架。该框架是收集和整理与网络安全中涉及的人为因素有关的可用信息（报告、论文、概念、理论、策略等）的必要步骤。基本假设是人类是网络系统中的重要节点，因此他们的行为会影响该系统的（不）安全性。下一步，我们通过每个参与国的主题专家访谈测试了开发的框架，并将本体实施到软件系统（数据库和工具）中，其中包括使用收集到的源进行填充。开发用于研究网络安全的 HSI 框架的主要步骤是实际的编码过程。
点合并：提高空中人机系统集成度...
点合并提供了一个框架，可减少飞机在接近繁忙机场时进入“传统”等待航线的要求。通过点合并到达机场标准到达路线 (STAR) 的飞机无需雷达引导，而是沿着中间定位点 (IF) 的圆形“序列弧”飞行，然后由空中交通管制员 (ATCO) 引导到 IF 开始仪表进近。这种设计通过帮助开发和维护 ATCO 态势感知、提高自动化程度和减少管制员工作量来支持人类操作员。此外，点合并操作的好处符合 SESAR 的目标，包括提高安全性、降低 ATM 成本和增加空域容量（SESAR 联盟，2009 年）。
ANSI/HFES 400-2021 人类准备程度量表...
人机系统专家：在人机工程、人机系统集成或相关领域接受过专门培训或具有相关经验的合格专业人员，确保在整个系统设计和开发过程中充分识别和解决人机系统考虑因素。人体系统专家通常拥有人为因素、人体系统集成、工业工程、安全、心理学、生理学或相关领域的高级学位或证书。从业者还可以通过专业人体工程学认证委员会 (BCPE) 获得专业认证。人体系统专家可能是专门从事特定人体系统集成领域的从业者（例如，人为因素工程师、安全工程师、培训系统开发人员或人力规划师）。
人机一体化设计与分析系统...
随着自动化和先进技术被引入交通系统，从下一代航空交通系统（称为 NextGen）到以智能交通系统为代表的先进地面交通系统，再到为太空探索而设计的未来系统，越来越需要有效地预测未来系统在辅助技术的要求下将如何容易出错。一种以安全和非侵入方式研究辅助技术对人类操作员影响的正式方法是使用人类性能模型 (HPM)。在提出、开发和测试复杂的人机系统设计时，HPM 起着不可或缺的作用。一种称为人机集成设计和分析系统 (MIDAS) 的 HPM 工具是 NASA 艾姆斯研究中心 HPM 软件工具，自 1986 年以来一直用于预测人机系统在各个领域的表现。MIDAS 是一个动态的集成 HPM 和模拟环境，有助于在模拟操作环境中设计、可视化和计算评估复杂的人机系统概念。本文将讨论一系列航空特定应用，包括用于为 NASA 航空安全计划建模人为错误的方法，以及用于评估 NextGen 操作的驾驶舱技术的“假设”分析。本章将最终提出用于评估辅助技术的复杂人机系统设计的预测 HPM 领域的两个挑战：(1) 模型透明度和 (2) 模型验证。
用于定位的公共通道中的多代币流通......
借助无人机技术的小型化和成本降低，可以实现由多架小型无人机组成的系统，而不是仅使用一架大型无人机。虽然多无人机系统在许多应用领域可以更高效地运行，但它也存在一些局限性。通信是这些系统最重要的限制之一，而飞行自组织网络（FANET）是在没有预装基础设施的情况下有效的解决方案。在 FANET 中，无人机需要知道彼此的位置信息以确保无碰撞协调。因此，无人机之间共享位置信息在 FANET 中发挥着重要作用。基于令牌的方法是用于位置信息共享的重要方法之一。在这种方法中，包含无人机坐标的令牌在无人机之间流通。因此，无人机通过流通的令牌知道彼此的位置。然而，尤其是在无人机群中，令牌的流通需要更长的时间，并且可能导致更高的错误率。使用多个令牌可以减少多无人机系统中的平均流通时间和位置信息错误率。在现有的多令牌研究中，假设每个令牌使用单独的通信通道来解决令牌碰撞问题。本文提出了一种新的基于多令牌的多无人机系统位置信息共享系统。在这个系统中，虽然只有一个公共通道用于令牌流通，但另一个通道用于控制数据包，以最大限度地减少令牌碰撞
使用 Python 探索图像处理
深度学习的兴起：卷积神经网络 (CNN) 等深度学习技术越来越多地用于图像分类、对象检测、分割等，这将巩固 Python 作为首选语言的主导地位。基于云的图像处理：随着向云计算的转变，Python 利用基于云的资源处理大规模图像处理工作负载的能力将成为一大优势。边缘计算：Python 适用于资源受限的环境，这使其成为边缘计算场景的关键，在这种场景中，图像处理任务在更靠近数据源的设备上执行。实时应用：Python 的效率和低延迟对于实时图像处理应用（如自动驾驶汽车、医学图像分析和增强现实）至关重要。可解释的人工智能和人机系统：随着对图像处理算法的透明度和可解释性的需求不断增长，Python 的可解释人工智能和人机系统工具将变得非常宝贵。
征集论文 HFM-RSY-377 研讨会
B) 人机系统与行为 (HSB) 领域提供科学基础并探索新技术，以优化个人、团队和组织的绩效及其与社会技术系统的互动，从而实现高效的任务绩效。这包括人为因素、人机系统集成以及军事行动中的认知、心理社会、组织和文化方面的研究。关于人机系统集成的贡献涵盖复杂性、全生命周期可承受性、人为错误和疲劳管理、智能代理、人类认知和物理资源管理、人体测量、人机界面、通信和团队合作、绩效评估、增强和辅助、（半）自动化系统中的培训和功能分配。关于个人和团队准备的贡献涵盖价值观和道德、领导力、多国行动、人类增强以及应对个人的心理、认知和身体需求。对组织效能的贡献包括人力资源管理、培训、互操作性、共享决策、同步态势感知、恢复力、理解恐怖主义、心理战和应对军事组织的新需求。
讲座-16-Introwuction-ai.pdf
了解使智力成为可能的原则（在人类，动物和人造代理中）。开发智能机器或代理（无论它们是否作为人类运行）。在人类努力的所有领域中形式化知识和机械推理。使使用计算机像与人一起工作一样容易。开发人机系统，以利用人类和自动推理的互补性。
AZAD M. MADNI 简历
▪ SAE 549，系统架构，2009 年至今（广泛修订和讲授） ▪ SAE 599，信息-物理-人机系统基础（已开发） ▪ 流程设计和管理（波音公司） ▪ 复杂系统和社会技术系统思维（波音公司） ▪ 复杂系统设计和管理（波音公司） ▪ 认知工程和人机系统集成（波音公司） ▪ 通过建模和仿真技术创造“手心出汗效应”（美国海军，