XiaoMi-AI文件搜索系统
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停机坪运营开始 - ADB Safegate
手动对接飞机，尤其是在恶劣天气下，会增加延误和事故风险。ADB SAFEGATE 提供优化登机口操作的解决方案。我们的 Safedock 高级视觉对接引导系统 (A-VDGS) 提供了一种自动停放飞机的方法，可加快对接过程并通过减少出错机会来提高安全性。与服务于停机坪的其他系统集成，可以共享关键数据以支持机场协作决策 (A-CDM)。运营商可以实时管理以减轻干扰并确保安全高效的登机口操作。
自动化飞机目视检查系统
为了减少对易出错的目视检查和现场检查的依赖，A*STAR 的研究人员开发了一种用于检测飞机表面缺陷的自动化系统。该系统使用机器人或摄像头从不同角度捕捉飞机图像。然后，机器学习算法处理这些图像，从这些图像中检测出各种缺陷。该系统还会定位这些缺陷，将它们映射到 3D 模型上，以可视化飞机表面的缺陷。然后，检查员可以对这些捕获的缺陷进行有针对性的检查和验证。
IOPC 年度报告和财务报表... - GOV.UK
我们专注于通过识别和分享学习来改善警务实践，这一年我们向警察部队和其他警务机构提出了 216 条学习建议。自 2018 年成立以来，我们已提出 400 多项学习建议，这些建议改变或改善了从战术追捕、跟踪和骚扰到搜查令等领域的警务实践。这种对学习的关注旨在帮助从一开始就阻止事情出错，并且部队对我们的学习建议做出了积极回应。
媒体中的生成式人工智能——它是什么，它意味着什么（ETC-0223）
深度神经网络的固有局限性（容易出错、基于有偏见的训练数据构建模型，但没有“理解”上下文的能力，因此存在可怕的道德问题）催生了所谓的“混合”模型。这些神经符号架构将深度学习的自主学习与人类绘制的“知识图谱”的结构和上下文丰富性相结合。这使得 ML 模型能够通过创建上下文知识跨入真正的智能（从简单的学习和复述）。这也使它们更加透明。
制造中的人为误差分析 - Redalyc
摘要 尽管工业自动化水平不断提高，手动装配仍然在各个制造领域发挥着基础性作用。然而，手工操作容易出现人为错误，导致质量问题和经济损失。本文旨在展示一些方法，这些方法可以识别不同类型的错误并评估影响工人绩效的因素的影响。特别显示了 SHERPA 和 HEART 方法。同样，我们还讨论了考虑装配复杂性的重要性，因为它会对工人的认知负荷产生负面影响，从而增加出错的可能性。本文使用了专业文献中的概念，并对人体工程学、工业工程和系统可靠性等多个知识分支进行了阐述。关键词：人类可靠性；装配系统；复杂;人体工程学；持续改进；认知负荷。摘要 尽管制造业的自动化水平不断提高，但手动装配仍然在多个生产领域发挥着关键作用。然而，手工装配操作容易出现人为错误，从而导致质量问题和经济损失。本文旨在提出一些方法，可以识别不同类型的错误以及影响操作员性能的因素。这些方法包括 SHERPA 和 HEART。本文还讨论了考虑任务复杂性的重要性，因为这会对工作人员的认知负荷产生负面影响，从而增加出错的风险。在讨论中，使用了专业文献中的不同概念，同时阐明了不同的知识分支，例如人体工程学、工业工程和系统可靠性。关键词：人类可靠性；装配系统；复杂性、人体工程学、持续改进认知负荷。
自动化监控创新，实现高效、安全的施工实践
随着建筑项目日益复杂，传统监测方法在效率、安全性和竞争力方面面临着越来越大的挑战。传统监督技术劳动密集、间歇性且容易出错。因此，本研究从统计上评估了摄影测量、传感器和算法在实现持续自动监测方面的潜在优势。对本次调查的结果进行了分析，比较了手动和自动监测系统。结果表明，马来西亚建筑业意识到自动监测创新可以实现高效和安全的施工实践。排名最高的因素是摄影测量，其直接现场监测的相对重要性指数 (RII) 为 0.821，加速 3D BIM 建模的相对重要性指数 (RII) 为 0.812。用于实时跟踪工人、设备和进度的传感器的 RII 为 0.82，而危险预测的 RII 为 0.796。根据 RII 的测量，自动化使疲劳度降低了 0.784，劳动强度降低了 0.792，时间需求降低了 0.768。开发了一个概念框架，其中包含了进度、安全和质量控制方面的可衡量改进。与容易出错的人工检查相比，自动化解决方案提供了详尽的地理数据和持续的监控，尽管存在成本、网络安全、隐私和集成方面的障碍。随着竞争和复杂性的增加，建筑监控必须结合新技术、战略变革管理、数据投资和支持法规，以提高盈利能力、安全性和效率。
制造业中的人为错误分析 - Redalyc
摘要尽管工业自动化水平不断提高，但手动装配在各个制造业领域仍然发挥着基础性的作用。然而，手工操作容易出现人为失误，从而导致质量问题和经济损失。本文旨在展示一些可以识别不同类型的错误并评估影响工人绩效的因素的影响的方法。特别展示了 SHERPA 和 HEART 方法。本文还讨论了考虑组装复杂性的重要性，因为它会对工人的认知负荷产生负面影响，从而增加出错的概率。本文使用专业文献中的概念，并阐明了人体工程学、工业工程和系统可靠性等几个知识分支。关键词：人的可靠性；装配系统；复杂;人体工程学；持续改进；认知负荷。摘要尽管制造业的自动化水平不断提高，但手动装配在多个生产领域仍然发挥着关键作用。然而，手动装配操作容易出现人为错误，从而导致质量问题和经济损失。本文旨在介绍一些可以识别不同类型的错误以及影响操作员表现的因素的方法。这些方法包括 SHERPA 和 HEART。文章还讨论了考虑任务复杂性的重要性，因为它会对工人的认知负荷产生负面影响，从而增加出错的风险。在讨论中，我们使用了专业文献中的不同概念，同时阐述了人体工程学、工业工程和系统可靠性等不同的知识分支。关键词：人的可靠性；装配系统；复杂性、人体工程学、持续改进认知负荷。
制造业中的人为错误分析 - Redalyc
摘要尽管工业自动化水平不断提高，但手动装配在各个制造业领域仍然发挥着基础性的作用。然而，手工操作容易出现人为失误，从而导致质量问题和经济损失。本文旨在展示一些可以识别不同类型的错误并评估影响工人绩效的因素的影响的方法。特别展示了 SHERPA 和 HEART 方法。本文还讨论了考虑组装复杂性的重要性，因为它会对工人的认知负荷产生负面影响，从而增加出错的概率。本文使用专业文献中的概念，并阐明了人体工程学、工业工程和系统可靠性等几个知识分支。关键词：人的可靠性；装配系统；复杂;人体工程学；持续改进；认知负荷。摘要尽管制造业的自动化水平不断提高，但手动装配在多个生产领域仍然发挥着关键作用。然而，手动装配操作容易出现人为错误，从而导致质量问题和经济损失。本文旨在介绍一些可以识别不同类型的错误以及影响操作员表现的因素的方法。这些方法包括 SHERPA 和 HEART。文章还讨论了考虑任务复杂性的重要性，因为它会对工人的认知负荷产生负面影响，从而增加出错的风险。在讨论中，我们使用了专业文献中的不同概念，同时阐述了人体工程学、工业工程和系统可靠性等不同的知识分支。关键词：人的可靠性；装配系统；复杂性、人体工程学、持续改进认知负荷。
可组合 AI 用户指南
优化自己？每个可组合 AI 模型都包含一个词典，其中包含它可以用来运行的所有可能特征，其中一些是强制性的，另一些是可选的。一些可选特征可能是来自其他可组合 AI 的输出。在这种情况下，输出数据的可组合 AI 以及接收数据的可组合 AI 都包含衡量该信息可信度的机制（出错的可能性有多大，生成该信息的复杂程度有多高等），因此接收的可组合 AI 可以决定是否使用它。总体目标是重复使用可组合 AI 生成的良好信息，同时避免错误在可组合 AI 生态系统中传播。
隐藏的机会：通过气候行动创造价值
执行差距分析。我们可以从解决CSRD的欧洲同行中学到的一件事是，数据可用性和质量是实施的最大障碍。当今公司的企业资源计划（ERP）和其他中央源系统中，澳大利亚可持续性报告标准所需的许多信息都不存在。它可能会从电子表格和原始文档（例如发票）中手动跟踪。这是效率低下且容易出错的过程的食谱。公司需要密切关注数据策略的基本原理 - 可持续性数据的定义，来源，管理和处理。