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2024 年度报告 - 协作行动以实现...
为了实现性别平等，RISE 在一个全面的互联框架内解决问题，其中包括应对基于性别的暴力和骚扰 (GBVH) 的措施。然而，解决和预防基于性别的暴力和骚扰本身需要一种交叉方法，必须将来自多个部门的不同参与者聚集在一起，他们愿意超越界限和不同的目标，朝着一个共同的目标努力。RISE 继续发挥这一重要作用，召集服装、鞋类和纺织品供应链，聚集上游和下游参与者，以及关注女性领导力和权利的组织和合作组织。2024 年，由于提高认识、监管发展和消费者监督，我们目睹了人们对性别平等的兴趣日益增加，但与此同时，我们也目睹了对女性的强烈反对。现在，RISE 比以往任何时候都更需要扩大和扩大其努力，并利用其多部门合作者和合作伙伴来应对这些挑战并建立一个更好的工作世界。
外骨骼，AGV和协作机器人
工作与安全。您对工作和连接眼镜的研究的背景和目的是什么？AurélienLux。 在研究的起源上，这是一个与玻璃或互联头盔公司使用的风险相关的风险的问题。 的确，这些失望越来越多地使用了 - 尤其是在维护部门，但也在生产中 - 没有潜在风险是真实的问题。 首先，我们想知道使用这些位移设备的使用的影响，尤其是单层瀑布的风险，占工作中事故的11％。 为此，我们进行了一项实验室研究，在此期间，我们要求80名18至50岁的参与者遵循一条直线和另一条蜿蜒的途径。 第一次旅行是没有眼镜的，以便有参考课程。 然后他们重新开始，但是这次配备了一场连接的灾难，通过该灾难，练习是不同的。 一些练习很容易，例如计算显示的符号数量；当分析齿轮旋转方向时，其他更困难的是需要更多的关注。AurélienLux。在研究的起源上，这是一个与玻璃或互联头盔公司使用的风险相关的风险的问题。的确，这些失望越来越多地使用了 - 尤其是在维护部门，但也在生产中 - 没有潜在风险是真实的问题。首先，我们想知道使用这些位移设备的使用的影响，尤其是单层瀑布的风险，占工作中事故的11％。为此，我们进行了一项实验室研究，在此期间，我们要求80名18至50岁的参与者遵循一条直线和另一条蜿蜒的途径。第一次旅行是没有眼镜的，以便有参考课程。然后他们重新开始，但是这次配备了一场连接的灾难，通过该灾难，练习是不同的。一些练习很容易，例如计算显示的符号数量；当分析齿轮旋转方向时，其他更困难的是需要更多的关注。
mibig 4.0：通过全球协作推进生物合成基因簇策划
M. M. Zedouc 1，†，Caire Blin 2， *，†，Nico L.L.louwen 1，豪尔赫（Jorge）的名字，1，卢雷罗（Loureiro）1，Chantal D. Bader 3，Constance B。女人3、6，何塞D.D。节日7，猜测14，我不知道Hanif 15，Eric J.N.由55、70、75，Rile和S59、60，拉奎尔hag AS 67，力量Charri 25，77，77，Hyukjae Choi Chroy 83，Melinda S31，夏洛特和OW，32岁， Robin T以弗39， Al-Sumukh A. Alharthi 52，Mariela Rojo 53，Amr A. Arishi Avalon 56，J。Abr和Av Elar-Rivas 57，Kyle K. AXT 34，Hellen B克里斯汀·比梅尔曼斯（Christine Beemelmanns）3，24， Ricardo M. Borges 67，Rainer Bordes 68，69，Milena Breit 16，17， Cano-Prieto 2，Joy 74，Victor J.31，夏洛特和OW，32岁， Robin T以弗39， Al-Sumukh A. Alharthi 52，Mariela Rojo 53，Amr A. Arishi Avalon 56，J。Abr和Av Elar-Rivas 57，Kyle K. AXT 34，Hellen B克里斯汀·比梅尔曼斯（Christine Beemelmanns）3，24， Ricardo M. Borges 67，Rainer Bordes 68，69，Milena Breit 16，17， Cano-Prieto 2，Joy 74，Victor J.JéromeCollemare 82，JAC。路易斯·卡莱布·达马斯·拉莫斯（Luis Caleb Damas-Ramos 2），达米亚尼（Damiani）87的泰特斯（Titus of Damiani 87在1 95，Erin A. Garza 96，Athina Gavriilidou 23，Andrea Gentiles 97，98，Jennif，hans Gerstmans 100，101，102， Greco 52，Juan E. Green 46，Sebastian War 7，9，Shaday Flores 104， 107，Kristina Haslinger 108，Beibel He 109 109 109 87，Jethro L. Hemmann 110，Hindr和Hindr和1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 113 h 2，当耶和华AB 1，114，115，Thanh-Hau Huynh 116和手2，Eunah Jeong 81，Jiayi Jing 1，Jung Jng 116，Yong Kang 116， 121，金122，罗伯特·A。
用于协作环境中长期心电图监测的物联网设备
具有无线连接的无处不在的心电图 (ECG) 传感将成为传统医院内医疗监测的可靠替代方案。本文介绍了一种使用协作诊断网络上的 IoT 环境的长期 ECG 测量设备原型。我们提出了一个协作愿景，即在设计长期 ECG 监测设备的两个主要路径上开展工作：设计路径和决策路径。设计路径包括传感器设计、模拟前端设计、IoT 设备设计、网关应用程序和云应用程序。决策路径是从获取的 ECG 信号到 IoT 设备级别的软件决策、网关级别和云应用程序级别的软件决策，再到人类所代表的最高级别。我们根据皮肤电极接触阻抗、运动伪影、信号质量和皮肤电极化学相互作用，总结了导电纺织品 (ECT) 作为长期可穿戴 ECG 电极的主要材料的演变和性能。所提出的系统拓扑结构旨在降低协作诊断网络环境中的功耗。
SUPER：利用生物反馈增强脑机接口增强人机防御协作——初步结果
本文介绍了实时系统用户性能增强 (SUPER) 项目的初步结果，该项目通过集成生物反馈的新型人机界面 (HCI) 探索远程自主系统 (RAS) 操作员的人类增强 (HA)。我们的方法旨在超越国防和安全行动中现有的性能基准，为 RAS 操作员开发人类数字孪生做出贡献。SUPER 的多模态生物反馈系统整合了来自大脑活动、听觉和眼球运动等生理信号的数据，通过机器学习提供对认知状态的高级理解。模拟危险环境医疗分诊场景作为实验刺激，采用受试者间设计，有 32 名参与者。他们在三种条件下执行远程分诊任务：没有实时生物反馈的对照组（n=12）、提供实时生物反馈的系统（n=12）和具有认知训练课程的系统（n=8）。这种场景使我们能够评估实时生物反馈和大脑训练对高需求 RAS 任务期间认知功能的影响。 SUPER 满足了国防部门管理高脑力负荷的需求，其创新的生物反馈系统旨在实时最大限度地提高操作员的表现，其潜在应用范围超出了国防领域。初步结果令人鼓舞，表明参与者的表现与他们的认知状态之间存在很强的相关性。
自主协作系统的未来管理
在项目的第一年中，法医研究集中在对国际人道主义法的调查上，涉及对具有自治功能进行地面战斗的地面武器系统的要求。This has included participation in the conference Responsible AI in the Military Domain Summit (Reaim Summit 2024) on military use of autonomous systems and artificial intelligence and to follow in general the ongoing international development and discussion on theme, such as Group of Governmental Experts on Lethal Autonone Weapons Weapons Weapons Weapons Weapons Weapons Weapon Weapons Weapons Weapon Weapons Onon Certonies Weapons Only Weapons Only Weapons Only Weapons Only Weapons Only Weapons Only Weapons只有武器仅武器弹药只有武器，只有武器仅武器仅武器，只有武器仅武器仅武器，只有武器只有武器，只有武器仅武器只有武器，只有武器只有武器只有武器只有武器只有武器武器武器武器武器只有武器武器武器。 （CCW）。工作的结果将在2025年发布的FOI备忘录中进行总结。结果也是该项目未来法医研究的基础。未来的研究活动是与其他国际法研究人员一起开发的，这些研究人员还活跃于演示UCAV项目，以确保考虑相关项目。
人机协作的互补性
人工智能 (AI) 有可能显著提高人类在各个领域的表现。理想情况下，人类与人工智能之间的协作应产生互补团队绩效 (CTP)，这是他们任何一方都无法单独达到的绩效水平。然而，到目前为止，CTP 很少被观察到，这表明人们对互补性的原理和应用理解不足。因此，我们开发了一个互补性的一般概念，并形式化了其理论潜力以及在决策情况下的实际实现效果。此外，我们将信息和能力不对称确定为互补性的两个主要来源。最后，我们在两项实证研究中说明了每个来源对互补潜力和效果的影响。我们的工作为研究人员提供了决策中人机互补性的全面理论基础，并表明利用这些来源是设计有效的人机协作（即实现 CTP）的可行途径。
基于基础设施的协作感知：概述和挑战：预印本
交通交叉点在运输网络中是至关重要的，具有挑战性的节点，其中多个车道和行人汇聚。大约四分之一的交通死亡人数，大约有四分之一的交通损伤发生在交通交叉点（1）。这些交叉路口的有效管理对于确保所有用户的安全性和效率至关重要，包括车辆，行人，骑自行车的人和脆弱的道路使用者（VRUS）（2，3）。随着传感器感知技术的进步，例如雷达，光检测和范围（LIDAR）和相机，交通交集正在发展为动态和数据富的环境。通过使用这些数据创建一个实时数字双胞胎，我们可以实现实时数据驱动的决策以及一系列应用，例如向连接的车辆（CVS）（CVS）和连接的自动驾驶汽车（CAVS）（CAVS），安全性信号传导以及限制优化的优化和提高效率和提高安全性（4-7）。
Maestro：基于意图的6G网络的LLM驱动的协作自动化
I。出现了S 6G，由于新的应用程序和用户订阅的激增，对当前网络的需求迅速增长。为了应对这些挑战，探索了创新的解决方案，例如多租户方法。这使网络运营商和服务提供商可以共享资源，从而提高运营效率。但是，这种共享环境引入了用户需求和网络容量的复杂波动。管理这些复杂性需要确定关键的架构和技术对6G。基于意图的网络（IBN）可以使用意图使用最小的外部干预[1]实现灵活和模拟的网络操作。声明意图仅描述了持续状态，而无需提及详细行动以实现它。因此，系统内部复杂性被抽象为高水平的意图。的意图是由试图将电流与所需状态持续匹配的网络调和。大型语言模型（LLM）越来越多地提出了创建真正的自主网络[2]。llms在文本生成，事实信息以及复杂的逻辑和时间推理中表现出色。他们擅长与API等外部工具进行交互。通过利用其新兴推理，可以将基于LLM的代理嵌入到整个Intent驱动的6G架构中。这将创建一个集体智能系统，用于网络服务提供和资源共享与所有利益相关者的目标保持一致。尽管如此，LLMS遇到了重大挑战，包括开销，幻觉和安全威胁。他们需要改善数学推断以及处理复杂环境。很多时候，LLM会产生反映社会偏见或毒性的结合[3]。服用这些