摘要。目的。通过同时收集多模态生理数据和参与者反应数据来研究任务负荷对表现的影响。同时还获得了对问卷的定期响应。目标是确定最能作为任务表现预测指标的模态组合。方法。一组参与者执行了一项基于计算机的视觉搜索任务,模仿邮政编码分类。必须将一个五位数字分配给六个不同的不重叠数字范围之一。试验以逐步增加任务难度的块形式呈现。同时收集参与者的反应以及 32 个通道的脑电图 (EEG) 数据、眼动追踪数据和皮肤电反应 (GSR) 数据。在实验的离散时间点使用 NASA 任务负荷指数自我报告工具。主要结果。随着认知任务负荷的增加,低 β 频率 EEG 波 (12.5-18 Hz) 更加突出,其中大部分活动发生在额叶和顶叶区域。同时还伴随着更频繁的眨眼和瞳孔扩张。眨眼持续时间与任务表现密切相关。GSR 信号的相位成分与认知工作负荷有关,而紧张成分则表示更普遍的唤醒状态。参与者报告的主观数据 (NASA TLX) 显示挫折感和心理工作负荷增加。基于单因素方差分析,EEG 和 GSR 与感知工作负荷水平提供了最可靠的相关性,并且是绩效预测最具参考价值的指标(结合起来)。重要性。在与任务相关的活动期间,许多模态都会发挥作用。这些模态中的许多如果适当分组,都可以提供有关任务表现的信息。这项研究表明,虽然 EEG 是任务表现的良好预测指标,但 GSR 等其他模态会增加更准确预测的可能性。此外,在受控的实验室条件下,可以分离最具参考价值或最少数量的模态以在实际工作环境中进行监控。
摘要。本文揭示了发展农业旅游作为多样化农业地区、克服农业衰退、保护民族传统、民间工艺、维护环保食品生产区的工具的因素。作者描述了农村地区发展农业旅游的组织、管理和经济机制的理论基础。发展农业旅游使农村人口达到新的水平,并通过增加面向乌兹别克斯坦共和国国内外市场的服务、环保产品的生产来发展农村生产。本文的目的是确定该地区农业旅游对象的运作特点,并制定发展农业旅游的建议。对象是乌兹别克斯坦共和国,并与其他外国进行比较。主要任务是制定系统的方法,考虑到该地区的特点。分析农业旅游发展的原则和国家经济的特点。综上所述,本文得出结论,其结果对于制定农业旅游优先领域的措施具有实际参考价值。
针对该主题召开了众多技术会议,文献资料广泛,编写一本能够充分描述振动试验的选择和性能,且不会很快过时的专著可能是不可能的。尽管如此,作者认为冲击与振动信息中心赞助的一系列专著之一应该针对这一主题。似乎大量的分析、经验和实践信息分散在各种技术期刊、政府和承包商报告中,也许主要存在于该领域许多工人的潜意识中。他们还认为,一份收集、筛选和整理这些信息的文件将对新人有指导意义,对“老手”也有参考价值。避免过时的问题。专著应尽可能限制于可用于做出合理工程决策的事实和原则,因此应相对独立于测试技术和振动测试设备的未来发展,
NASA STI 计划由 NASA 首席信息官主持。该计划负责收集、组织、归档和传播 NASA 的 STI。NASA STI 计划提供对 NASA 航空航天数据库及其公共接口 NASA 技术报告服务器的访问,从而提供世界上最大的航空航天科学 STI 集合之一。结果在非 NASA 渠道和 NASA 的 NASA STI 报告系列中发布,其中包括以下报告类型:• 技术出版物。已完成的研究或重要研究阶段的报告,介绍 NASA 计划的结果,并包含大量数据或理论分析。包括被认为具有持续参考价值的重要科学和技术数据和信息的汇编。NASA 同行评审的正式专业论文的对应文件,但对手稿长度和图形演示范围的限制不那么严格。
等方面 . 人机功能分配主要包括静态和动态两种类型 , 静态功能分配是从功能特性和需求分析入手 , 通过比较人 和系统在完成该功能上的能力优势或绩效优劣 , 决定该功能分配给人还是系统 . 动态功能分配方法则是在静态 人机功能分配的基础上 , 当动态触发机制响应时 , 允许系统在运行阶段根据情况的变化将功能在人与系统之间 动态地重新分配 , 提高整体的工作效率 . 多智能体的任务分配是指在作战开始前 , 指挥中心通常会根据已掌握的 战场信息 , 对己方作战单元进行任务预分配 . 但随着战场情景变化以及突发情况的出现 , 预分配方案可能会使得 执行任务的效能降低 , 多智能体如何调整自身任务 , 使得执行任务的效能保持最大是其研究的主要内容 . 计算机 任务调度研究的是将任务动态地调用给各个虚拟机并提供给用户使用 , 怎样合理地将任务分配给不同的虚拟机 , 进而提升整个系统的性能是其研究的重点 . 以上分配原则对于多乘员分配有很好的参考价值 , 但舱室乘员间任 务分配时 , 主要考虑到人的特性 , 需要以人的理论基础来加以研究 [4] . 针对实际作战过程中 , 乘员应对非预期事件效率低下的问题 , 本文提出了一种多乘员协同动态任务分配方 法 . 在非预期事件触发时 , 对任务进行 DAG 分解及分层 , 根据乘员脑力负荷、乘员能力、任务相关度以及时间成 本四个因素 , 按照一定的任务分配顺序 , 基于 AHP-TOPSIS 方法进行乘员的优选 , 实时更新乘员状态 , 并以此为 依据进行下一任务的分配 . 任务分配过程可实现随乘员状态变化而动态调整 , 达到负荷均衡、效能最优 , 从而将 多任务分配问题简化为单个任务的多属性决策问题 .
摘要在当今快速的技术进步时代,卷积神经网络(CNN)在许多领域都表现出了卓越的表现。作为深度学习的关键组成部分,CNN已被证明在各种应用程序中都非常有效。由于计算和存储要求,在现场可编程门阵列(FPGA)上部署CNN是一项具有挑战性的任务。本文对FPGA上的CNN部署进行了全面的审查,涵盖了CNN的历史并解释了关键层。对FPGA优化方法进行了一项调查,FPGA优化的方法是按类别概述的。对软件部署以及硬件设计进行了优化,以改善FPGA上的计算,进一步解锁了在资源受限设备上部署CNN的潜力。此外,本综述将详细介绍了在功耗限制下的申请示例。总的来说,这篇评论为研究人员提供了重要的参考价值,以了解CNNS架构,探索FPGA加速方法和应用程序前景。
《AI商业指南Ver1.0》(由经济产业省和总务省发布)——这些指南为参与开发、提供和使用AI技术的企业提供了降低与AI相关的风险的建议。虽然它们不具有法律约束力,但它们是AI运营商了解建议做法的宝贵参考。《日本关于AI和版权的一般理解》(由文化事务厅文化委员会版权分部下属的法律小组委员会发布)——该文件根据目前的讨论情况概述了文化事务厅对AI和版权法相关问题的看法,例如是否可以在未经许可的情况下将受版权保护的作品用于AI培训。人工智能时代知识产权研究会临时总结(人工智能时代知识产权研究会发布)——本临时总结介绍了政府对人工智能和商标、专利法等知识产权等各种问题的看法。它不具有法律约束力,也不是权威性的,但它对于了解当前讨论的方向具有参考价值。
确定并评估了关于氟化物暴露与神经发育和认知的已发表的人类、实验动物和机制研究。截至 2019 年 4 月 1 日,对每个证据流的研究进行了全面评估。在早期的草稿中,很明显动物数据质量较差,而人类数据最具参考价值,将作为置信度结论的基础。因此,动物证据流的发现被确定为不充分,并从后续草稿中删除。动物研究的机制证据保留在附录 F 中。截至 2020 年 5 月 1 日,对当前专著的流行病学数据进行了更新和全面评估,并扫描了 2019 年 4 月 1 日至 2020 年 5 月 1 日期间确定的动物和机制文献,以寻找可能影响置信度结论的重大进展。这项工作没有发现显著证据表明对氟化物如何影响儿童认知神经发育的理解有所增加,也没有加强基于 2020 年可用的人类证据的置信度评估。
我们认为,家庭的存在和结构如何影响经济不平等有两个突出的渠道。首先,家庭与不平等有关,因为它们可以放大或减轻代际和代际之间的不平等。具体而言,选择性交配程度越高,不平等程度就越高;而配偶之间的随机匹配则减轻了不平等。因此,人们(即未来的父母)在哪里相遇以及他们在哪些方面相匹配对下一代很重要。同样,父母对子女的投资也会加剧现有的不平等。其次,经济分析中常常忽略的一个更微妙的点是,即使在家庭内部也存在不平等。思考家庭内部的不平等需要我们摆脱收入不平等的概念。在分析家庭内部的不平等时,消费不平等更为重要,但也更难衡量。当然,家庭内部的收入不平等,尤其是夫妻之间的收入不平等也很有趣。但在考虑福利时,家庭内部的收入不平等并没有太多的参考价值。大多数家庭都会在一定程度上集中资源,因此收入不平等不能很好地反映家庭内部的消费不平等。
NASA STI 计划由 NASA 首席信息官主持。该计划负责收集、组织、归档和传播 NASA 的 STI。NASA STI 计划提供对 NASA 技术报告服务器 — 注册 (NTRS Reg) 和 NASA 技术报告服务器 — 公共 (NTRS) 的访问权限,从而提供世界上最大的航空航天科学 STI 集合之一。结果在 NASA 以外的渠道和 NASA 的 NASA STI 报告系列中发布,其中包括以下报告类型: • 技术出版物。已完成的研究或重要研究阶段的报告,介绍 NASA 计划的结果,并包含大量数据或理论分析。包括被认为具有持续参考价值的重要科学和技术数据和信息的汇编。NASA 对应同行评审的正式专业论文,但对手稿长度和图形演示范围的限制不那么严格。 • 技术备忘录。初步或具有专门意义的科学和技术发现,例如“快速发布”报告、工作文件和包含最少注释的参考书目。不包含广泛的分析。