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World File Search System多任务处理
多任务环境中的人为错误 - IEOM
多任务处理对人类行为和绩效有严重影响。如果执行得当，它可能有助于降低成本并提高整个组织的绩效 [4]。但是，如果一个人不能执行多任务处理，则可能会发生错误，这可能导致职业健康和安全风险、事故、基础设施损坏和绩效下降。近年来，人类的多任务处理受到了广泛关注 [5]。特别是，错误管理已成为多项研究工作的重点。不幸的是，作者并不知道最近对该领域发展的调查。本文旨在通过回顾最新研究并强调该领域的挑战来填补这一空白。首先，我们介绍人类的多任务处理并概述该领域的研究主题。然后，我们介绍多任务处理中的错误，并重点介绍因果分析。接下来，我们讨论错误建模、分析方法和测量技术。然后，我们重点介绍错误管理策略。最后，我们讨论现有的努力并强调未来的研究方向。
mh-60s 多任务直升机 n88-ntsp-a-50-9902a/p 六月...
MH-60S 多任务直升机（以前称为 CH-60S）是一款单主旋翼直升机，源自美国海军的 SH-60 海鹰系列和美国陆军的 UH-60 黑鹰系列直升机。MH-60S 正在取代 H-46D、UH-3H、MH-53E、HH-60H 和 HH-1N 直升机。MH-60S 的主要任务包括垂直补给、搜索和救援、垂直机载交付、空降作战、MH-60S 武装直升机和有机载水雷对抗 (OAMCM)。次要任务包括特种作战支援 (SWS)、医疗后送和非战斗人员后送行动。目前，MH-60S 处于国防采购系统的系统开发和演示阶段。基本型 MH-60S 的初始作战能力将于 2002 年 9 月实现；MH-60S OAMCM 版本的初始作战能力计划于 2005 财年实现。
MSS 7000 - 机载 ISR 多任务管理系统
所有传感器数据都关联、记录并叠加在数字地图上。新功能包括用于目标关联和过滤的集成船舶数据库以及用于方便分析和处理视频片段和相机快照的媒体中心。完整的任务数据集以数字方式记录，可以从机载任务系统检索，然后通过 MSS 7000 地面站或更全面的 MSS 7000 任务指挥中心在地面部分进一步分析和传播。地面部分还可以集成到现有 IT 环境中，为相关利益相关者提供对实时或存储的任务数据的安全网络访问。
纳米孔测序的多任务基准数据集
纳米孔测序是第三代测序技术，具有生成长阅读序列并直接测量DNA/RNA分子的修改，这使其非常适合生物学应用，例如人类端粒对象至tomemere（T2T）基因组组装，Ebola Virus Surveillance和Covid-19 Mrna vaccine vaccine vacine vaccine vacine vaccine vaccine vaccine vacine。但是，纳米孔测序数据分析的各种任务中计算方法的准确性远非令人满意。例如，纳米孔RNA测序的碱基调用精度约为90％，而目标的基础精度约为99.9％。这凸显了机器学习社区的迫切需要。一种阻止机器学习研究人员进入该领域的瓶颈缺乏大型集成基准数据集。为此，我们提出了纳米巴塞利布（Nanobaselib），这是一个综合的多任务台上数据集。它将16个公共数据集与纳米孔数据分析中的四个关键任务进行了超过3000万个读取。为了促进方法开发，我们已经使用统一的工作流进行了预处理所有原始数据，并以统一的格式存储了所有中级结果，分析了针对四个基准测试任务的各种基线方法分析的测试数据集，并开发了一个软件包来轻松访问这些结果。纳米巴斯利布可在https://nanobaselib.github.io上找到。
amago-2：打破元中的多任务屏障...
在不同数据集中训练的语言模型通过文本学习解锁概括。增强学习（RL）策略可以通过在序列模型的内存中获得元学习来实现相似的效果。但是，Meta-RL研究主要侧重于适应单个任务的微小变化。在不面对多任务优化挑战的情况下，很难扩展更一般的行为，而很少有解决方案与Meta-RL从大型未标记任务中学习的目标兼容。为了应对这一挑战，我们重新审视了一个想法，即多任务RL被跨不同任务的不平衡返回量表造成的不平衡训练损失所瓶颈。我们建立在基于变压器（内在）元RL的最新进步的基础上，并评估了一个简单但可扩展的解决方案，在该解决方案中，代理人的演员和评论家的目标都转换为分类术语，这些术语将从当前的回报量表中脱离优化。Meta-World ML45，多游戏Procgen，Multi-Task Popgym，Multi-Game Atari和Babyai中的大规模比较发现，这种设计在没有明确任务标签的情况下将在线多任务改编和记忆问题上取得了重大进展。
基于多任务学习的锂离子电池的多国家在线估计
摘要：基于深度学习的状态估计锂电池广泛用于电池配件系统（BMS）设计。但是，由于板载计算资源的限制，多个单州估计模型更难在实践中部署。因此，本文提出了一个多任务学习网络（MTL），将多层特征提取结构与分离的专家层相结合，用于联合估算液管电池的电荷状态（SOC）和能源状态（SOE）。MTL使用多层网络来提取功能，将任务共享与任务特定参数分开。基础LSTM最初提取时间序列特征。由任务特定和共享专家组成的分离的专家层提取了特定于多个任务的不同任务和共享功能的特征。不同专家提取的信息通过门结构融合。任务是根据特定和共享信息处理的。通过彼此共享学习知识，对多个任务进行了同时培训以提高性能。SOC和SOE在松下数据集上进行了估算，并在LG数据集上测试了该模型的泛化性能。这两个任务的平均绝对误差（MAE）值为1.01％和0.59％，均方根误差（RMSE）值分别为1.29％和0.77％。对于SOE估计任务，与单任务学习模型相比，MAE和RMSE值分别降低了0.096％和0.087％。结果显示了该方法的有效性和优势。与其他多任务学习模型相比，MAE和RMSE值的MTL模型分别降低了高达0.818％和0.938％。与单任务学习模型相比，对于SOC估计任务，MAE和RMSE值分别降低了0.051％和0.078％。MTL模型还胜过其他多任务学习模型，在MAE和RMSE值中分别达到高达0.398％和0.578％的降低。在模拟在线预测的过程中，MTL模型消耗了4.93毫秒，这比多个单任务学习模型的组合时间少，几乎与其他多任务学习模型相同。
涉及感觉运动控制的多任务处理过程中的错误相关电位：脑机接口的 ERP 和离线解码研究
人类通过感知和应对错误来实现高效的行为。错误相关电位 (ErrP) 是在感知错误时发生的电生理反应。有人提出利用 ErrP 来提高脑机接口 (BCI) 的准确性，利用大脑的自然错误检测过程来提高系统性能。然而，外部和环境因素对 ErrP 可检测性的影响仍然不太清楚，特别是在涉及 BCI 操作和感觉运动控制的多任务场景中。在此，我们假设感觉运动控制的困难会导致多任务处理中的神经资源分散，从而导致 ErrP 特征的减少。为了检验这一点，我们进行了一项实验，其中指示参与者将球保持在板上的指定区域内，同时尝试通过运动想象控制显示屏上的光标。BCI 以 30% 的随机概率提供错误反馈。根据感觉运动控制的难度，我们采用了三种场景——无球（单任务）、轻量球（简单任务）和重量球（困难任务）——来描述 ErrP。此外，为了研究多任务对 ErrP-BCI 性能的影响，我们离线分析了单次试验分类准确度。与我们的假设相反，改变感觉运动控制的难度不会导致 ErrP 特征发生显著变化。然而，多任务会显著影响 ErrP 分类准确度。事后分析显示，在单任务 ErrP 上训练的分类器在困难任务场景下准确度降低。据我们所知，这项研究是首次在离线框架内研究在涉及感觉运动控制和 BCI 操作的多任务环境中 ErrP 是如何被调节的。尽管 ErrP 特征保持不变，但观察到的准确度变化表明，在实现基于 ErrP 的实时 BCI 之前，需要设计考虑任务负荷的分类器。
钙处理中的钙处理
摘要：钙（Ca 2+）是心脏收缩功能的主要介体。它在调节激发 - 收缩耦合和调节收缩期和舒张期的关键作用中起着关键作用。细胞内Ca 2+的有缺陷的处理可能会引起不同类型的心脏功能障碍。因此，已提出CA 2+处理的重塑是导致电气和结构性心脏病的病理机制的一部分。的确，为了确保适当的心脏传导和收缩，Ca 2+水平由几种Ca 2+相关蛋白调节。本综述着重于与钙不关有关的心脏病的遗传病因。我们将通过关注两个临床实体来对待该受试者：儿茶酚胺能多态性心脏心动过速（CPVT）作为心脏通道病和肥厚性心肌病（HCM）作为主要心肌病。此外，该综述将说明以下事实：尽管心脏缺陷的遗传和等位基因异质性，但钙处理扰动还是常见的病理生理机制。在本综述中还讨论了新鉴定的钙相关基因和相关心脏病之间的遗传重叠。
相机之间的多任务学习和联合改进...
抽象的视觉定位和对象检测在各种任务中都起着重要作用。在许多室内应用方案中，某些检测到的对象具有固定位置，这两种技术紧密合作。但是，很少有研究人员同时考虑这两个任务，因为缺乏数据集以及对这种环境的很少关注。在本文中，我们探讨了检测和本地化的多任务网络设计和关节重新确定。 为了解决数据集问题，我们通过半自动程序构建了一个室内室内场景。 数据集提供本地化和检测信息，并在https：// drive.google.com/drive/folders/1u28zkon4_i0db zkqyiaklal5k9ouk0ji？ 针对此数据集，我们基于Yolo V3设计了一个多任务网络JLDNet，该网络输出了目标点云和对象边界框。 对于动态环境，检测分支还促进了动力学的感知。 JLDNET包括图像功能学习，点功能学习，功能融合，检测构建和点云回归。 此外，使用对象级束调整来进一步提高定位和检测准确性。 要测试jldnet并将其与其他方法进行比较，我们已经在7个静态场景上进行了实验，我们的在本文中，我们探讨了检测和本地化的多任务网络设计和关节重新确定。为了解决数据集问题，我们通过半自动程序构建了一个室内室内场景。数据集提供本地化和检测信息，并在https：// drive.google.com/drive/folders/1u28zkon4_i0db zkqyiaklal5k9ouk0ji？针对此数据集，我们基于Yolo V3设计了一个多任务网络JLDNet，该网络输出了目标点云和对象边界框。对于动态环境，检测分支还促进了动力学的感知。JLDNET包括图像功能学习，点功能学习，功能融合，检测构建和点云回归。此外，使用对象级束调整来进一步提高定位和检测准确性。要测试jldnet并将其与其他方法进行比较，我们已经在7个静态场景上进行了实验，我们的
多任务学习：基于知识的归纳偏见来源1
本文表明，一次学习几个艰巨的任务可能比单独学习这些相同的任务更容易。实际上，训练信号提供的每个任务提供的信息都是针对其他任务的域特异性电感偏差。经常以相关任务学习。当不这样做时，创建其他任务是直接的。对于许多领域，通过收集额外的教学信号获得归纳偏见可能比从人类专业知识中获得的特定领域偏见的传统方法更实用。我们称这种方法称为多任务处理（MTL）。由于诱导学习者的大部分力量直接遵循其归纳偏见，因此多任务学习可能会产生更多的力量学习。提供了多任务连接主义学习的经验示例，其中通过同时培训一个网络来改进学习，同时培训一个网络。多任务决策树感应也概述了。