执行摘要 认知工作负荷是用户感知到的心理努力水平,受许多因素影响,特别是任务负荷和任务设计。工作负荷测量可以标准化评估任务的时间、空间、认知、感知和物理方面以及这些任务的机组人员界面是否设计和实施为相互支持。将机组人员界面和任务设计的工作负荷测量与其他性能指标(如可用性和设计引起的错误率)结合使用,有助于确保机组人员安全、成功和高效地操作系统。设计师在设计和制作界面或设计任务时需要考虑用户的工作负荷。低工作负荷水平与无聊和对任务的注意力下降有关,而高工作负荷水平与错误率增加和注意力集中有关,可能损害其他信息或任务(Sheridan,2002)。当人类既不无聊也不负担过重,并且工作和休息时间合理结合时,他们表现最佳。工作量评估应在工程设计生命周期的早期和经常性地进行,以便可以从数据驱动的角度做出相关的设计决策,确保机组人员的安全和性能。
执行摘要 认知工作量是用户感知到的心理努力水平,受许多因素影响,特别是任务负荷和任务设计。工作量测量可以标准化评估任务的时间、空间、认知、感知和物理方面以及这些任务的机组人员界面是否设计和实施为相互支持。将机组人员界面和任务设计的工作量测量与其他性能指标(如可用性和设计引起的错误率)结合使用,有助于确保机组人员安全、成功和高效地操作系统。设计师在设计和制作界面或设计任务时需要考虑用户的工作量。工作量低与无聊和对任务的注意力下降有关,而工作量高与错误率增加和注意力缩小有关,可能会损害其他信息或任务(Sheridan,2002 年)。当人类既不无聊也不负担过重,并且工作和休息时间合理搭配时,他们的表现会最好。应在工程设计生命周期的早期和经常阶段整合工作量评估,以便从数据驱动的角度做出相关设计决策,并确保机组人员的安全和绩效。
项目、设计和施工工具列表旨在提高您对 NAVFAC PACIFIC 机会的认识。如果您对列出的任何项目感兴趣,请访问 www.SAM.gov。位置可能不反映项目的实际物理位置。项目概要发布后,请在其中确认项目位置。对于设计代理,IH = NAVFAC PACIFIC 和 AE = 建筑师/工程师顾问免责声明:此处包含的信息不能保证政府针对当前或未来要求的行动方针。所提供的信息反映了当前政府的意图;但可能会发生变化。发布的招标(如果发布)是确定政府实际要求时应依赖的唯一文件。
摘要:在航空业中,任何细节都可能产生巨大后果。在潜在的故障源中,人为错误仍然是最难处理的。因此,关于心理工作量、注意力和压力管理的研究在航空业中特别受关注。识别飞行员过度挑战或无法清醒行动的情况可以避免严重的后果。此外,深入了解飞行员的神经生理和认知行为反应可以优化设备和程序,以最大限度地降低风险并提高安全性。此外,它可以转化为飞行员身心健康的全面增强,创造更健康、更符合人体工程学的工作环境。本综述汇集了关于民用和军用飞机飞行员特定情况下压力和工作量研究的文献。本综述探讨了在航空电子背景下研究这些现象的最常见方法,重点是客观方法(例如,收集和分析神经生理信号)。本综述旨在确定各种方法的优点、缺点和适用性,以便设计出最佳方案来全面研究这些问题。
表 1.周期测试协议 ...................................................................................................... 35 表 2.受试者特征(组合) ...................................................................................... 41 表 3.受试者特征(按年龄划分的男性) ...................................................................... 4 表 4.受试者特征(按年龄划分的女性) ...................................................................... 3 表 5.一般结果(所有受试者) ...................................................................................... 6 表 6.结果和卡方(男性和女性) ............................................................................. 47 表 7.结果和卡方(工作量列) .............................................................................48 表 8.结果和卡方(年龄和性别) ............................................................................. 49 表 9.结果和卡方(健康水平) ................................................................ 50 表 10。所有受试者的工作量指南成功率 .............................................. 52 表 11。男性和女性的工作量指南成功率 .............................................. 53 表 12。所有工作量列的工作量指南成功率 .............................................. 54 表 13。年龄和性别综合的工作量指南成功率 .......................................... 55 表 14。所有健康水平的工作量指南成功率 .............................................. 56
项目、设计和施工工具列表旨在提高您对 NAVFAC Southwest 机会的认识。如果您对列出的任何项目感兴趣,请访问 www.SAM.gov。位置可能不反映项目的实际物理位置。项目概要发布后,请在其中确认项目位置。对于设计代理,IH = NAVFAC Southwest 和 AE = 建筑师/工程师顾问免责声明:此处包含的信息不能保证政府针对当前或未来要求的行动方针。所提供的信息反映了当前政府的意图;但可能会发生变化。发布的招标(如果发布)是确定政府实际要求时应依赖的唯一文件。
项目、设计和施工工具列表旨在提高您对 NAVFAC PACIFIC 机会的认识。如果您对列出的任何项目感兴趣,请访问 www.SAM.gov。位置可能不反映项目的实际物理位置。发布后,请在项目概要中确认项目位置。对于设计代理,IH =
NAVFAC SOUTHEAST 和 AE = 建筑师/工程师顾问免责声明:本文所含信息不保证政府针对当前或未来需求的行动方针。所提供的信息反映了当前政府的意图;但可能会发生变化。已发布的招标,
摘要 计算机辅助药物设计是一种很有前途的方法,可以打破药物发现的枯燥流程。它旨在减少实验工作量并提高成本效益。天然存在的分子量大于 500 道尔顿的大分子,如阳离子肽、环肽、糖肽和脂肽,是成功应用于广谱抗菌、抗癌、抗病毒、抗真菌和抗血栓药物的几种大分子。利用微生物代谢物作为潜在候选药物,通过大规模生产此类分子而不是合成方法,可以提高成本效益。对此类化合物进行计算研究为开发新线索提供了巨大的可能性,但挑战在于使用现有的计算工具来处理这些复杂的分子。机会始于对母体药物分子进行所需的结构修饰。通过分子建模模拟和结构-活性关系模型的识别,在靶位进行虚拟修饰,然后进行分子相互作用研究,以开发出更突出和更有潜力的药物分子。对于大分子而言,通过先导优化研究来开发具有更高特异性和更低脱靶效应的新型化合物在计算上是一个巨大的挑战。预测优化的药代动力学特性有助于开发出比天然化合物毒性更低的化合物。建立化合物库并研究大分子的靶标特异性和 ADMET(吸收、分布、代谢、排泄和毒性)非常费力,并且通过体外方法会产生巨大的成本和化学浪费。因此,需要探索计算方法,从天然大分子中开发具有更高特异性的新型化合物。这篇综述文章重点关注计算机辅助大分子治疗药物发现途径中可能面临的挑战和机遇。关键词:抗真菌剂、环肽、药物发现、糖肽、脂肽本文引用:Yadav M,Eswari JS。计算机辅助脂肽药物发现的机会性挑战:大分子治疗的新见解。Avicenna J Med Bio-tech 2023;15(1):1-13。