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World File Search System情境
一种新的群体收集任务方法，用于持续的情境意识
涉及移动临时传感器代理的群技术应用程序越来越多地扩展到多个军事问题领域，例如战术智能，监视，目标获取和侦察（ISTAR）。在Istar中，由半自主传感器组成的团队合作实现了收集任务和执行，以弥合信息需求和信息收集之间的差距，以保持持久的情境意识。最新的贡献在很大程度上暴露了多维问题的复杂性。突出显示有限的板载传感器平台资源能力和能源预算，他们经常采用临时规定的传感器行为，从而导致过度保守的连接限制，偏见的决策和/或融合解决方案结构。这些可能会任意传达巨大的机会成本，并有害影响整体绩效。提出了一种创新的方法来处理移动临时传感器网络/群集收集任务问题，但要遵守有限的处理能力和有限的能源预算，以进行数据传播/通信路由。在有限的车载电源注意事项的驱动下，收集计划是集中式的，并由群体领导者进行了情节介导，而计划执行则分散。收集计划依赖于带有反馈决策模型公式的新开环。它是反复解决在退缩时间范围内最大化收集值的静态决策问题。情节决策由传入的请求，累积收集价值，持续的资源承诺，剩余资源能力和上一个阶段的反馈来调节。该方法结合了一个新的紧凑图表表示和一个合理的近似决策模型，以执行传感器代理路径计划优化，但要定期连接，以实现信息共享，融合，情境意识和动态解剖/计划。提出的最小跨越树沟通方案赋予了群体拓扑意识，并结合主张的连通性约束处理方法提供了理想的灵活性，以显着扩大整体可观察的域；探索更大的解决方案空间；减少能耗；最大化网络范围；并提供预期的收集最终提高情境意识。
总统文件TC 3-22.69高级情境意识
Chapter 8 UNDERSTANDING INDICATORS LEFT BEHIND BY PEOPLE ............................ 8-1 Definition ................................................................................................................... 8-1 Types of Sign ............................................................................................................ 8-1 Classification of Sign ................................................................................................. 8-2 Origin of Sign ............................................................................................................ 8-2 Examples of Sign ...................................................................................................... 8-8 Rules of Analyzing Sign and the Effects of Light .................................................... 8-21 Assessing the Age of Sign ...................................................................................... 8-23 Interpreting Information ........................................................................................... 8-26 Using the Information Collected .............................................................................. 8-29
AAS 21-290 地月空间情境...
空间态势感知 (SSA)，有时也称为空间领域感知 (SDA)，可以理解为对特定区域内所有物体的全面了解的总结性术语，而不必与这些物体直接通信。空间交通管理 (STM) 作为一个外推术语，正在应用 SSA 知识来管理该区域以实现可持续利用。这三个术语传统上都适用于近地空间领域，通常从低地球轨道 (LEO) 扩展到超地球静止轨道 (hyper-GEO)，感兴趣的物体是轨道运动中的物体，其主要天体动力学项是地球的中心引力势。空间交通管理 (STM) 旨在设计解决方案、方法和协议，以便以一种可持续利用空间的方式管理空间整流罩。因此，SSA 和 SDA 为 STM 提供了知识基础，这些领域紧密交织在一起。
领导者的特征 Kouzes 和 Posner 情境...
• 设定领导目标 领导力就像生活一样，学习永远不会结束，但你需要按优先顺序排列你想要培养的品质。 • 确定目标 确定如何实现目标。你是否觉得需要更多地了解团队合作，以便更好地领导团队？参加一项团队运动。你想更好地沟通吗？参加创意写作课程或加入 Toastmasters 并获得一些公开演讲经验。 • 寻求灵感 了解各种领导者、他们的风格以及他们如何应对挑战。在互联网或图书馆阅读书籍并进行研究。 • 选择榜样 根据您的研究，选择适合您个性的榜样。阅读几本传记并找到有关他或她生活的视频。 • 寻求经验 在社交团体或俱乐部中担任领导角色。获得与多个层次的人合作的经验。 • 创建个人使命宣言 想象你的遗产。你希望人们记住你什么？你希望人们如何看待你？你决心成为哪种领导者？写一份声明来定义你将成为什么样的人。
基于情境学习的观点增强现实（AR）学习应用：虚拟和真实
增强现实心理学是指工程和其他技术的应用，以实现虚拟信息和真实心理世界的叠加。实际的心理环境和纯环境在同一空间关系中实时同步。增强现实学习越来越普遍用于教育心理学。增强现实学习主要基于建筑主义，情境认知，联系主义，独立学习和物理认知等。它反映在心理技能，运动技能，认知策略和教学设计的教学心理学中。作为技术手段增强现实如何与教育和教学心理学完全融合？这将成长为小学和中学教师和研究人员考虑其优势和挑战的重要方面。关键字
多机构儿童剥削 (MACE) 和情境保护战略 2020/23
多机构儿童剥削 (MACE) 和情境保护战略认识到，儿童和年轻人可能面临或受到来自家庭网络之外的成年人和/或其他同龄人的剥削和虐待的风险。当孩子从幼儿期进入青春期时，他们不可避免地会参与学校和家庭环境之外的社交网络、关系和环境。北约克郡的大多数儿童都以安全和充实的方式完成了这一过渡。然而，所有儿童和年轻人都可能遇到利用弱点和环境的人，这些环境使他们面临被剥削的风险。
以人为本的人工智能：情境道德视角
摘要 大数据的出现与人工智能技术的发展相结合，为自主和持续的决策支持提供了新的机会。虽然最初的研究已经开始探索人类道德如何为未来人工智能应用的决策提供信息，但这些方法通常认为人类道德是静态的和不可改变的。在这项工作中，我们从功利主义的角度初步探索了环境对人类道德的影响。通过一项在线叙事交通研究，参与者被引导到一个积极的故事、一个消极的故事或一个控制条件（N = 82），我们收集了参与者对必须在不断变化的环境中处理道德判断的技术的看法。基于对参与者反应的深入定性分析，我们将参与者的看法与公平性、问责制和透明度方面的相关工作进行对比。我们的工作强调了情境道德对人工智能的重要性，并通过基于 FACT（公平性、问责制、背景和透明度）的视角确定了未来工作的机会。
不同脑力负荷水平下的情境意识研究
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基于人工智能和情境感知技术的教育机器人：框架
电子邮件，1 shamaamora2014@gmail.com，1 ronyabogalala@hotmail.com，1 zizoabdo1210@gmail.com，2 marwa_areed@du.edu.eg，3 s.alkhalaf@qu.edu.sa，1 mw_amasha@yahoo.com 摘要教育机器人 (ER) 对人工智能 (AI) 的使用范围包括（科学、技术、工程和数学）STEM 领域、逻辑数学、调试、乐高机器人等等。迫切需要对 (ER) 政策和使用进行研究。然而，本文提出了一个框架，用于表示有关在学习环境中使用教育机器人和情境感知技术的知识。该框架使高等教育能够实现智能课堂表现。本研究的目的是从许多方面提出一种新策略。扩展和优化学生的答案并发展用户参与交流的能力。该框架在移动端引入了情境控制器系统，用于连接和准备来自机器人指标的数据。此外，它还混合了云端的不同AI识别服务，通过调查和理解数据来获取情境信息。我们还提出了在学习环境中使用机器人技术和情境感知技术的愿景，以改进和优化情境信息的最大效益。
DIA：用于开发情境的人机混合对话助手
社交媒体消息应用程序（例如 WhatsApp 和 Facebook Messanger）在 2019 年已达到 23 亿用户，其中大多数用户来自发展中国家。发展中国家用户的高使用率为设计基于文本的社会变革干预措施提供了可能性。但是，这种干预措施依赖于专家（如医生、教育工作者和主持人）的知识，而这些知识在发展中环境中是稀缺的。可以使用聊天机器人来扩展专家知识，但需要更多的研究来支持需要特定环境支持（例如本地语言干预）或可能没有常规互联网连接的发展中国家用户。因此，为了支持在低资源环境中基于聊天机器人的干预措施的设计，我们构建了 DIA，这是一个适用于低资源环境的聊天机器人架构，以扩展专家知识并支持本地化。DIA 是一个人机聊天机器人（humbot）混合系统，可以从用户交互中有机地学习特定主题的知识和本地语言。我们在 WhatsApp 上构建了 DIA 的初步版本，并将其部署到科特迪瓦农村地区指导 38 名教师。通过初步部署，我们表明 DIA 可以帮助 (1) 构建主题和语言特定对话的数据集 (2) 通过聊天记录了解用户在线智能手机的使用情况，以及 (3) 通过对话互动收集调查数据。