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用交互式培训工业最终用户程序员...
新发布的机器人编程工具使最终用户可以通过将基于块的语言和直通式编程组合来编程工业机器人。要有效地使用这些系统，最终用户通常需要有限或没有程序经验的经验，就需要培训。要培训用户，辅导系统通常用于基于块的编程（即使是通过编程进行铅编程），但没有教程系统将这两种类型的编程结合在一起。我们提出了Coblox Interactive教程（CITS），这是一种新颖的辅导方法，它教授如何同时使用构成典型的最终用户机器人编程环境的硬件和软件组件。在用户切换两种编程样式之间，CIT为它们提供了宽敞的SCA旧，从而为用户提供了有关失误的立即反馈，并为下一步提供指导。为了评估CIT，我们使用ABB机器人技术发布的编程环境对79个工业最终用户进行了一项研究，将我们的培训方法与培训视频进行了比较，培训视频是行业中最常用的培训。这项研究是迄今为止最大的培训最终用户的研究之一，发现由CIT培训的用户比视频培训的用户更少的时间在更少的时间内撰写了更正确的程序。这表明硬件和软件概念的紧密整合是为培训最终用户编程工业机器人的范围。
第 25fa pilot 最终用户协议
使用有限域上的椭圆曲线 (EC) 的加密协议是全球闻名的数字签名生成和验证 [1] 以及相互认证方法。EC 加密操作耗费时间和能源，但比 RSA [2] 快得多。此外，椭圆曲线密码 (ECC) 使用的加密密钥比 RSA 短得多，但提供相同的安全级别。这减少了发送和接收消息所需的时间和能源。这些特性使 ECC 对资源受限的设备非常有吸引力，这些设备不仅需要高级别的安全性，还需要低功耗的实时通信和数据处理。这在物联网 (IoT)、自动驾驶、电子健康、工业 4.0 和许多其他应用领域具有重要意义。
让最终用户参与智能手机应用程序的开发和可用性测试，专为糖尿病前期的个人：混合方法焦点小组
背景：当技术设计以满足最终用户的需求时，更有可能使用技术。为了补充预防糖尿病预防计划的大型更改的小步骤，智能手机应用程序是与过去的大型更改客户群合作开发的。可用性测试对于持续使用和采用移动健康应用程序至关重要，通过提供有关在适当调整和改进需要进行适当调整和改进以确保用户满意度的地方。目标：主持了一个有7个参与者的焦点小组来检查该应用程序的可用性并收集反馈以进行未来的迭代。方法：过去的大变化的过去小步骤参与了8个新任务的认知演练，并完成了系统可用性量表调查。参与者可以选择使用该应用程序3周，然后才能完成用户移动应用程序评分量表。结果：对认知演练的分析确定了26个可用性问题；每个人都使用启发式评估来描述可用性错误。最常见的编码错误包括不适当的进度反馈，以不合逻辑的顺序出现的信息，违反直觉的设计以及App Aesthetics的问题。报告了系统可用性量表的平均摘要得分为66.8％（SD 18.91），代表边际可接受性得分，并表明需要解决设计问题。报告了用户移动应用程序评级量表平均得分为3.59（SD 0.33），这意味着平均可接受性等级。涉及最终用户允许该应用程序根据客户的喜好进行量身定制，并增加了使用的可能性。结论：这些发现确定了该应用程序的必要改进，从次要美学问题到主要功能问题。此应用程序与大型更改计划组件和行为变化技术相吻合，可以改善未来客户的健康成果，并使他们能够自我监测其运动，饮食和目标。
通过最终用户参与增强神经技术研发的基础指南
抽象的神经技术越来越多地与我们的日常生活，身体和精神状态融为一体。随着神经技术的流行和影响，我们有责任确保我们了解其对最终用户的特殊含义，以及更广泛的道德和社会含义。有许多不同的术语和框架可以阐明最终用户参与技术开发生命周期的概念，例如：“公众和患者的参与和参与”（PPIE），“生活经验”，“共同设计”或“共同生产”。本教程的目的是利用PPIE框架来制定明确的指南，以实施当前和未来的最终用户在神经技术中的强大参与过程，重点是患者参与。介绍将用户参与的有形和概念上的好处进行了介绍之后，我们首先指导读者制定一般策略来建立自己的PPIE流程。然后，我们帮助读者绘制其相关的利益相关者，并提供有关如何考虑用户多样性和表示形式的建议。我们还提供有关如何量化参与结果的建议和工具。我们将各种在线资源到方向单个团队（及其资助者）的建议巩固了自己的建议，以阐明自己的有意义的参与方法。关键输出包括一个利益相关者映射工具，衡量参与影响的方法以及用于透明报告的结构化清单。使最终用户和其他利益相关者能够参与神经技术的发展，即使在其最早的概念阶段，也将帮助我们更好地围绕道德，社会和可用性考虑，并提供更具影响力的技术。总体目的是建立金标准的方法，以确保患者和公众见解处于我们科学探究和产品开发的最前沿。
出版物详情：Yang, Y., Siau, K., Xie, W., & Sun, Y. (2022)。智能健康：元宇宙、人工智能和数据科学时代的智能医疗系统。《组织与最终用户计算杂志》，34(1)，第 14 篇文章。https://doi.org/10.4018/joeuc.308814
近几十年来，世界各地的医疗保健组织越来越认识到信息技术在各种应用中的价值。影响智能健康的三大新技术进步是元宇宙、人工智能 (AI) 和数据科学。元宇宙是三大技术——人工智能、增强现实 (AR) 和虚拟现实 (VR) 的交汇点。元宇宙提供了仍在不断涌现的新可能性和潜力。人工智能和数据科学提高了医院的工作效率，不仅改善了患者护理，还降低了医疗保健提供者的成本和工作量。人工智能与机器学习相结合，正在改变医疗保健行业。大数据的可用性使数据科学家能够使用数据进行描述性、预测性和规范性分析。本文回顾了多个案例研究以及有关医院管理中人工智能和数据科学应用的文献。本文还提出了元宇宙、人工智能和数据科学在智慧健康领域应用中尚未解决的研究问题和挑战。对于研究人员来说，除了提供元宇宙、人工智能和数据科学在医疗领域的发展和应用的良好概述外，本文还确定了未来可能的研究方向，并讨论了元宇宙、人工智能和数据科学在智慧健康领域的可能性。对于从业者来说，本文为医院决策者和医护人员提供了实用指南和智慧健康管理模型。
人工智能应用最终用户的前瞻性评估模型：系统评价
摘要背景：最终用户意见对于健康应用的成功至关重要，尤其是在医学中人工智能（AI）的新兴领域。了解最终用户的观点对于AI的接受和有效性至关重要。目标：该系统评价旨在全面分析AI应用程序最终用户的观点和接受模型的现有文献。通过综合和批判性评估研究，本综述旨在识别关键主题，方法论和知识差距。方法：在2023年在PubMed中进行了系统的审查，以确定用英语编写的相关同行评审文章。纳入标准的重点是原始研究，这些研究从用户的角度验证了评估AI模型。提取的信息包括出版详细信息，研究国家，参与者特征，数据收集和分析方法以及所提出模型的属性。结果：在这项研究中包括2019年至2022年间发表的3714张记录中的19篇论文。参与者属于六类，即医师，医学生，护士，患者和公众。确定的论文中最重要的评估因素是“道德问题，信任和焦虑”，“可用性”，“自我效能感和知识”，“社会”，“福利”，“ AI产品和服务支持的质量”，“ AI接受，对AI的抵抗，AI，态度，态度和满意度”。此外，还探索了一些调查的调节变量，包括探索感知的易用性，可感知的有用性和感知的风险。结论：这些发现有助于了解最终用户的视角研究中的当前趋势和实践。未来的研究应继续探索最终用户的观点，以增强医疗保健中有效的AI系统的开发和实施。关键字：人工智能，评估框架，评估模型，评估理论，健康信息学1。背景
为您的最终用户解锁优越的数字体验
关于Zscaler Zscaler（NASDAQ：ZS），可以加速数字转换，以使客户更加敏捷，高效，弹性和安全。ZScaler Zero Trust Exchange通过将任何位置的用户，设备和应用程序安全地连接到网络攻击和数据丢失，以保护数千个客户免受网络攻击和数据丢失。分布在全球150多个数据中心上，基于SASE的零信任交换是世界上最大的内联云安全平台。在zscaler.com上了解更多信息，或在Twitter @zscaler上关注我们。
开发用于按大规模构建心房模型的用户友好管道开发：最终用户对临床摄取的重要性
房颤（AF）是一种常见心律失常，治疗后复发率高。个性化计算模型可用于研究AF基础的患者特定机制，探索个性化的治疗方法，并在硅试验中进行大规模。为了确保在临床实践中的准确性，可重复性和现实摄取，调查需要一致地构建特定于患者数据的模型。因此，清晰且用户友好的模型管道非常关键，应考虑最终用户的开发。心房建模工具包（Atrialmtk：https：// gi thub.com/pcmlab/atrialmtk）允许用户生成用于电生理模拟的心房网格，并结合心房，纤维和跨层次的跨层间。多个工作流程允许使用几种可能可用于用户的输入数据类型，而网格类型和光纤分布选项允许用户研究各种因素对纤维性动力学的影响。该管道已由多个操作系统的多个用户进行了测试，以确保兼容性和可用性，并且在1000个房地产几何形状的先前研究中证明了该管道的大规模成功。通过将测试扩展到更广泛的受众群体，我们旨在增加临床参与度以及在临床实践中的建模和数字双胞胎的吸收。
最终用户编程，概率编程和生成AI
“对于大多数人来说，英语比使用符号要容易得多因此，我认为数据处理器应该能够用英语编写程序，并且计算机将它们转换为机器代码。那是Cobol的开始。”后海军上将恩典料斗