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理学士（航空科学）- BANASTHALI VIDYAPITH
成为一名飞行员不仅仅是训练和培养飞行技能。除了获得飞行执照所需的技术能力外，他们还必须培养领导能力、纪律、批判性思维能力和正确态度之间的平衡。在飞行方面，小错误可能会造成大影响，天空中几乎没有犯错的余地。在飞行的所有阶段，无论是遵循飞行前检查清单还是计算航线修正，飞行员都需要高度关注细节和精确度，以促进更好的飞行安全。一般来说，一个好的飞行员需要具备一些特质，比如情境意识、自信、谦逊、清晰的沟通技巧、在压力下保持冷静的能力、学习的欲望。课程分别确定了这些领域的基本能力。课程还包含安全、人为因素、沟通技巧、事故/事件调查案例研究和航空特定领域的项目工作等内容。航空计划的主要目标是：[PEO1]：为该国的航空公司提供专业、完善的
iVR 严肃游戏的游戏化教程的设计和开发
摘要：严肃游戏，包括沉浸式虚拟现实 (iVR) 体验，对于玩家来说可能具有挑战性，因为他们不熟悉控制系统和机制。本研究重点是设计一个 iVR 严肃游戏的游戏化教程，不仅可以教授 iVR 交互，还可以提高用户的享受度和参与度。教程由逐渐具有挑战性的迷你游戏组成，这些迷你游戏可以适应用户的表现。如果用户遇到困难或犯错，机器人化身会提供提示和建议。教程中还包含一个可选的叙述来增强用户参与度，但这对于 iVR 体验来说并不是必需的。教程中融入了积分收集和进度更新等游戏化元素。它可以独立玩，也可以作为 iVR 严肃游戏的介绍。目标是使用游戏化原则来保持用户参与度和流畅度，同时增强虚拟世界中的学习体验。
复杂性、可靠性和设计 - IIASA PURE
人类工程学家和人因工程师传统上通过用设计不良的人机界面来“解释”机器操作员的错误来解决“错误”问题。他们主要关注重新设计这个界面以提高系统的可靠性。这是可以理解的，也是可取的，但它往往会掩盖一个关键事实：即使有了设计最好的人机界面，人为错误的概率在实践中也不能降低到零，当然，除非将有用输出率也降低到零。人类天生容易犯错的根本原因之一是无法保持永久的集中注意力状态。潜意识的、自主的过程对于有机体的运作是必不可少的。心脏和肺部操作只是两个例子。四肢必须不时移动或抽搐，否则就会抽筋。眼睛必须偶尔眨一下以保持外部润滑，必须抓痒，必须清嗓子，等等。这些生物物理功能有时会干扰有意识的心理活动，导致注意力不集中。
根据《统一军事司法法典》第 139 条提出的诉讼
美国陆军索赔服务《统一军事司法法典》第 139 条允许指挥官调查士兵非法占有或故意毁坏财产的受害者所提出的索赔，如果索赔成立，则指示财政部门直接从犯错者的工资中支付给受害者。如果无法确定个别罪犯，第 139 条授权指挥官指示财政部门扣留所有在事件现场的部队成员的工资。第 139 条与根据《统一军事司法法典》其他章节采取的纪律处分完全独立且不同。适当的索赔人：任何个人（平民或军人）商业实体政府（州、领地或地方）非营利组织不当索赔人：拨款基金实体非拨款基金 (NAF) 实体可向其提出索赔的人：可以向“武装部队成员”提出索赔。包括：现役人员；申请时处于现役状态的退休人员；预备役和国民警卫队人员，其职责状态受《统一军事司法法典》管辖
入职 AI
引入 AI 作者：Boris Babic、Daniel L. Chen、Theodoros Evgeniou 和 Anne-Laure Fayard 工作要点：AI 能否改善决策并创造价值取决于智能采用 Boris Babic 是 INSEAD 的教授，这所商学院在阿布扎比、法国和新加坡设有校区。Daniel L. Chen 是法国图卢兹经济学院高等研究院的教授。Theodoros Evgeniou 是 INSEAD 的教授。Anne-Laure Fayard 是纽约大学坦登工程学院的教授。在 2018 年劳动力研究所对八个工业化国家的 3,000 名管理人员进行的调查中，大多数受访者将 AI 描述为一种有价值的生产力工具。原因显而易见：人工智能在处理速度、准确性和一致性方面带来了切实的好处（机器不会因为疲劳而犯错），这就是现在许多专业人士依赖它的原因。例如，许多领域的医学专家使用人工智能工具来帮助诊断疾病并做出治疗决定。
在人机可靠性分析中整合人为障碍 - MDPI
摘要：人为可靠性分析 (HRA) 是组织关注的主要问题。虽然科学界已经开发了各种工具、方法和仪器来评估人为错误概率，但其中很少有人真正考虑人为因素在分析中的影响。应考虑工人在塑造自身绩效方面的积极作用，以了解在执行任务时可能导致错误的因果因素，并确定哪些人为因素可以防止错误发生。为了实现这一目的，本研究的目的是提出一种评估人为可靠性的新方法。所提出的模型依赖于众所周知的 HRA 方法（例如 SPAR-H 和 HEART），并将它们集成到一个统一的框架中，在这个框架中，人为因素充当了防止人为错误的安全屏障。在一家能源公司的物流中心对新方法进行了测试。我们的结果表明，人为因素在通过降低人为错误概率来防止工人在执行任务时犯错方面发挥着重要作用。讨论了研究的局限性和含义。
有效的逆增强学习而不复合错误
逆增强学习（IRL）是一种模仿学习的政策方法（IL），使学习者可以在火车时间观察其行动的后果。因此，对于IRL算法，有两个看似矛盾的逃亡者：（a）防止阻塞离线方法的复合误差，例如诸如避免克隆之类的方法，并且（b）避免了强化学习的最坏情况探索复杂性（RL）。先前的工作已经能够实现（a）或（b），但不能同时实现。在我们的工作中，我们首先证明了一个负面结果表明，没有进一步的假设，没有有效的IRL算法可以避免在最坏情况下避免复杂错误。然后我们提供了一个积极的结果：在新的结构条件下，我们将奖励态度不足的政策完整性称为“奖励”，我们证明有效的IRL算法确实避免了犯错的错误，从而为我们提供了两个世界中最好的。我们还提出了一种使用亚最佳数据来进一步提高有效IRL算法的样本效率的原则方法。
错误控制策略 - 苏格兰社会保障局
背景自 2018 年部长们成立苏格兰社会保障局以来，我们在设计新服务时一直采取确保客户在申请援助之前、期间和之后都能获得清晰的信息、建议和支持的方法。但是，我们承认，有时客户在申请援助或更新索赔时可能会无意中犯错，这可能会导致福利金支付错误。我们将此描述为客户引起的错误。同样，有时我们在处理援助索赔时也会犯错，我们将其描述为官方错误。造成这种情况的一些原因可能是我们员工的人为错误、我们的 IT 系统出现技术问题或其他政府部门（例如工作和养老金部）与我们共享的错误数据。我们预计，在推出新福利或对现有福利进行重大更改时，官方错误的风险会增加。通过审批检查和错误监控，我们发现了改进指导、流程和 IT 系统的机会。鉴于我们的主要目标是在正确的时间向正确的人支付正确的钱，我们已仔细考虑将发生错误的风险降至最低，并快速识别和解决发生错误的地方。此错误策略的目的是提供有关我们打算如何降低错误风险的更多细节。概述 2018 年《社会保障（苏格兰）法案》（以下简称“该法案”）概述了苏格兰部长的义务，以确保个人获得他们有权获得的援助（第 24 条）。它进一步要求他们告知申请援助的人他们必须报告的情况变化；以及应通知变化的方式（第 56(2)(a) 条）。这两项职责都与确保正确支付援助款有关。此外，苏格兰部长发布了《苏格兰公共财政手册》，为苏格兰政府和其他相关机构提供有关如何正确处理和报告公共资金的指导。它需要效率、效力和良好实践。苏格兰社会保障局的公司和商业计划还规定了如何以负责任的方式运营我们的服务，并将有助于最大限度地减少支付错误。苏格兰社会保障局的错误策略旨在符合这些要求，并将通过四个主要领域的有效设计和交付来取得成果——预防、识别、解决和学习。
在人为可靠性分析中融入人为障碍 - CRIS
摘要：人为可靠性分析 (HRA) 是组织关注的主要问题。虽然科学界已经开发了各种工具、方法和仪器来评估人为错误概率，但其中很少有人真正考虑人为因素在分析中的影响。应考虑工人在塑造自身绩效方面的积极作用，以了解在执行任务时可能导致错误的因果因素，并确定哪些人为因素可以防止错误发生。为了实现这一目的，本研究的目的是提出一种评估人为可靠性的新方法。所提出的模型依赖于众所周知的 HRA 方法（例如 SPAR-H 和 HEART），并将它们集成到一个统一的框架中，在这个框架中，人为因素充当了防止人为错误的安全屏障。在一家能源公司的物流中心对新方法进行了测试。我们的结果表明，人为因素在通过降低人为错误概率来防止工人在执行任务时犯错方面发挥着重要作用。讨论了研究的局限性和含义。
Ayilara-dewale，OA；阿拉比，AA； olu ... 的乙醇提取物的抗焦虑和抗抑郁作用 伊朗患者的PON1基因表达和RS662多态性的分析 摄影测量法的计算视觉 新诊断的成年患者的自我保健做法... 2D钨氧化钨（WSE2）薄膜的制备... 228社会和行为的相关性变化... 在出售的鸡肉中鉴定弯曲杆菌污染 Mfitiryayo等人，2025年探索世代相传的效果... 农业扩展杂志 木质物种组成，结构，再生状态和碳
摘要：确定房地产价格的传统（手动）方法在某些情况下容易犯错，这些错误可能是由于分心，缺乏专心或易受房地产经纪人欺诈的脆弱性。这项工作着重于使用更多最新方法评估房地产的房屋价格预测。使用诸如房屋定价指数和随机森林机器学习技术等方法的房屋定价已被讨论，提出了一种新方法，作为使用额外树回归的模型，因为它在树木建造过程中引入了额外的随机性。Kaggle波士顿壳体数据集具有506个条目，并采用了14个功能来训练和测试开发的模型，然后通过平均绝对误差和平均平方误差来确定效率。此外，在随机森林回归模型和提出的预测模型之间进行了比较，该模型表明，新的预测模型比随机森林回归产生的性能更好。