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World File Search System自适应
自适应直方图均衡化，并行实施
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自适应海事自动化：最终报告
由于近几十年来技术的不断创新，越来越多的人类任务被自动化系统和机器人接管。这也适用于直到最近似乎不可能完全自动化执行的任务，例如驾驶汽车或驾驶轮船（van den Broek，2017）。根据 Sarter、Woods 和 Billings (1994) 的说法，自动化技术最初是为了提高工作流程的精度、性能和效率而开发的。同时，还可以减少工作量并调整操作员的培训要求。人们还认为，从技术上讲，开发几乎不需要或根本不需要人工参与的自主系统也是可能的，从而减少或消除人为错误的可能性。然而，高度自动化的系统甚至完全自主的系统应该被视为人机联合系统。由于“自主”指的是自我指导和自力更生，因此即使自动化水平很高，当环境复杂度增加或自动化发生故障时，它们也可能会失效（Van den Broek，Schraagen，Te Brake， & Van Diggelen，2017 年）。讽刺的是，这种协作的人机交互提出了一个基本的自动化问题，即：
对自适应采购框架的情报支持...
本指南取代了《国防采购指南》第 7 章“情报支持和采购”，并支持新的自适应采购框架。它为项目经理 (PM) 和支持他们的采购情报 (Acq/Intel) 分析师提供可选指导，以便获取、整合、管理、缓解和使用情报，以最小的成本、进度、性能和国家安全风险提供最大的作战能力。本指南提供了国防部 (DoD) 采购流程情报支持的范例、最佳实践和资源链接。此外，鼓励 PM 和分析师查看其他服务部门制作的相关指南，以期提高员工的知识、技能和能力。如果服务特定指南包含与本指南相冲突的信息，请遵循您的服务特定指南。
控制理论自适应人类飞行员模型
I. 引言 人类的独特能力，例如在动态环境中的自适应行为、社交互动和道德判断能力，使人类成为许多控制回路的基本要素。另一方面，与人类相比，自动化提供了更高的计算性能和多任务处理能力，而不会产生任何疲劳、压力或无聊 [1], [2]。尽管人类和自动化都有各自的优势，但也表现出一些弱点。人类可能会感到焦虑和恐惧，并可能在操作过程中失去意识。此外，在需要更多注意力和专注力的任务中，人类倾向于提供高增益控制输入，这可能会导致不必要的振荡。这种现象的一个例子是飞行员引起的振荡 (PIO) 的发生，由于飞机和飞行员之间的异常耦合，会观察到不期望的持续振荡 [3]–[6]。同样，自动化可能会因不确定性、故障或网络攻击而失败 [7]。因此，最好设计人机和谐工作的系统，
医疗保健领域的 Workday 自适应规划
Workday Adaptive Planning 远远超出了我们的预期。我们的财务团队和经理现在可以更轻松地访问财务信息、改进数据分析并在整个公司内实现更好的协调。Workday Adaptive Planning 不仅仅是基于 Excel 的预算的替代方案，它完全是另一个级别的。
自适应数字组织反卷积
1计算生物学部门，生物科学系，卑尔根大学，N-5008 N-5008卑尔根，挪威2号，挪威2 N-5008卑尔根，挪威5号雷吉斯堡大学理论物理研究所，93053德国雷根斯堡6号雷根斯堡6临床科学系，计算生物学单位，卑尔根大学N-5008，N-5008，NORWAY 7 PETER L. 7 PETER L. REICHERTZ REICHERTZ INSTICAL，HIDEMAND HIDENCE TICORTITIC相应的作者。医学生物信息学系，大学医学中心G€€€€€€€37075 G€€€€€€€€€电子邮件：迈克尔。 altenbuchinger@bioinf.med.uni-goettingen.de（M.A. ）;卑尔根大学生物科学系计算生物学部门，Thormohlensgt 55，卑尔根N-5008，挪威。 电子邮件：sushma.grellscheid@uib.no（s.n.g。）电子邮件：迈克尔。altenbuchinger@bioinf.med.uni-goettingen.de（M.A.）;卑尔根大学生物科学系计算生物学部门，Thormohlensgt 55，卑尔根N-5008，挪威。电子邮件：sushma.grellscheid@uib.no（s.n.g。）
与时期信息的自适应轨迹同步
摘要 - 在本文中，开发了一种自适应轨迹同步控制器，该控制器是在机器人模型参数（包括非线性参数摩擦术语）中的通信时间延迟和不确定性的情况下将机器人关节轨迹同步到人类关节轨迹的。通过解释人类机器人协作任务中出现的时间延迟，例如，使用图像处理估算人类轨迹或传感器融合以进行轨迹意图估计或计算限制，将控制器同步到人类轨迹。开发的自适应时间延迟同步控制器采用了新的积分并发学习（ICL）基于基于神经网络参数估计的参数更新定律。使用Lyapunov-Krasovskii函数分析证明了同步和参数估计误差的最终有界稳定性。使用人类机器人同步示例提出了蒙特卡洛模拟的结果，以验证所提出的同步控制器的性能。使用人类机器人同步示例提出了蒙特卡洛模拟的结果，以验证所提出的同步控制器的性能。
动态数据的自适应模糊启发式算法...
物联网（IoT）设备的爆炸爆炸创造了大量的实时数据，需要复杂的数据挖掘方法（DMT），这些方法可以快速提取有价值的见解。管理处理高数据量的计算复杂性，整合各种物联网数据格式，并确保系统可以扩展是最重要的问题之一。模糊动态自适应分类器优化分析（FDACOA）是一种方法，已被建议作为一种方法，以解决数据模式变化，实时处理和数据异质性引起的困难。通过合并自适应模糊逻辑（AFL）和启发式优化，FDACOA提高了数据分类的精度和效率，同时确保该算法可以适应数据流的变化。这种适应性在物联网应用中至关重要，在物联网应用中，数据波动可能会影响分析质量。FDACOA使用动态适应来根据实时反馈改变分类器参数，以提高预测准确性并降低计算成本。优化层微型模糊规则和成员资格功能，以优化跨数据情况的性能。仿真分析证明了该算法以高准确性和低计算成本进行分类的能力。智能医疗保健，工业物联网中的预测维护和智能运输系统使用FDACOA进行实时决策和数据驱动的见解。FDACOA是一种可行的方法，用于在IOT支持的大数据上下文中进行动态数据挖掘，因为它的速度更快，更准确且更适应性地适应性模拟结果。关键字：模糊启发式算法，动态数据挖掘，物联网，集成的大数据环境，分类优化。
