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World File Search System警觉
北约 5G 用例验证
背景：5G 技术能够提供大规模机器接口、超高可靠性和低延迟，有可能为当前和未来的北约 CIS 基础设施提供附加功能。这些功能可能有助于使北约部队在未来的交战中保持警觉、敏捷、网络化和杀伤力。此外，在军事方面，5G 技术可以增强保障、指挥和控制、部队投射、北约部队保护，提高响应能力以通知决策者并为部队做好作战准备。其结果是北约部队能够超越敌方部队，在思维和战斗方面胜过敌方部队。
2023 年活动报告
2023 年，我们的协会积极参与了有关欧盟委员会新提案的讨论。这些提案不仅旨在提高欧洲电池行业的竞争力，还注重确保其可持续性。因此，欧盟成功通过了新的电池法规，谈判了《净零排放工业法案》（NZIA）和《关键原材料法案》（CRMA），并启动了对全氟和多氟烷基物质（PFAS）的全面分析。FBE 在法规制定中扮演着警觉的守护者角色，确保政策与液流电池利益相关者的目标和利益无缝契合。
在新生儿科支持宝宝的发育护理
如果您的宝宝在保温箱中，请坐在宝宝旁边，以便他们能看到您的脸。让他们握住您的手指，并用柔和的声音与他们交谈。 随着宝宝接近足月年龄，他们会更长时间地保持安静和警觉。这是与他们交谈的好时机。 让他们站在可以看到您的脸并与你目光接触的地方。观察他们的面部表情并模仿他们（例如张开嘴巴、拉舌头），鼓励他们也这样做。 用柔和的声音与宝宝交谈、读书和唱歌。您还可以通过制定日常活动（例如在换尿布、喂食、洗澡、安抚时）并使用简单、重复的语言评论正在发生的事情来帮助他们理解。
安全计划 - 新泽西州评估资源中心
感谢您承担这一重要责任。您的合作、警惕和良好的判断力对于成功完成这项任务至关重要。您应该始终保持警惕、警觉和专注。工作人员在测试期间必须始终保持专业风度和礼仪。例如，工作人员不得在测试前、测试期间或测试后以及学生在场时进行私人谈话。学校测试协调员 (STC)、测试管理员 (TA) 和监考人员应阅读测试管理员手册 (TAM) 和测试协调员手册 (TCM) 的相关部分，并了解学区安全计划中概述的测试程序。有关所有安全和测试程序的全面指南和说明，请参阅这些文件。测试安全
基于对数梅尔频谱图和卷积循环神经网络的脑电驾驶疲劳检测
驾驶员疲劳检测是减少事故、提高交通安全的重要手段之一，其主要挑战在于如何准确识别驾驶员的疲劳状态。现有的检测方法包括基于面部表情和生理信号的打哈欠、眨眼等，但基于面部表情的检测结果会受到光照和环境影响，而脑电信号是直接反应人的精神状态的生理信号，对检测结果的影响较小。本文提出一种基于EEG的对数梅尔语谱图和卷积循环神经网络(CRNN)模型来实现驾驶员疲劳检测，这种结构可以发挥不同网络的优势，克服单独使用各个网络的劣势。其流程为：首先将原始脑电信号经过一维卷积的方法实现短时傅里叶变换（STFT），并经过梅尔滤波器组得到对数梅尔谱图，然后将得到的对数梅尔谱图输入到疲劳检测模型中，完成脑电信号的疲劳检测任务。疲劳检测模型由6层卷积神经网络（CNN）、双向循环神经网络（Bi-RNN）和分类器组成。在建模阶段，将谱图特征输送到6层CNN自动学习高级特征，从而在双向RNN中提取时间特征，得到谱图-时间信息。最后，通过由全连接层、ReLU激活函数和softmax函数组成的分类器得到警觉或疲劳状态。本研究的实验是在公开可用的数据集上进行的。结果表明，该方法能够准确区分警觉与疲劳状态，且稳定性较高；此外，还将四种现有方法的性能与本文方法的结果进行了比较，均表明本文方法能够取得目前为止的最好效果。
心理学、神经科学和机器学习中的注意力
注意力是灵活控制有限计算资源的重要能力。它与神经科学和心理学中的许多其他主题一起被研究，包括意识、警觉、显着性、执行控制和学习。它最近也被应用于机器学习的多个领域。生物注意力的研究与其作为增强人工神经网络的工具的使用之间的关系并不总是很清楚。这篇评论首先概述了神经科学和心理学文献中注意力的概念化方式。然后，它介绍了机器学习中注意力的几个用例，指出了它们存在的生物学对应物。最后，探讨了人工注意力如何进一步受到生物学的启发，以产生复杂和综合的系统。
关于自动紫外线消毒机器人的文献调查
[10]本文介绍了旨在有效消毒表面以打击病原体（包括对化学消毒剂耐药的病原体）的设计和开发的设计和开发。它采用UVC光进行消毒，并使用超声波和PIR传感器与人类警觉系统集成，以确保操作过程中的安全性。在各个高度的琼脂样品上测试了紫外线消毒的有效性，表明紫外线的有效性随着高度的增加而降低，并且在地板水平上观察到了最高的有效性。该系统是通过Blynk应用程序控制的，允许用户接收通知并远程管理设备，同时建议将来增强功能以提高检测和消毒效率。
多架无人机系统 (UAS) 运行中的警戒和自动化依赖性：模拟研究
目标：本模拟研究调查了影响多架无人机系统 (UAS) 操作期间持续表现和疲劳的因素。本研究测试了任务完成时间和自动化可靠性对监视任务准确性和对自动化依赖性的影响。它还研究了特征和状态个体差异因素的作用。背景：Warm 的警觉资源模型在人为因素中具有很高的影响力，但需要进一步测试其对需要持续关注的复杂现实任务的适用性。多 UAS 操作不同于标准警觉范式，因为操作员必须在自动化的支持下在多个子任务之间切换注意力。方法：131 名参与者使用配置为低认知要求的多 UAS 模拟执行需要信号识别和符号计数的监视任务，持续 2 小时。在组间操纵自动化可靠性。在执行之前测量五因素模型人格特质。使用邓迪压力状态问卷评估主观状态。结果：在更苛刻的监视任务上的表现准确性显示警惕性下降，尤其是在自动化可靠性较低的情况下。对该任务的自动化依赖性随着时间的推移而下降。状态因素而非特质因素可以预测绩效。在更苛刻的任务条件下，高痛苦与较差的表现有关。结论：警惕性下降可能是多 UAS 监视任务的操作问题。Warm 的资源理论可能需要修改，以纳入与低工作量、疲劳环境中的多任务处理相关的信息处理和任务策略的变化。应用：多 UAS 操作的界面设计和操作员评估应解决包括动机、压力和对自动化的持续关注等问题。