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态势意识评级技术（SART）中主观态势意识的测量水平及其维度
一个人理解情况的测量方法，经常用于评估依赖于人类行为的关键系统的安全性和有效性。虽然有客观的方法来测量 SA，但主观评估，如 SA 评级技术 (SART)，仍然被广泛使用。然而，目前还不清楚 SART 测量的 SA 或其组成维度的测量水平是什么。这是一个很大的差距，因为测量水平决定了哪些数学和统计学可以有意义地用于合成和评估测量。本研究使用以前开发的确定心理测量评级测量水平的方法来评估 SART 及其元素的测量水平。结果表明，在大多数情况下，SA 的所有维度都可以视为区间，但每个维度都在单独的区间尺度上。这个结果使人们对 SART 用于从其子组件计算 SA 的公式的有效性产生了怀疑。我们最终讨论了我们的结果并探索了未来的研究方向。
教师人工智能意识调查
在本研究中，研究人员设计和开发了一个量表，以解决教师对人工智能融入教育的认识，以及他们对发展人工智能及其分支概念的倾向。将教师对人工智能的认识转化为分数范围，并确定了每个级别可以达到的最大能力。在研究中，旨在开发一个可靠、最新和有效的量表，以揭示教师对人工智能的认识，并通过提供测量工具为文献做出贡献。研究人员开发的“教师人工智能意识量表”作为数据收集工具，首先在 30 名教师身上进行了试点应用，然后在 561 名教师身上进行了测试。研究人群是一个合适的样本。数据收集是通过 Google 表单上的问卷进行的。本研究的样本为 561 名私立学校和公立学校教师。制定了李克特式量表项目，以考察教师的意识。研究方法采用定量设计。在量表项目的有效性和可靠性测试中，使用 SPSS 程序进行频率和百分比计算，然后将获得的数据混入研究中。
个人、团队和系统的态势感知
可持续公路货运中心，赫瑞瓦特大学，爱丁堡，EH14 4ES，英国摘要：这篇评论论文讨论了人体工程学中最具争议的主题之一，即态势感知，并介绍了三组关键模型。这些模型分为个体态势感知、团队态势感知和系统态势感知类型。尽管存在争议，或者也许正是因为存在争议，态势感知在过去二十年里一直是人体工程学领域研究和实践的持久主题。虽然不可能解决立场之间的争议和差异，但可以通过一种偶然的方法来进行问题模型匹配，从而进行调解。这是人体工程学理论的基础，将模型和方法与所面临的问题领域进行适当匹配。关键词：态势意识，理论，模型，个体态势意识，团队态势意识，系统态势意识，分布式态势意识 科学现状 态势意识 (SA) 是人体工程学中最热门的研究课题之一 (Wickens，2008；Salmon 和 Stanton，2013；Stanton 等人，2010)，也是最具争议的课题之一。该术语用于描述人们以及整个社会技术系统如何与其环境的动态保持耦合 (Moray，2004)。作为一个概念，它为研究人员和从业者提供了各种模型和方法来描述态势意识包含的内容，确定个人、团队或系统如何发展态势意识，或者评估任务执行过程中态势意识的质量 (Salmon 和 Stanton，2013)。它还应解释态势意识丧失时会发生什么，以及获得态势意识时如何影响绩效 (Stanton 等人，2015)。
态势感知简报 - 普华永道博客
俄乌战争现状 赫尔松战线继续保持稳定。俄罗斯的重点是通过修建据点和战壕来加固整个战线。有报道和图片显示，克里米亚西海岸也在进行此类防御工事，目前正在修建数十公里的连续战壕系统。如果冲突升级为与西方列强的对抗，俄罗斯规划者似乎预计会在克里米亚进行两栖登陆。双方在扎波罗热战线沿线进行小规模行动，主要在奥里奇夫和胡利亚波尔附近，领土没有发生重大变化。在武赫莱达尔，俄罗斯的进攻继续进行，进攻方损失惨重，没有取得任何进展。乌克兰军队击退了马林卡和阿夫迪夫卡地区的进攻。在阿夫迪夫卡，俄罗斯军队似乎试图复制他们在巴赫克穆特的努力，选择对该镇进行更广泛的包围行动。他们的攻击集中在突出部的侧翼，但到目前为止，乌克兰军队阻止了任何重大突破。在巴赫克穆特，局势已达到危急的顶点。俄罗斯的侧翼攻击几乎包围了这座城市，并切断了通往该镇的所有道路或对其进行了火力控制。这些道路是补给、增援和医疗后送的生命线，对于该镇的持续防御至关重要。乌克兰军队撤退到市中心，炸毁了巴赫克穆特内的桥梁，以减缓俄罗斯的推进。此外，在帕拉斯科维夫卡失陷后，巴赫克穆特北部的一座水坝被摧毁，以阻碍俄罗斯的推进。乌克兰军队的逃生路线已缩小到不到 4 公里宽。大约有 2-4 个旅和各种独立营参与保卫该市，俄罗斯军队完成包围将切断数千名乌克兰士兵的后路。俄罗斯的进攻很可能从南北两边继续。由于巴赫克穆特后方地形开阔，一旦巴赫克穆特被占领，俄罗斯军队将有可能迅速向克拉马托尔斯克和斯洛维扬斯克推进。
设计与共享系统交互时的意识
我们日常生活中使用的大多数系统都是共享的——因为多个人可以互动，或者一个人的互动会影响其他人。然而，日常物联网系统通常是为个人使用而设计的。先前对协作技术（计算机支持的协同工作）的研究表明，为了协调系统共享，人们需要了解社交背景，界面可以通过使突出的信息可见来支持社交背景。虽然有关于如何为意识而设计的文献，但这可能是零散的，难以与其他应用领域联系起来。为了让更广泛的交互设计师了解意识，我们的目标是使可用的设计知识更具通用性和可操作性。为了这个目标，我们构建了共享系统中的意识设计框架，该框架对意识的设计考虑因素进行了结构化和全面的概述。该框架可以在设计与共享系统的交互时激发反思并为决策提供信息。
传播策略、品牌和宣传活动
受众宣传和激活 2. 主要由 SA 主办方和 COP 17 前后的动员推动，但利益相关方伙伴关系增加了对环境利益的认可 3. 专注于国内行动，同时应对全球危机 4. 主要以品牌宣传活动的形式推出 - 没有持续的宣传和社会动员 5. COP 17 后，国内和国际媒体宣传活动很少 6. 没有私营部门购买或协会品牌和营销 - 没有持续的宣传。 7. WSSD 后遗产运动，推进千年发展目标和约翰内斯堡行动计划
态势感知数据链 (SADL)
简介 美国陆军的增强型位置报告系统 (EPLRS) 旨在通过数字数据通信系统支持战场上的战术行动。EPLRS 采用抗干扰波形，内置安全数据单元，以保护数据安全和时分多址 (TDMA) 架构。态势感知数据链 (SADL) 是将 EPLRS 无线电装置整合到飞机上。通过修改软件以与飞机航空电子设备接口，EPLRS/SADL 与飞机航空电子设备集成，以在驾驶舱中显示来自其他配备 SADL 的战斗机的数据、通过 Link 16/SADL 网关来自 Link 16 网络的数据以及地面 EPLRS 位置。以下表示 SADL 的主要功能： 1.整合空对空 (A–A) 战术和态势感知 (SA) 能力，例如： a. 飞机之间的互操作性，将飞机内部信息添加到网络上，供其他飞机访问和显示 b.支持多轨道目标环境，将飞机内部雷达轨道、传感器和目标指定信息添加到网络上，供其他飞机访问和显示。c. 空对空网络类型允许在特定“空中密钥”中的飞机之间交换平台性能、系统状态和传感器/目标数据 2.整合空对地 (A–G) SA 能力，例如： a. 飞机和地面网络之间的互操作性；这允许 SADL 飞机从地面 EPLRS 网络请求“友军”地面部队的位置数据。3.注意：当前无线电版本 11xy 不再支持名为“WinFAC”的应用程序。从数字前方空中管制员 (FAC) 消息中整合 A–G 战术和 SA 功能，例如：a. 近距离空中支援 (CAS) 飞机和地面前方空中管制员 (GFAC) 之间的互操作性，允许 GFAC 以数字方式发送目标位置数据。正在开发的 TACP-Mod 数字 CAS 应用程序“TACP-CASS”基于可变消息格式 (VMF)，并且仅通过 ASOC 网关与 SADL 通信，该网关由 JRE 托管的 SADL 网关和 MIDS 终端以及连接到“将 VMF 转换为 J 消息的 ASOC 桥”的联合射程扩展 (JRE) 托管的 PRC-117F 组成。
引领态势感知革命 - GA-ASI
通用原子航空系统公司 (GA-ASI) 的业务是开发变革性技术，以提供颠覆性成果。作为私营通用原子公司的子公司，GA-ASI 在成熟可靠的遥控飞机 (RPA)、战术侦察雷达和先进的高分辨率监视系统方面处于世界领先地位。该公司生产长航时、任务能力强的飞机，这些飞机配备集成传感器和数据链路系统，可提供持续的态势感知和快速打击能力。
消费者对多环芳烃的意识
抽象鱼长期以来一直被认为是一种健康食品，可为人体提供出色的营养价值。由于其易腐烂性，通常会处理鱼类以提高其保质期。在尼日利亚，鱼类吸烟是鱼类保存的最常见方法，它涉及使用传统的吸烟窑，这些窑炉的结构不佳，缺乏用于热控制的机制，通常会导致在烟熏鱼中产生多环芳烃（PAH）。这项研究评估了消费者对烟熏鱼中PAH和其他污染物的认识，并确定了影响研究区域受访者中烟熏鱼消耗的因素。采用了两阶段的抽样技术从研究区域中选择105名受访者。借助结构良好的问卷获得了数据。用于数据分析的分析技术是描述性统计和二进制logit回归模型。调查结果表明，大多数受访者是女性，已婚，平均年龄为39岁，接受了正规的教育。的发现还表明，大多数消费者都知道烟熏鱼中的PAH存在对健康有害。此外，发现发现分别以1％，5％和10％的烟熏鱼类消费量显着影响烟熏鱼的消费，从而，年龄，性别，收入，婚姻状况，口味，家庭规模，教育和香气。因此，该研究得出的结论是，研究区域的受访者对烟熏鱼中多环芳烃（PAH）和其他微生物的认识较低。
一月网络安全意识日历2024
“假设违规。”零信任，用于在现代安全体系结构中对用户进行身份验证，是一个框架，可确保远程工人，保护混合云环境，并保护组织免受勒索软件威胁。就像攻击表面管理（ASM）不限于表面一样，零信任看起来超出了传统周围。该方法也是脆弱性管理（VM）的支柱。毕竟，最不可预测的脆弱性是您的屏幕和椅子之间的呼吸。在这里了解更多。