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DOD HFE TAG 计划整体人因工程
在人为因素、人为表现和人机系统集成 (HSI) 领域，人们认识到各种因素会相互结合并相互作用，影响与人为表现相关的效率、效力、安全性和满意度，有时这种影响方式是不可预测的。为了达到并维持现代技术和战争所需的能力水平和作战节奏，调查和考虑这些相互作用非常重要。TAG 74 将重点介绍整体人为因素工程 (HHFE)，并探讨创新技术、无处不在的威胁和新方法对人类身心健康、福祉和能力的影响。无数的人为因素技术与此领域相关，例如用于态势感知的可穿戴设备；用于掌握的心理意象；用于针对干预的大数据分析；以及用于选择、培训和系统维护的混合现实、人工智能和机器学习应用。HHFE 的发展和成就可能对国防部及其他地区具有广泛的应用和影响。因此，我们邀请 HFE 政府、行业和学术界共同合作，分享该领域的想法、发现和进展。除了我们的实践社区技术简报外，联邦航空管理局 (FAA) 民用航空医学研究所 (CAMI) 航空安全总监 Melchor Antuñano 博士还将通过主题演讲《民用航空医学研究所的研究趋势：新挑战和机遇》来阐述我们的主题。我们的全体会议将提供进一步的见解，美国空军中校 Matthew Taranto 博士和联邦航空管理局的 Anthony Tvaryanas 博士将介绍基于模型的人体系统集成，海军研究生院 (NPS) 的 Larry Shattuck 博士和 Nita Shattuck 博士将介绍从 HSI、HFE 和人类表现的八十年教学和研究中获得的经验教训。
研究亨廷顿疾病管理的整体自然策略
摘要。亨廷顿氏病（HD）是一种多方面的神经系统疾病，呈现出复杂的临床情况。一种称为亨廷顿疾病的常染色体显性神经退行性疾病是由CAG数量增加（细胞质 - 腺苷 - 瓜氨酸）重复序列引起的，这会导致突变的亨廷顿蛋白（MHTT）产生人类生物的神经元死亡和心理障碍。结束体征和症状可能包括重大体重减轻，吞咽困难或呼吸困难，复发性抽吸肺炎，健康状况下降和不受控制的疼痛。在包括HD在内的大多数神经系统疾病中，神经组织中ROS过多的ROS（活性氧）被认为是重要的危险因素。转录调控，免疫系统和线粒体功能都被MHTT破坏了。尽管天然产品在改善症状方面已经有希望，但重要的是要注意，尚无单一的“植物性遗产”与其治疗性干预有明确的联系。然而，某些天然发生的化合物在临床前研究中表现出了有希望的结果。本文重点介绍了一些通过广泛的生物学活性具有多种神经保护作用的植物成分。通过刺激NRF2（核因子2相关因子）途径，并抑制NF-κB（核因子Kappa-Light-chain-chain-Enhancer），astaxanthin，berberine和sulfarophane和磺烷会增加抗氧化剂和抗炎性活性，并产生NeuroRrotsection。姜黄素会导致金属螯合作用和活性氧的下降，这无疑是阻碍和管理引起神经退行性疾病（包括HD）的疾病的重要过程之一。这会影响HSP（热休克蛋白）的上调，这有助于HD管理。纳林蛋白通过自由基清除来降低氧化应激水平和炎症水平，NF-κB刺激细胞存活，并通过上调抗凋亡基因的表达和下调凋亡基因来防止凋亡。
商家：一个由强化学习授权的整体定量交易平台
涉及超过900万亿美元市场首都的金融市场吸引了全球无数寻求利润的投资者的关注。金融交易中加强学习（RLFT）研究的最新爆炸表明，在许多定量交易任务上表现出色。但是，由于该领域的高度综合性质，将加强学习（RL）方法部署到现实世界中的金融市场仍然是具有挑战性的，这需要设计选择和收集财务数据，进行特征工程环境，建立市场环境，制定投资决策，评估模型行为并提供用户界面的组件之间的设计选择和交互。尽管有丰富的财务数据和高级RL技术，但在财务交易中的潜力和实现利用率之间仍然存在显着的差距。特别是，编排RLFT项目生命周期在工程（即难以构建），基准测试（即难以比较）和可用性（即难以优化，维护和使用）方面构成了挑战。为了克服这些挑战，我们介绍了商标，这是一个整体开源RLFT平台，用作i）软件工具包，ii）经验基准和iii）用户界面。我们的最终目标是为透明且可重复的RLFT研究提供基础设施，并促进其实际部署的现实部署。商人将不断更新，并欢迎RL和金融社区的贡献。
人工智能支撑未来城市水利基础设施：整体视角
人工智能 (AI) 在水管理方面的潜力得到了研究和实践界的广泛认可，越来越多的应用被展示出来应对供水、雨水和废水管理挑战。然而，在理解人工智能在城市水基础设施 (UWI) 发展中的基本作用方面存在着一个关键的知识缺口。这篇评论旨在分析如何协调人工智能以支持 UWI 系统的未来发展。本文讨论了四种类型的人工智能分析——描述性、诊断性、预测性和规范性，并将其与 UWI 系统性能的改进联系起来，从三个方面：可靠性、弹性和可持续性。预计人工智能技术将通过支持五条发展路径（分散化、循环经济、绿化、脱碳和自动化）在 UWI 向未来过渡中发挥关键作用。本文还从四个维度强调了在现实世界中提高人工智能应用的障碍：信息物理基础设施、机构治理、社会经济体系和更广泛社会中的技术发展。将人工智能嵌入发展路径并克服障碍可以确保以公平和负责任的方式部署人工智能系统，以提高未来西印度大学系统的弹性和可持续性。
EmbodiedScan：面向具身 AI 的整体多模式 3D 感知套件
摘要 在计算机视觉和机器人领域，具身代理有望探索其环境并执行人类的指令。 这就需要能够根据第一人称观察充分理解 3D 场景，并将其语境化为语言进行交互。 然而，传统研究更多地侧重于从全局视角进行场景级输入和输出设置。 为了解决这一差距，我们引入了 EmbodiedScan，这是一个多模态、以自我为中心的 3D 感知数据集和整体 3D 场景理解的基准。 它包含超过 5k 个扫描，封装了 1M 个以自我为中心的 RGB-D 视图、1M 个语言提示、160k 个 3D 导向框，涵盖 760 多个类别，其中一些与 LVIS 部分一致，以及具有 80 个常见类别的密集语义占用率。 基于这个数据库，我们引入了一个名为 Embodied Perceptron 的基线框架。它能够处理任意数量的多模态输入，并表现出卓越的 3D 感知能力，无论是在我们建立的两个系列基准测试（即基本 3D 感知任务和基于语言的任务）中，还是在野外。
实施用于设计原型和虚拟调试的整体数字孪生解决方案
摘要 工业 4.0 开启了数字化制造的新时代，在此背景下，数字孪生被视为下一波仿真技术。信息物理系统 (CPS) 的开发和调试正在利用这些技术来提高产品质量，同时降低成本和缩短上市时间。然而，现有的虚拟设计原型和调试实践需要特定领域工程领域的合作。这需要付出相当大的努力，因为开发大多是在不同的部门使用特定于供应商的仿真工具进行的。目前还没有商业上可用的集成仿真环境，其中所有工程学科都可以协同工作。这在将虚拟模型与物理模型互连时带来了巨大挑战。因此，本文通过为设计原型和调试实践实施一个整体的、与供应商无关的数字孪生解决方案来应对这些挑战。该解决方案在一个工业用例中进行了测试，其中数字孪生有效地为具有成本效益的太阳能装配线制作了原型。
打造全面、技术精湛的企业，实现电动汽车平稳、公平的过渡
认识到这些变化的紧迫性，WRI 印度分部与马哈拉施特拉邦西部汽车产业集群的主要汽车行业利益相关者进行了多次深入交流。这些交流旨在促进对行业需求的全面了解，并支持在电动汽车转型期间蓬勃发展的弹性企业的发展。作为这项计划的一部分，WRI 印度分部与汽车技能发展委员会和当地行业协会（即纳西克的纳西克工业和制造商协会以及科尔哈普尔的卓越中心 (CoE) – Gokul Shirgaon 制造商协会 (GOSHIMA)）合作，在马哈拉施特拉邦的三个主要汽车中心（浦那、纳西克和科尔哈普尔）组织了一系列关于“创建整体企业，实现向电动汽车的平稳和公正过渡”的研讨会。这些研讨会旨在提高人们对电动汽车和电动汽车零部件制造机会的认识，并探索行业观点
颅神经 - 一切都在脚趾中！ - 金色鸡蛋整体
主题：进行的膀胱/卧床治疗研究：丹麦引用：Eriksen，L。，“对遗传学的反射术研究研究，夜总会/床润湿2.”丹麦反射学家协会研究委员会报告，1995年，首次报道1991年。概要：有18岁的儿童，从5-10岁的年龄，有锻炼问题，有15个反射学
飞机、制造和供应链并行设计的系统工程整体方法
这项博士研究活动是在德国航空航天中心 (DLR)，具体来说是在汉堡航空系统架构研究所进行的，由那不勒斯费德里科二世大学的飞机和飞行技术设计 (DAF) 研究小组进行学术监督。它是在 H2020 AGILE4.0 项目中开发的，并在正在进行的 Horizon Europe Colossus 项目中得到利用，这两个项目均由欧盟委员会资助。在这段旅程中，我遇到了很多人，我想对他们表示感谢。首先，我要对我的导师表示感谢。感谢 Björn Nagel 给我机会踏上这段旅程，感谢他一直对我的信任，感谢他尽管有很多承诺，但始终陪伴在我身边。我感谢 Pier Davide Ciampa 选择我，感谢他一直相信我的潜力，感谢他为我提供宝贵的技术建议，感谢他不断给我灵感。我衷心感谢 Fabrizio Nicolosi 立即愿意负责我的活动，并对我的工作和努力给予信任。最后，我感谢 Pierluigi Della Vecchia 的持续参与和支持。我还要衷心感谢 Ana Paula Cuco、Joao Mello、Felipe Odaguil、Ton van der Laan、Nathalie Bartoli 和 Thierry Lefebvre。我非常感谢三年多来我们每周五进行的精彩讨论。多亏了你们，我在职业和个人方面都得到了成长。我学到了很多东西，每天都在挑战自己，以获得新技能并实现我们共同的目标。感谢你们与我分享你们的热情、激情和工作承诺。感谢你们将我们的职业关系变成了真正的友谊。特别感谢 Nathalie 和 Ana，她们继续成为勤奋女性的鼓舞人心的榜样。感谢你们在 AGILE4.0 活动期间分享的所有美好时刻。感谢整个 AGILE4.0 联盟多年来提供的所有反馈。我要特别感谢审稿人 Christopher Jouannet 和 Andrea Cini。感谢你们花时间审阅我的工作并提供反馈，这无疑改进了这篇论文并为未来的工作提供了宝贵的见解。还要感谢会议专员 Kristian Amadori、Rauno Cavallaro 和 Agostino De Marco 参加我的博士论文答辩。我的同事们也值得我感谢，他们支持我和我的博士学位，即使是间接的。特别感谢我所在的团队。感谢你们所有引人入胜且鼓舞人心的讨论。我还要感谢 Luca Boggero 从不怀疑我的能力，鼓励我永不放弃，并始终