XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemParasuraman
超越数字孪生：人机交互中神经人体工程学的物理孪生
数字孪生 (DT) 是最新的使能技术之一，它作为数据密集型网络计算解决方案出现在多个领域——从工业 4.0 到互联健康（Pires 等人，2019 年；Bagaria 等人，2020 年；Juarez 等人，2021 年；Phanden 等人，2021 年）。DT 作为一个虚拟系统，用于复制、监控、预测和改进物理系统（物理孪生 (PT)）的流程和特性，与其 DT 实时连接（Grieves 和 Vickers，2017 年；Kaur 等人，2020 年；Mourtzis 等人，2021 年；Volkov 等人，2021 年）。这种技术基于物联网 (IoT) 和机器学习 (Kaur et al., 2020) 等领域的进步，提出了应对人机交互 (HRI) (Pairet et al., 2019) 领域等复杂系统问题的新方法。本立场文件旨在提出一种物理-数字孪生方法，以根据神经人体工程学的跨学科视角 (Parasuraman, 2003; Frederic et al., 2020) 改善对 HRI 背景下 PT 的理解和管理。
实施卓越服务策略以提高律师事务所办公室的人力资源绩效
基于法律第15条2004年30号，被法律编号替换 2014年2月2日，T.T。） 公证人法案（UUJN），公证人作为公职人员有权发行真实的行为，并且具有与有关方面或法律法规要求的行动，协议和决定有关的其他权力。 以及同一法律解释说，公证人具有覆盖公证人所在的整个省的住所。 服务的目标是一个国家满足客户需求和期望的价值，并进行了修改以满足这些期望，这是服务质量的一个例子，通过将服务质量定义为对客户服务交付的经验的长期评估。 良好的服务质量或客户对办公室服务组件的看法也将是Customer满意度的重要决定因素，并通过满足期望的服务确保客户幸福（Feti Fatimah Maylan，2022年，2022年，第8-15页）。 基于上一段中的定义，已经清楚地解释了服务质量是通过比较他们实际体验或与他们真正想要的服务的客户的看法来衡量的，该服务质量一般是公司的服务质量，它是通过一种称为ServQual的方法来完成的。 即已制定的服务质量期限（Parasuraman，Berry，＆Zeithaml，1988）是满意度的价值，只要服务活动与已建立的监管标准并有效地运行。2004年30号，被法律编号2014年2月2日，T.T。） 公证人法案（UUJN），公证人作为公职人员有权发行真实的行为，并且具有与有关方面或法律法规要求的行动，协议和决定有关的其他权力。 以及同一法律解释说，公证人具有覆盖公证人所在的整个省的住所。 服务的目标是一个国家满足客户需求和期望的价值，并进行了修改以满足这些期望，这是服务质量的一个例子，通过将服务质量定义为对客户服务交付的经验的长期评估。 良好的服务质量或客户对办公室服务组件的看法也将是Customer满意度的重要决定因素，并通过满足期望的服务确保客户幸福（Feti Fatimah Maylan，2022年，2022年，第8-15页）。 基于上一段中的定义，已经清楚地解释了服务质量是通过比较他们实际体验或与他们真正想要的服务的客户的看法来衡量的，该服务质量一般是公司的服务质量，它是通过一种称为ServQual的方法来完成的。 即已制定的服务质量期限（Parasuraman，Berry，＆Zeithaml，1988）是满意度的价值，只要服务活动与已建立的监管标准并有效地运行。2014年2月2日，T.T。）公证人法案（UUJN），公证人作为公职人员有权发行真实的行为，并且具有与有关方面或法律法规要求的行动，协议和决定有关的其他权力。以及同一法律解释说，公证人具有覆盖公证人所在的整个省的住所。服务的目标是一个国家满足客户需求和期望的价值，并进行了修改以满足这些期望，这是服务质量的一个例子，通过将服务质量定义为对客户服务交付的经验的长期评估。良好的服务质量或客户对办公室服务组件的看法也将是Customer满意度的重要决定因素，并通过满足期望的服务确保客户幸福（Feti Fatimah Maylan，2022年，2022年，第8-15页）。基于上一段中的定义，已经清楚地解释了服务质量是通过比较他们实际体验或与他们真正想要的服务的客户的看法来衡量的，该服务质量一般是公司的服务质量，它是通过一种称为ServQual的方法来完成的。即已制定的服务质量期限（Parasuraman，Berry，＆Zeithaml，1988）是满意度的价值，只要服务活动与已建立的监管标准并有效地运行。根据适用于代理商的标准，可以很好地称为优秀服务，并且可以以有效，高效，可负责的方式进行控制，并遵守适用的法规，在代理机构在Notary和ppat of Notary和ppat of Notary和PPAT办公室中实施的机构将非常有效地实现出色的服务。
社论：人类机器人互动中的神经经济学
神经经济学（Parasuraman，2003; Ayaz and Dehais，2021; Gramann et al。，2021）对调查和改善人类机器人相互作用（HRIS）具有很大的影响（Scotto di Luzio et al。可以在生态有效的上下文中作为其用户的合作者，工具，甚至扩展的智能机器。因此，我们可以根据神经活动的指标（被认为是任何经验和行为的前提，在心理工作负载方面都有可用，可接受，安全和最少的要求。机器人系统可以利用这些指数来识别各个条件，以调整其活动，以改善人机系统的性能以及用户的安全和福祉。本研究主题中介绍的论文收集提出了有关HRI神经经济学的调查和概念的例子，这表明在以用户为中心的机器人技术中取得了进一步的突破。例如，手稿介绍了神经工程学中的相关主题，该主题突出了该学科的根源如何在神经科学发现与神经工程的创新之间达到地面。大脑之间的直接通信：对脑对脑界面的系统性PRISMA回顾，Nam等。讨论了脑对脑界面（B2BI）技术的当前状态及其在通过大脑计算机界面（BCI）和计算机脑界面（CBI）之间传输信息之间传输信息的潜力。这样的革命性概念可以导致跨机器人设备和多个用户的合作的新型神经经济学范式。这篇评论绝对地指出了该领域中神经认知和神经生物学概念的重要性，如远程学习复杂性中的教学和培训框架：
D1.1 最新技术回顾 - Harvis 项目
图表列表 图 1。Thalès 下一代驾驶舱 © Thalès ........................................................................................... 16 图 2。驾驶任务分析 [16]。...................................................................................................... 24 图 3。SPO 操作条件分类 [23]。............................................................................. 24 图 4。AOC 的代表性布局 [23]。............................................................................................. 26 图 5。地面操作员单元结构示例 [23]。............................................................................. 27 图 6：随着时间的推移，ATC 和驾驶舱中的综合自动化支持不断增强。........ 34 图 7：Sheridan 和 Verplanck 提出的决策和行动选择自动化水平..................................................................................... 35 图 8：Parasuraman 等人提出的自动化类型和水平模型。........................................................................................... 35 图 9：LOAT（来自 dblue.it/projects/project-levels-automation-taxonomy） ............................................................................. 37 图 10：未来天空安全项目正在为飞行员考虑的 HP 包络线 ............................................................................. 44 图 11：人类表现包络线概念示例 .................................................................................................... 47 图 12。不同领域中 AI 任务的图形视图。改编自麦金斯基全球研究所的笔记 [143]。........................................................................................................................................... 56 图 13。不同人机性能评估技术之间的相互作用 [16]。..... 66 图 14。飞行指引仪 ............................................................................................................................. 68 图 15。飞行管理系统 ............................................................................................................. 69 图 16。TCAS 交通警报和解决建议 ............................................................................................. 69 图 17：[279] 中自适应 HMI 的总体布局。............................................................................................. 71 图 18。认知 HMI 架构 [16]。............................................................................................. 72 图 19。VPA 系统架构 [16]。........... 75 图 21................................................................................................. 74 图 20。指挥、控制和通信 (C3) 链路 VPA 系统架构 [16]。SPO 通信网络 [16]。.................................................................................... 75 图 22。监视子系统架构 [16]...................................................................................... 77 图 23。NG-FMS 架构 [16]。.................................................................................................... 78 图 24：LOAT 的扩展版本 ................................................................................................ 102
脑电图指标在量化人类认知表现中的应用：系统评价和文献计量分析
人因与工效学学科研究人、机器、环境和技术之间的相互作用，同时考虑人的能力和局限性，以确保安全和令人满意的工作环境[1-4]。传统的技术和方法采用各种定性方法[5-7]，以主观的方式评估工作任务。这些方法不能充分分析现代技术在认知、感知和身体方面之间的复杂相互作用[3,8-11]，也不能让我们对人类思维和技术之间的复杂关系进行建模和量化[11]。人工智能、自主系统和数字化制造（即工业4.0）等现代工业自动化方面的最新进展使得当今的人类操作员需要与复杂且动态变化的技术环境进行协作，而这些环境需要高水平的认知和感知[12,13]。因此，我们需要通过考虑人脑的工作情况来更深入地了解人的表现。Parasuraman 等人首次提出了神经工效学这一开创性概念[14, 15]。这项关于大脑和工作行为的研究应用神经科学的方法和工具来研究大脑在日常生活活动中对人的表现的影响[16]。神经工效学研究旨在扩展我们对认知和运动功能背后神经机制的理解，重点是现实世界的应用。认知工效学侧重于感知、信息处理和决策等心理过程，可应用于不动的参与者[3, 11, 16, 17]。人脑是协调所有身体功能并控制身体各个方面的器官，由超过 1000 亿个神经元组成[18]。神经元之间的通讯是通过电信号进行的，电信号的流动会产生电流，进而产生称为“脑信号”的波形。文献中对脑信号有不同的分类[19、20]，但最广泛使用的分类法是基于以赫兹 (Hz) 为单位测量的脑电波频率，如下所示：delta（δ：0.5 至 4 Hz）、theta（θ：4 至 8 Hz）、alpha（α：8 至 13 Hz）、beta（β：13 至 30 Hz）和 gamma（γ：30 至 150 Hz）[21]。不同的脑功能与不同的脑叶相关。例如，额叶与计划、自主运动、情绪、推理和
手工旋转任务中与年龄相关的策略差异
正如本期刊《田野大挑战》文章（Dehais等，2020a）中所述，Neurogeronomics就是要了解工作和日常生活中的大脑。了解日常生活中的大脑对于作为基础研究领域的临床，心理和社会神经科学以及利用神经科学知识的应用至关重要，这是从一开始就一直具有该领域的核心利益（Parasuraman，2003年）。在消费者神经工程学中，我们专注于应用程序 - 以她或他的专业能力或空闲时间为日常消费者的产品和服务。可以通过两种方式来理解消费者神经基础学领域。涉及开发和验证神经科学消费品的涉及。要为日常消费者购买和使用，这些商品不仅需要有用或有趣，而且还需要便宜，易于使用。另一种涉及神经科学方法的应用来以其消费者的能力研究用户，研究用户体验，产品可用性和产品营销。在消费者神经工程学方面，广泛的神经经济学研究致力于其发展。Examples are studies on predicting missing auditory alerts ( Dehais et al., 2014 ), predicting memorized visual information ( Brouwer et al., 2017b ), detecting workload, fatigue and mind wandering ( Borghini et al., 2014 ), usually with the aim of adapting semi-automated systems to better fit the current state of the user ( Putze et al., 2018; Dehais et Al。，2020b； Roy等，2020）。另一个例子是使用可穿戴技术监测群体的关注和参与，以便在教育环境中使用（Dikker等，2017； Stuldreher等，2020； Van Beers等，2020）。与科学的工作努力发展为开发神经经济学应用，该行业出现了提供（声称）将生理措施与精神状态相关联的产品和服务，并根据这些措施提供建议或反馈。该行业中产品的示例是手腕和头带，以监视和降低自己的压力水平，或者用于检测娱乐目的的情绪。科学研究和行业中的一个趋势子场是通过神经刺激直接调节大脑活动的工具（Tyler等，2017； Vosskuhl等，2018）。消费者神经基础学是一种使用神经科学作为消费者涵盖神经营销能力的人的学科（Lee等，2007; Ariely and Berns，2010; Stasi et al。，2018），Neuromenonsics，Neuromenonsics（Sanfey等，2006; Clither et al。，2006; Clither et al。 Plassmann等，2015）。该应用领域旨在更好地了解消费者及其与产品和服务的互动，而不是传统的自我报告调查以及焦点小组的表达回应。例子是关于愿意支付意愿的神经科学指标（Ramsøy等，2018）和购买行为（çakir等，2018）；利用神经科学研究情绪在决策中的作用（Rampl等，2016）并评估广告或营销活动（Cartocci等，2017； Krampe等，2018）。类似于消费者神经基质学作为一种开发神经科学消费品的学科，对于消费者神经基础学作为研究消费者的学科，已经有一个神经营销行业可以将这种学科商业化。