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对飞行员的能力评估和评估，...
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点源碳捕获大规模飞行员，商业示范和网络示范商业化
DOE's Office of Clean Energy Demonstrations (OCED) is issuing this Notice of Funding Opportunity (NOFO), in collaboration with the Office of Fossil Energy and Carbon Management (FECM) and National Energy Technology Laboratory (NETL), for integrated carbon capture, utilization, and storage (CCUS) projects that demonstrate substantial improvements in the efficiency, effectiveness, cost, and environmental performance of carbon capture technologies for power, industrial, and other commercial申请。该NOFO的总体目标是通过将资本流动到已经发生的部门并将CCUS市场扩展到额外的电力，工业和商业应用来解锁低碳电力和低碳工业产品的后续投资浪潮。根据该国际劳资那（NOFO）颁发的奖项将由《基础设施投资和就业法》（Fielrstructure Investment and obs Ass）拨款的资金，通常称为两党基础设施法（BIL）。
与贝叶斯（Co-）飞行员的实验计划
在这次演讲中，我将讨论我们最近将贝叶斯ML工具整合到实验实验室工作流程中的一些努力。通过用专家知识增强ML以改善决策来解决数据限制。使用合成化学和共轭有机材料发现的示例，该讨论将强调ML支持基于实验室决策的机会和挑战。
飞行员突然心脏死亡的趋势：post covid- ...
作者：Borges，Julian Yin Vieira M.D（唯一的作者）董事会认证的内分泌学家，在医疗营养研究医师委员会认证的董事会认证，https://orcid.org/0009-0001-9929-3135披露：该手稿与行业没有关系，并且不存在竞争关系，并且没有竞争的关系。这项研究未从公共，商业或非营利部门的资助机构那里获得任何具体赠款。这项工作是独立资助的。作为一名独立的研究人员，该研究仅是构思和设计的，文献搜索，数据提取，质量评估和统计分析进行了独立进行。整个手稿都是独立起草的。这项研究不涉及任何人类受试者或动物实验。这是对先前发表的研究的系统评价和荟萃分析。因此，不需要道德批准或机构审查委员会批准。本手稿中的结果/数据/数字尚未在其他地方发表，也没有在任何其他期刊或来源中考虑出版。对工作的各个方面的问责制，以确保与工作的准确性或完整性相关的问题得到适当研究和解决。作者：Borges，Julian Yin Vieira M.D（唯一作者）董事会认证的内分泌学家，医疗营养研究医师董事会认证https://orcid.org/0009-0009-0001-9929-3135电子邮件
朝着自主飞行员与人工船员之间的安全合作进行智能，监视和侦察
摘要 - 当今的许多航空任务是由飞行员和任务专家的异质机组人员完成的。由于完全自动化的飞行员（AP）已集成到航空人员中，因此对于安全保证和误差效率来说，有效的团队将是必要的。这项飞行模拟器研究探索了非驾驶员运营商与AP合作进行海事情报，监视和侦察（ISR）任务之间的团队。该研究比较了航路点AP的行为，需要在飞机控制中进行人工干预，以防止造成损害造成的敌方船只的飞行，并采取碰撞避免行为，在该行为中，AP会主动使用控制屏障功能来主动避开敌方船只。这种主动的AP行为导致飞机损坏较少，但更容易预测的团队绩效，尽管任务时间更长。结果表明，情况意识随着AP复杂度级别和任务负载水平而异。参与者在失败时成功并校准其信任时对AP的积极感知。索引术语 - 自主，自动飞行员，协作，团队，人为因素，ISR，控制障碍功能
1个更新的健康机会飞行员费用时间表...
o获得住房申请或计划所需的必要个人文件； o支持背景调查和与住房申请相关的其他必需的文书工作•协助入学者制定住房支持和危机计划，以支持自己在自己的房屋中独立生活。•协助参与者制定住房稳定计划，并支持计划中定义的目标的跟随和实现。•协助完成合理的住宿请求。•确定供应商，以进行住房检查，住房移动，补救和可访问性服务。•协助预算并提供住房/生活费用的财务咨询（包括协调第一个月的租金和短期住院后租金付款）。•提供金融素养教育以及预算基础和定位基于社区的消费者信用咨询局•协调其他与试点住房相关的服务，包括：
学习协助和与新手无人机飞行员沟通...
摘要 — 涉及检查和着陆任务的无人机 (UAV) 多任务任务对于新手飞行员来说具有挑战性，因为与深度感知和控制界面相关的困难。我们提出了一个共享自主系统以及补充信息显示，以帮助飞行员在没有任何飞行员培训的情况下成功完成多任务任务。我们的方法包括三个模块：（1）将视觉信息编码到潜在表示上的感知模块，（2）增强飞行员动作的策略模块，以及（3）向飞行员提供额外信息的信息增强模块。在用户研究 (n = 29) 中，策略模块在模拟中使用模拟用户进行训练，并在未经修改的情况下转移到现实世界，同时还有补充信息方案，包括学习到的红/绿光反馈提示和增强现实显示。策略模块不知道飞行员的意图，只能根据飞行员的输入和无人机的状态推断。助手将着陆和检查任务的任务成功率分别从 [16.67% 和 54.29%] 提高到 [95.59% 和 96.22%]。借助助手，缺乏经验的飞行员也能取得与经验丰富的飞行员类似的表现。红/绿灯反馈提示可将检查任务所需的时间缩短 19.53%，轨迹长度缩短 17.86%，参与者将其评为他们的首选条件，因为界面直观且令人放心。这项工作表明，简单的用户模型可以在模拟中训练共享自主系统，并转移到物理任务以估计用户意图并为飞行员提供有效的帮助和信息。
评估可能令飞行员感到惊吓和意外的情景
本演示文稿由 Scholarly Commons 会议免费提供给您，供您免费访问。它已被 Scholarly Commons 的授权管理员接受，并被纳入国家训练飞机研讨会 (NTAS)。如需更多信息，请联系 commons@erau.edu。
了解美国大学航空飞行员疲劳的潜在因素
摘要：全球主要航空团体报告称，越来越多的基于证据的研究针对疲劳对飞行操作的有害影响。与军事和航空运营相比，大学航空飞行训练环境的研究水平尚不相同。大学生的独特之处在于，他们要完成课堂作业、学习、参与学生组织、开展社交活动，并且经常在学术环境内外兼职。这些情况可能会导致错误、事件、事故、学习成绩不佳和健康指标不佳。本研究的目的是将疲劳理解为一个多因素维度，并使用假设的测量模型评估这些因素之间的潜在关系。研究小组将大学航空疲劳量表 II (CAFI-II) 分发给美国八个小型、中型和大型大学航空项目。CAFI-II 主要关注疲劳意识、疲劳的原因和症状以及生活方式的选择。获得了 422 (n = 422) 个有效答复。结果表明，大学飞行训练中的疲劳与受访者对已知导致疲劳的条件的看法之间存在直接的预测关系。研究结果还表明，对疲劳风险和管理计划有良好看法的受访者对疲劳风险的理解更深入。