XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemPilots
为意外事件训练飞行员——神经科学...
共同要素 检查信任纽带（马克·休斯：错误是可以接受的吗？） 认知偏差和系统性错误 思维方式 深思熟虑、创造性的思维方式转换（元认知） 对决定性时刻的批判性反思（谢菲尔德，2016）……
作战概念开发和飞行员评估...
3. 结果................................................................................................................................ 56
返回飞行员飞行检查表 - IFALPA
个人健康和恢复力 我没有出现 COVID-19 症状。 过去 14 天内，我没有与出现 COVID-19 症状或体征的人密切接触。如果我在过去 14 天内与出现 COVID-19 症状或体征的人密切接触： 该人的 COVID-19 检测结果为阴性。注意：世卫组织将密切接触定义为与出现 COVID-19 症状的人在 1 米距离内面对面接触超过 15 分钟或直接身体接触。 在值班开始前，我得到了充分的休息。 我有一个健康的饮食计划，可以在整个旅行期间保持。这可能涉及自带食物。注意：正常餐饮服务可能受限或无法提供。 我有锻炼习惯，可以在整个旅行期间保持。注意：健身房设施可能受限或无法使用。 我的精神和情绪都适合恢复飞行。注意：对于重返工作岗位有复杂的情绪是正常的。如果您感到脆弱，请考虑与他人交谈 - 如果有的话，请与您的飞行员同伴支持/飞行员援助计划交谈。不要害怕询问您的同事的心理健康状况。
对飞行员通信听力测试的影响...
摘要 国际民用航空组织 (ICAO) 于 2003 年发布了飞行员和空中交通管制员 (ATCO) 的语言能力要求。研究表明，对于飞行员和空中交通管制员在无线电话中使用的英语，需要评估哪些方面仍不明确 (DOUGLAS，2014；EMERY，2014；KIM；BILLINGTON，2016；KIM；ELDER，2015；MONTEIRO，2019；READ；KNOCH，2009)。本研究的目的是调查飞行员执行的听力任务的性质，这是测试开发和验证中必不可少的步骤。这项解释性顺序混合方法研究 (CRESWELL, 2015) 收集了 156 名飞行员的问卷调查 (第 1 阶段)，随后采访了 6 名航空英语专家 (第 2 阶段)，以更好地了解飞行员在无线电话通信过程中执行的听力任务的特点。分析了定量和定性数据，并合并了研究结果。它们提供的信息可能有助于制定听力测试结构和测试规范。
直升机和倾转旋翼机飞行员健康状况研究
SEC.750.直升机和倾转旋翼机飞行员健康状况研究。(a) 需要进行研究。—国防部长应对职业直升机和倾转旋翼机飞行员进行研究，以评估直升机和倾转旋翼机的操作与此类飞行员所经历的急性和慢性疾病之间的潜在联系。(b) 要素。— (a) 小节下的研究应包括以下内容： (1) 对职业直升机和倾转旋翼机飞行员与对照人群进行比较的研究： (A) 考虑此类飞行员操作飞机的时间； (B) 检查此类飞行员所经历的急性和慢性伤害的严重程度和发生率； (C) 确定此类飞行员是否比对照人群经历更高程度的急性和慢性疾病。(2) 如果在这些飞行员中观察到更高程度的急性和慢性疾病，则应解释—— (A) 疾病的具体原因（例如全身振动、座椅和驾驶舱人体工程学、着陆负荷、硬撞击和飞行员佩戴的装备）；以及 (B) 如果原因没有得到缓解，治疗疾病的任何相关费用。(3) 相关科学文献和先前研究的审查。(4) 部长认为适当的其他信息。(c) 持续时间。— 根据第 (a) 款进行的研究持续时间不得超过两 (2) 年。(d) 报告。— 部长应在根据第 (a) 款完成研究后 30 天内向参议院和众议院军事委员会提交研究报告。
滑翔机飞行员的创新服装 - MILVUS
面料透气耐磨 DELTA 滑翔夹克采用透气、弹性好的 Softshell 面料制成。其防水表面可在飞行员仍在机场时提供防风和防小雨保护。一旦进入飞机，夹克可抵抗降落伞和飞机安全带的摩擦，并能够将内部产生的过多热量和水分输送到外部。夹克有天鹅绒般的羊毛衬里。
飞机驾驶员的认知工作量评估
在本研究中，我们研究了飞机飞行员在模拟起飞过程中的认知负荷。我们提出了一个概念验证设置环境，用于在模拟器中收集 A320 起飞期间的心率、瞳孔扩张和大脑认知负荷数据。在实验期间，我们收集了 13 名飞行员的 136 次起飞，时间序列数据超过 9 小时。此外，本文研究了此类练习期间心率、瞳孔扩张和认知负荷之间的相关性，发现在关键时刻（例如发动机故障）认知负荷的激增会增加飞行员的心率和瞳孔扩张。结果表明，起飞过程中的关键时刻会增加飞行员的认知负荷。接下来，我们使用 stacked-LSTM 模型来预测未来 5 秒的认知负荷。该模型能够产生准确的预测。
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。
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。
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。