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全球 TICC 行业是一个极具吸引力的行业，它服务于广泛的终端市场，并受到众多因素的推动。从宏观经济角度来看，全球 GDP 等变量推动了一般商业活动，进而推动了对 TICC 服务的需求。从子行业/终端市场的角度来看，相关行业标准、法规和商品价格等特定趋势可能会影响相应领域对 TICC 活动的需求。从客户的角度来看，TICC 公司客户关于外包与内包程度、成本控制计划和资本支出的决策会影响某些 TICC 活动的可用支出金额。一般而言，由于外包水平不断提高、全球供应链日益复杂，需要更多第三方验证、基础设施老化以及质量控制的重要性日益提高（部分原因是行业或监管标准越来越严格），对 TICC 服务的需求增长超过了全球 GDP。虽然对 TICC 服务的整体需求往往受经济周期的影响较小，但根据基础终端市场的趋势，不同子行业的 TICC 活动表现可能会有很大差异。
2023 年工业技术年度回顾
根据美国劳工统计局的数据，从 2023 年到 2031 年，对工程技能的需求将增长约 13%。然而，工程人才短缺的问题将进一步加剧，因为到 2031 年，预计会有 18.6 万个工程职位空缺。（4）这些职位空缺将涉及软件、工业、土木和电气学科。传统上自行执行 TICC 服务作为内部质量保证和控制流程的一部分的公司将越来越难以招募到合格的工程人才。因此，外包 TICC 流程的价值主张将比投资开发或维护内部 TICC 能力更具吸引力。外包 TICC 服务提供商由于其既定的规模、专有知识和已在进行的 TICC 流程自动化，将不太容易受到供需失衡的影响。
文章基于眨眼率、PERCLOS 和鼠标速度检测核电站主控室操作员疲劳
摘要：疲劳影响核电站主控室（MCR）操作人员的安全操作，准确快速地检测操作人员的疲劳状态对安全操作具有重要意义。研究旨在探索一种利用操作人员眨眼频率、规定时间内闭合的帧数（PERCLOS）和鼠标速度变化趋势来检测操作人员疲劳的方法。在模拟操作实验任务中，采用基于逆协方差的Toeplitz聚类方法（TICC）对非侵入式技术捕获的相关数据进行疲劳等级判断。根据判断结果对数据样本赋予疲劳等级标记。然后，利用监督学习技术识别不同等级疲劳样本的数据，利用监督学习对操作人员的不同疲劳等级进行分类。根据监督学习算法在不同时间窗口（20 s–60 s）、不同时间步长（10 s–50 s）和不同特征集（眼、鼠标、眼加鼠标）的分类性能表明，K最近邻（KNN）在以上多个指标的组合中表现最佳。它的准确率为91.83％。所提出的技术可以在10秒内实时检测操作员的疲劳程度。
基于眨眼率、PERCLOS 和鼠标速度检测核电站主控室操作员疲劳
摘要：疲劳影响核电站主控室（MCR）操作人员的安全运行。准确、快速地检测操作人员的疲劳状态对安全运行具有重要意义。本研究旨在探索一种利用操作人员眨眼频率、特定时间内闭合的帧数（PERCLOS）趋势和鼠标速度变化来检测操作人员疲劳的方法。在模拟操作的实验任务中，采用基于逆协方差的Toeplitz聚类方法（TICC）对非侵入式技术捕获的相关数据进行疲劳等级判定。根据判定结果，对数据样本赋予标记的疲劳等级。然后，利用监督学习技术对不同等级的疲劳样本数据进行识别。采用监督学习对操作人员不同疲劳程度进行分类。根据监督学习算法在不同时间窗口（20 s–60 s）、不同时间步长（10 s–50 s）和不同特征集（眼睛、鼠标、眼睛加鼠标）的分类性能表明，K最近邻（KNN）在上述多个指标的组合中表现最佳。其准确率为91.83％。所提出的技术可以在10秒内实时检测操作员的疲劳程度。