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渔业 2.0 任务区.docx
承包商应提供科学和工程专业知识，为 NOAA 渔业项目开展应用研究、开发、工程、咨询和运营服务。承包商应为项目经理和决策者提供支持，帮助他们开发最先进的科学模型、选择先进的开发技术（例如部署无人驾驶平台或发展风能），并确定是否需要进一步的项目绩效信息。承包商应确定并应用测试特定技术或回答特定研究问题所需的适当方法和研究设计。任务应包括（但不限于）结构、电气、电子和机械部件；以及系统和科学设备。承包商应分析数据并制定最终结果和建议报告。
陆军通用任务清单
This change adds information to ART 1.0: The Intelligence Battlefield Operating System, ART 2.0: The Maneuver Battlefield Operating System, ART 3.0: The Fire Support Battlefield Operating System, ART 5.0: Mobility/Countermobility/Survivability Battlefield Operating System, ART 6.0: The Combat Service Support Battlefield Operating System, and ART 7.0: The Command and Control Battlefield Operating System.为参考目的提交出版物前面的透射表。FM 7-15, 31 August 2003, is changed as follows: Remove Old Pages Insert New Pages pages ii through vi pages ii through vi 1-31 through 1-32 1-31 through 1-32 2-24 2-24 through 2-24.1 2-30 through 2-31 2-30 through 2-38 3-12 through 3-16 3-12 through 3-16 5-4 through 5-6 5-4 through 5-7 5-79 5-79 5-88 5-88至5-88.1 6-61至6-73 6-73 6-73至6-73 6-73 6-75至6-78 6-78 6-75至6-78无6-143 7-61 7-61 7-61至7-62
人机协作：人工智能委派对人类任务绩效和任务满意度的影响
最近的研究提出了人工智能 (AI) 模型，该模型可以学习决定是否对任务实例进行预测或通过考虑双方的能力将其委托给人类。在使用人工合成或与上下文无关的人类预测的模拟中，委托可以帮助提高人机团队的绩效——与人类或 AI 模型单独完成任务相比。然而，到目前为止，当人类意识到 AI 模型将任务实例委托给他们时，他们如何表现以及他们如何看待任务仍不清楚。在一项有 196 名参与者的实验研究中，我们表明，无论人类是否意识到委托，任务绩效和任务满意度都会通过 AI 委托得到提高。此外，我们认为人类自我效能水平的提高是这些绩效和满意度提高的潜在机制。我们的研究结果提供了初步证据，表明允许 AI 模型承担更多的管理职责可以成为工作场所人机协作的有效形式。
层次化任务分析 - MyCourses
层次化任务分析 (HTA) 由赫尔大学于 20 世纪 60 年代末开发，旨在满足人们对理解复杂非重复性操作员任务所需技能的理性基础的需求，尤其是钢铁生产、化学和石油精炼以及发电中的过程控制任务。当时可用的主要分析工具要么来自经典工作研究（Gilbreth，1911；Taylor，1911），要么来自基于心理测量结构的技能分类法。工作研究提供了一组简单的单元，如“选择”、“掌握”和“组装”，描述重复的手动操作，但对于监控、控制和决策等“脑力”工作却不足。Gilbreth 的一些单元，例如“选择”，暗示了认知过程，但并没有认真尝试阐述或分析潜在的心理活动。