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技术白皮书制作安全决策®解决方案
Key responsibilities for managers include the following: • Identifying the best way to get front-line workers across shifts trained • Communicating the purpose, objective, value, and project plan for the implementation • Ensuring that their supervisors attend the modules • Providing time for front-line workers to attend training modules • Reinforcing messages from each module as they occur • Integrating seeing, thinking, doing, moving, and teaming prompts into safety activities • Reinforcing sustainment activities •回应成功案例•认识前线工人应用策略•利用视觉提醒•测量进度的主要指标
TS-1650C - 液压与气动
Testek 和汉密尔顿桑德斯特兰公司签署了许可和合作伙伴关系协议，为汉密尔顿桑德斯特兰公司的电力发电系统控制提供值得信赖、经过批准和验证的测试设备。在大多数情况下，Testek 会根据与汉密尔顿桑德斯特兰公司的合同在飞机机队引入之前开发测试程序和适配器，确保航空公司获得测试设备解决方案。Testek 是汉密尔顿桑德斯特兰公司的唯一许可人和合作伙伴，没有其他测试设备制造商为汉密尔顿桑德斯特兰公司的飞机电气控制产品线提供这种许可和合作伙伴关系。汉密尔顿桑德斯特兰公司知道 Testek 30 多年来一直为航空业提供持续成功的测试系统，并符合许可和合作伙伴关系的标准。
MOHICAN：通过信任和协作分析实现人机性能监控。– 实现更智能的虚拟助手设计和机器行为的实时优化
人机协作性能评估为军事效能带来两大重要价值：(1) 提高认知飞机系统的设计质量，(2) 在战斗期间将虚拟助手的行为与驾驶舱需求同步。本文介绍了“MOHICAN”，这是一种用于监控战斗机驾驶舱中人机协作性能的系统方法。MOHICAN 将包括一种方法、其工具和一个针对多用途飞机的模型。通过扩展测量标准，并将集体协作贡献整合到整个系统的整体性能中（例如，军事空中作战），可以为驾驶舱开发的这些原则扩展到更复杂的系统。系统性能依赖于 TOP 模型 (Boy, 2011 , 2013 ) 中所包含的三个因素的表达：技术（例如可用性、可解释性等）、团队合作的组织（例如信任和协作等）和人（例如工作量、压力、记忆等）。 MOHICAN 将跨学科知识和技术诀窍（例如航空、人工智能和人机交互）、人为和组织因素、领域专业知识结合起来，从而能够评估人机合作绩效。 MOHICAN 的目标有三个。 (1) 多代理模型支持基于战术的各种人和机器系统（或代理）之间的信息处理和传输
宙斯盾平台系统工程代理（PSEA）初始...
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Manolis Chiou ∣ CV
我的目标是利用机器人人工智能和人类的互补能力，开发出高效流畅的人机协作人工智能。我的研究是跨学科的，借鉴了人工智能、机器人技术、人为因素和认知科学的方法。我强调通过可变自主范式在安全关键和危险环境中进行人机协作和人机交互的应用驱动研究，其中人类与能够动态自我调节其自主水平的智能机器人进行协作。
MDA 投资库 - DTIC
分发声明 A。批准公开发布；分发不受限制。在 MDA 公共网站上发布时，电子表格应标记为：批准公开发布 22-MDA-11053（22 年 1 月 25 日）。执行组织名称/地址：导弹防御局创新、科学和技术/5224 Martin Rd SW，Huntsville，AL 35898 赞助商名称/地址：免责声明：MDA 鼓励行业和学术界与 MDS Primes 和 OEM 合作，但不会认可、资助或管理任何由此产生的合作协议。MDA 只是一个促进纳税人投资收益最大化的推动者。
课程选择2024 -Frances Kelsey中学
8年级课程基于示例性的团队模型。在此模型中，学生全年都在同一个部门中，共同参加学术班，并与同一老师合作。例如，学生将有一位英语和社会研究老师，还有另一位用于数学和科学的老师。这样做，为学生提供了与其他8年级学生过渡到新学校的机会。团队还使教师可以与学生建立联系，跨学科单位和项目工作的机会。在他们的计划中，8年级的学生旋转了各种预设的探索性课程，以提供经验，因为他们为未来的选修课发展兴趣。全年可能的探索课程可能包括：
科技人工智能与机器学习战略计划
S&T 将对满足 DHS 关键需求的 AI/ML 研究和开发活动进行战略投资。S&T 已确定三个研发目标：推进值得信赖的 AI、推进人机协作以及利用 AI/ML 构建安全网络基础设施。推进值得信赖的 AI 是一项跨学科的努力，旨在研究并为可解释的 AI、隐私保护、反偏见和对抗对抗性机器学习等问题提供可行的解决方案。S&T 将研究人机协作，优化人机交互，同时限制其弱点。在安全网络基础设施领域，S&T 将研究允许跨系统共享和处理数据的能力、有效管理 AI/ML 模型以及实现威胁检测和响应的 AI/ML 能力。
有效人类的自治政策解释 -
政策解释是描述自治系统行为的过程，在有效地将代理商的决策理由与人类合作者联系起来，对安全现实世界的部署至关重要。在有效的人类机器人团队中更为至关重要，良好的沟通允许团队通过在团队内实现价值一致性在不确定的情况下成功地适应和进步。本论文提出的提议是通过开发以人为以人为本的可解释的AI（XAI）技术来改善人机团队的，该技术使自主代理人能够通过多种方式来传达其cap骨和局限性，并教学和实现人类团队的行为作为决策Sys-tems-tems-tems-tems-tems-tems-tems-Tems和Manders belds buits ind buits int y hiri systyst in hri hri hri hri hri hi ri hri hi ri hi ri hi ri。