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截至 2024 年 6 月 30 日的海军工程司令部西南工作量预测
项目、设计和施工工具列表旨在提高您对 NAVFAC Southwest 机会的认识。如果您对列出的任何项目感兴趣，请访问 www.SAM.gov。位置可能不反映项目的实际物理位置。项目概要发布后，请在其中确认项目位置。对于设计代理，IH = NAVFAC Southwest 和 AE = 建筑师/工程师顾问免责声明：此处包含的信息不能保证政府针对当前或未来要求的行动方针。所提供的信息反映了当前政府的意图；但可能会发生变化。发布的招标（如果发布）是确定政府实际要求时应依赖的唯一文件。
截至 2023 年 3 月 30 日的美国海军工程司令部太平洋工作量预测
项目、设计和施工工具列表旨在提高您对 NAVFAC PACIFIC 机会的认识。如果您对列出的任何项目感兴趣，请访问 www.SAM.gov。位置可能不反映项目的实际物理位置。项目概要发布后，请在其中确认项目位置。对于设计代理，IH = NAVFAC PACIFIC 和 AE = 建筑师/工程师顾问免责声明：此处包含的信息不能保证政府针对当前或未来要求的行动方针。所提供的信息反映了当前政府的意图；但可能会发生变化。发布的招标（如果发布）是确定政府实际要求时应依赖的唯一文件。
截至 2023 年 1 月 24 日的海军西北司令部工作量预测
项目、设计和施工工具列表旨在提高您对 NAVFAC PACIFIC 机会的认识。如果您对列出的任何项目感兴趣，请访问 www.SAM.gov。位置可能不反映项目的实际物理位置。在发布项目概要后确认项目位置。对于设计代理，IH =
截至 2022 年 9 月 30 日的美国海军工程司令部太平洋工作量预测
pj , g , y pp yy ，请访问 www.SAM.gov。位置可能不反映项目的实际物理位置。项目概要发布后，请在其中确认项目位置。设计代理，IH = NAVFAC PACIFIC 和 AE = 建筑师/工程顾问免责声明：此处包含的信息不能保证政府针对当前或未来要求的行动方针。所提供的信息反映了当前政府的意图；但可能会发生变化。发布的招标书（如果发布）是确定政府实际要求时应依赖的唯一文件。
rank-1 CNN用于脑电图的心理工作负载分类
脑计算机界面（BCIS）可以分为两种主要类型：主动和被动BCI（Clerc等人2016）。当系统使用用户非自愿生成的信号时，BCI可以被动。更具体地说，这种类型的BCI经常用于评估执行不同心理需求的各种任务的用户的心理工作量，尤其是脑电图（EEG）（EEG）（Wang等人。2015，Adryou等。2018，Shalchy等。 2020）。 在大多数情况下，这些系统是使用分类器构建的，该分类器将大脑信号分为不同类别。 这取决于事先收集了标记的数据。 但是，这些系统通常是在火车和测试集都具有已知标签的实验室环境中开发的。 为神经经济学的2021会议组织的“大挑战：被动BCI Hackathon”可以通过被动BCI的真实情况来挑战研究人员：从看不见的会话中分类数据，并掩盖了标签，以防止在测试集中进行任何细微的调谐。 为此挑战提供的数据集（Hinss等人 2021）由15个参与者的脑电图记录组成，这些参与者在3个不同的会议中进行了3个不同的会议，由NASA开发的多属性任务电池II（MATB-II）。 每个会话都在不同的困难的块中分解：简单，中和困难。 提供的数据包括来自这些块的2秒钟（采样频率为250 Hz），每个会话总共447个时代和每个参与者。2018，Shalchy等。2020）。在大多数情况下，这些系统是使用分类器构建的，该分类器将大脑信号分为不同类别。这取决于事先收集了标记的数据。但是，这些系统通常是在火车和测试集都具有已知标签的实验室环境中开发的。为神经经济学的2021会议组织的“大挑战：被动BCI Hackathon”可以通过被动BCI的真实情况来挑战研究人员：从看不见的会话中分类数据，并掩盖了标签，以防止在测试集中进行任何细微的调谐。为此挑战提供的数据集（Hinss等人2021）由15个参与者的脑电图记录组成，这些参与者在3个不同的会议中进行了3个不同的会议，由NASA开发的多属性任务电池II（MATB-II）。每个会话都在不同的困难的块中分解：简单，中和困难。提供的数据包括来自这些块的2秒钟（采样频率为250 Hz），每个会话总共447个时代和每个参与者。难度标签仅在两个初次会议上提供。
使用Lenovo启用DPU的服务器最大化安全性和工作负载性能
最新的服务器技术和体系结构使组织能够针对不同工作负载的虚拟机和容器实现更高的整合率。混合云采用的急剧增加导致东西方和南北的交通增加，这增加了增强的复杂性，以实现零信任的安全性。引入额外的安全解决方案层带来了架构，部署和管理方面的挑战 - 它需要更多的计算功率。尽管服务器具有高速处理器，内存和存储，但是网络和安全处理会消耗相当大的硬件资源，并且会影响每台服务器的密度更高，而不会损害性能和延迟。企业需要卸载和加速工作量，而无需引入其他复杂性，以进行其基础架构的部署和操作。
AWS 规范指导 - 生成式 AI 工作负载评估
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道路环境如何影响驾驶员的工作负荷？
本文重点研究了驾驶员在乡村双车道公路上行驶时的工作负荷，这些公路的交通流量各不相同。研究的目的是研究一个可以代表驾驶努力的参数，该参数对干扰正常驾驶活动的外部因素非常敏感。为了解决这个问题，作者使用了一种特殊的仪器车辆来监测驾驶员的一些生理参数（如眼球运动和皮肤电化学电阻），并将其值与道路环境联系起来。结果非常有趣，并证实了只有当工作负荷与外部环境以及道路几何形状、交通、能见度等相关时，了解工作负荷才有助于提高道路安全。只有这样，道路管理人员才能推断出适当的信息，以规划和指导准确、高效的升级工作操作。© 2017 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。同行评审由第 10 届国际科学会议 Transbaltica 2017：交通科学与技术组委会负责。
截至 2022 年 3 月 31 日的 navfac pacific 工作量预测
项目、设计和施工工具列表旨在提高您对 NAVFAC PACIFIC 机会的认识。如果您对列出的任何项目感兴趣，请访问 www.SAM.gov。位置可能不反映项目的实际物理位置。在发布项目概要后确认项目位置。对于设计代理，IH = NAVFAC PACIFIC 和 AE = 建筑师/工程师顾问免责声明：此处包含的信息不能保证政府针对当前或未来要求的行动方针。所提供的信息反映了当前的政府意图；但可能会发生变化。发布的招标（如果发布）是确定政府实际要求时应依赖的唯一文件。
驾驶舱工作量估计的眼动追踪指标...
摘要。未来的驾驶舱将通过改进的航空电子设备得到增强，这些电子设备可以适应飞机和操作员的状态。眼动追踪可以对飞行员的眼球运动进行非侵入性分析，从中可以得出一组指标，以有效、可靠地表征工作量。这项研究确定了与飞机自动化条件相关的眼动追踪指标，并确定了飞行员工作量与相同自动化条件的相关性。扫视长度被用作飞行员工作量的间接指标：与引导和手动飞行条件相比，全自动条件下的飞行员平均扫视运动更大。数据集本身还提供了人类眼球运动行为的通用模型，因此表面上可以通过与工作量算法开发相同的指标来描述驾驶舱内不同自动化程度的着陆任务的视觉注意力分布。