(1)西班牙工业装配公司,SA DBA SEMI (2)Ferrovial Agroman SA (3)Eiffage Group UTE (4)Dragados 有限公司 (5)Constructora San Jose SA (6)UTE Castellano Cobra MACC (7)Acciona CMS JV,LLC
摘要 心理工作负荷反映了满足客观和主观绩效标准所需的注意力资源水平,可能受到任务需求、外部支持和过去经验的影响。心理工作负荷和职业疲劳通常被认为是工作场所事故的主要原因。本研究旨在调查德黑兰一家通信服务公司行政人员的工作负荷与职业疲劳之间的关系。在本研究中,向 94 名行政服务员工(69 名女性和 25 名男性)提供了一份人口统计特征问卷,包括年龄、体重指数 (BMI)、教育水平和工作经验。然后使用瑞典职业疲劳清单问卷来确定工作疲劳。NASA-TLX 心理工作负荷问卷用于评估心理工作负荷。最后,数据通过SPSS 20版进行分析,进行描述性统计、Pearson相关性检验和ANOVA检验。结果表明,NASA-TLX女性的脑力负荷(59.14)大于男性(54.56)。结果还显示,瑞典职业疲劳量表(SOFI)女性(30.12)大于男性(28.12)。此外,Pearson相关性检验表明,NASA-TLX与SOFI之间存在显著相关性(r=0.76,P<0.0001),随着脑力负荷的增加,职业疲劳也随之增加。换句话说,随着脑力负荷的增加,职业疲劳也随之增加。最近的一项研究结果显示,行政人员的脑力负荷与职业疲劳之间存在显著相关性,即随着脑力负荷的增加,职业疲劳也随之增加。关键词:心理工作负荷、职业疲劳、行政人员 引言 组织和人体工程学因素影响通信服务公司办公室工作人员的职业疲劳和心理工作负荷之间的关系。高工作负荷会给组织带来很多层面的成本,包括员工的工资下降
在部落咨询和区域审查之后,IHS释放了我们与部落合作调和和验证数据所产生的人口估计。随附的时间轴已由地区统计官员进行了审查,并在可能的情况下包括他们的建议,从2022年2月10日开始,该截止日期为发布月度工作量报告和进度报告。在2022年4月28日,将发布几年至今的用户人口报告中的第一个。这些日期允许区域统计人员足够的时间来审查区域数据并及时,全面地识别差距或丢失数据。国家患者信息报告系统将在2022年10月27日(数据提交截止日期)接近时产生更多的工作量报告。
摘要 认知工作量 (CWL) 是评估和监测人类执行认知任务时表现的基本概念。许多研究尝试使用神经成像技术客观、持续地测量 CWL。尽管脑电图 (EEG) 是一种广泛使用的技术,但 CWL 对大脑频率频谱功率的影响却显示出不一致的结果。本综述旨在综合文献结果并定量评估哪种大脑频率对 CWL 最敏感。按照 PRISMA 建议进行的系统文献检索突出了用于测量 CWL 的三个主要频带:θ (4-8 Hz)、α (8-12 Hz) 和β (12-30 Hz)。进行了三项荟萃分析以定量检验 CWL 对这些频率的影响。共计算了来自 24 项研究(涉及 723 名参与者)的 45 个效应大小。 CWL 对 theta (g = 0.68, CI [0.41, 0.95])、alpha (g = −0.25, CI [−0.45, 0.04]) 和 beta (g = 0.50, CI [0.21, 0.79]) 功率有显著影响。我们的结果表明,theta,尤其是额叶 theta,是 CWL 的最佳指数。alpha 和 beta 功率也受到 CWL 的显著影响;然而,它们之间的关联似乎不那么直接。考虑到脑震荡方面的文献,对这些结果进行了批判性分析。最后,我们强调需要研究 CWL 与可能影响频谱功率的其他因素(例如情绪负荷)之间的相互作用,并将该测量方法与中枢和周围神经系统的其他分析方法(例如功能连接、心率)相结合。
所有飞行员都进行了 10 次任务场景飞行,旨在考验飞行员的能力,并有效评估不同组合的避障提示模式对经验和性能的影响。所有飞行均在位于阿拉巴马州拉克堡的美国陆军航空医学研究实验室 (USAARL) 的 NUH-60FS 黑鹰模拟器 (NUH-60FS) 中进行(图 1)。NUH-60FS 已获得模拟理事会 (DoS) 和模拟、训练和仪器项目执行办公室 (PEOSTRI) 的全面认可,是一款 6 自由度 (DOF)、全动态和全视觉(相当于 D 级)NUH-60FS 黑鹰直升机飞行模拟器。它使用 X-IG(CATi Training Systems,阿拉巴马州欧扎克),这是一种基于 OpenGL 的视觉图像生成器,可以模拟自然飞行条件和 DVE。该模拟器还以 60 Hz 的频率捕捉飞行性能和模拟器状态特征。
民用航空医学研究所 (CAMI) 研究实验室研究了单个飞行员驾驶超轻型喷气机 (VLJ)(也称为入门级喷气机 (ELJ))进行的任务和工作量管理。14 名获得认证的赛斯纳奖状野马 (C510-S) 飞行员在 CAMI 的赛斯纳奖状野马 ELJ 5 级飞行训练设备中,按照仪表飞行规则 (IFR) 进行了一次涉及高工作量管理的双航段实验飞行。其中八名飞行员是野马的所有者兼操作员,另外六名飞行员驾驶奖状野马作为其专业飞行员工作的一部分。除了 Cessna Citation Mustang 模拟器外,数据收集还包括感知工作量的即时自我评估、NASA 任务负荷指数 (TLX) 工作量测量、研究人员观察、最终汇报访谈和三份问卷:驾驶舱设置偏好、人口统计和自动化体验与感知。为了便于分析,飞行巡航部分的主要高工作量任务分为四个事件。参与者毫无困难地完成了四个事件中约三分之二的任务。虽然所有参与者在所有四个高工作量事件中都犯了各种错误(例如,读回错误、空速违规),但大多数错误与整体任务成功没有直接关系。我们确实发现,仅在第一个事件中,经验时间对任务执行成功有显著影响。我们还发现,使用 G1000 航空电子设备时出现某种类型的错误是大多数参与者难以完成一项或多项任务的根本原因。所有参与者在所有四个高工作量事件中都犯了各种错误(例如,读回错误、空速违规),但大多数错误与整体任务成功没有直接关系。讨论了研究结果的含义,并确定了参与者展示的我们称之为“最佳实践”的技术。还提供了自动化使用的推荐策略以及任务超载和工作量崩溃的对策。17.关键词 18.分布声明
[5] PR Newswire,“金融服务中的私人和公共云市场将从2024 - 2028年增长10064.3亿美元,由无限储存和大数据需求驱动,AI对Trends-Technavio的影响,” 2025年。[在线]。Available: https://www.prnewswire.com/news-releases/private-and-public-cloud-market-in- financial-services-to-grow-by-usd-106-43-billion-from-2024-2028--driven-by- unlimited-storage-and-big-data-demand-ais-impact-on-trends--technavio- 302366176.html
作者地址:Thomas Kosch,柏林大学,德国柏林,thomas.kosch@hu-berlin.de; Jakob Karolus,德国人工智能研究中心,德国凯泽斯劳滕,jakob.karolus@dfki.de;约翰内斯·扎格曼 (Johannes Zagermann),康斯坦茨大学,德国康斯坦茨,johannes.zagermann@ uni-konstanz.de; Harald Reiterer,康斯坦茨大学,德国康斯坦茨,harald.reiterer@uni-konstanz.de; Albrecht Schmidt,慕尼黑大学,德国慕尼黑,albrecht.schmidt@ifi.lmu.de; Paweł W. Woźniak,瑞典哥德堡查尔姆斯理工大学,pawel.wozniak@chalmers.se。
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