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检测驾驶舱任务？- PLOS
本研究的目的是检查在复杂的错误检测驾驶舱任务中专业知识、表现和注视行为之间的关系。24 名飞行员和 26 名非飞行员从飞行员的角度观看视频剪辑，并被要求检测驾驶舱仪表板中的故障。与非飞行员相比，飞行员检测到更多故障仪器，在仪器上的停留时间更短，进行了更多转换，更频繁地访问与任务相关的区域，并且在仪器之间的区域停留更长时间。这些结果为解释专家表现的潜在过程的三种理论提供了证据：长期工作记忆理论、信息减少假设和图像感知的整体模型。此外，一般注意力技能的结果表明，与非飞行员相比，飞行员在全局和局部信息处理之间切换的能力更强。综上所述，结果表明，凝视行为以及其他通用技能可能提供有关潜在过程的重要信息，可以解释专业飞行员在飞行过程中的成功表现。
神经适应驾驶舱中的自动化惊喜
背景。操作飞机是多维且复杂的。飞行员必须“飞行、导航、通信”——保持空中飞行、管理飞机航线并与空中交通管制部门通话。为了方便完成这些任务，驾驶舱引入了自动化（Billings，1997 年）。当这种自动化发生故障时，后果充其量是令人讨厌的，最坏的情况是危及生命（Endsley & Kiris，1995 年）。自动化中的错误可能会令人惊讶和分心，从而导致自动化意外（Boer & Dekker，2017 年）。这些可能会导致飞行员感到困惑，进而导致人为错误，这是航空事故的主要原因（Lyssakov，2019 年）。识别这种混淆及其原因可能会改善人机交互 (Dehais 等人，2015)。在之前的一项研究中 (Krol 等人，2018)，我们表明可以通过脑电图 (EEG；Berger，1929) 记录飞行员对飞行相关事件的认知反应，使用被动脑机接口 (pBCI；Zander & Kothe，2011) 确定不同级别的事件关键性并实时将解释报告回驾驶舱。此程序可用于使驾驶舱适应飞行员的认知，从而形成神经自适应驾驶舱 (Krol 等人，即将出版)。在本研究中，我们开发了一个更具体的分类器，可以可靠地检测飞行员对意外和/或错误的飞行相关事件的认知反应，这些事件对于持续操作飞机至关重要。方法。记录了 13 名试飞员（均为男性）的脑电图活动和眼球运动，年龄 44-62 岁（平均 54 岁），飞行经验 7210 ± 4809 小时。我们在两部分实验中使用了 32 通道移动无线脑电图系统 1 和双目眼球追踪眼镜 2。在第一部分中，参与的飞行员进行了 10 个新设计的训练范例。我们打算针对意外事件（S 分类器）、错误事件（E 分类器）以及意外和错误事件（AS 分类器）校准不同的分类器，以对应可能的自动化意外。因此，我们设计了一种训练范式组合，即交互奇特范式。该范式由 2 个独立部分组成，分类器在结果数据的不同部分上进行训练。为了唤起与意外和/或错误相对应的认知状态，我们模拟了一个计算机程序，需要教它何时计数音调以及何时忽略它。在 10 个块中的每个块中呈现 50 个音调序列。每个音调可以是标准音调（概率 70%-80%）、非目标音调（概率 10%-15%）或目标音调（概率 10%-15%）。这代表了一个标准的奇特范例（Friedman 等人，2001 年）。研究发现，目标音调会引起参与者的惊讶（Squires 等人，1975 年）。指示参与者在每个音调之后口头说明它是目标音调（“是”）还是不是目标音调（“否”）。然后计算机给出声音反馈：“计数”或“忽略”。由于语音识别是（参与者不知道）模拟的，因此反馈与参与者的评估无关。这使我们能够控制反馈中发生的错误数量。在前 7 个区块中，不一致反馈的概率为 14%-18%，即计算机在“是”后回答“忽略”，或在“否”后回答“计数”。这对应于罕见的、令人惊讶的错误。在最后 3 个区块中，不一致概率为 38-40%，对应于频繁的错误。
NLR 驾驶舱和飞行操作
驾驶舱是人与飞机之间的主要接口。驾驶舱设备为飞机在空中交通管理 (ATM) 系统中提供功能，并在很大程度上决定了飞行操作的安全性。我们设计、开发和验证创新的飞机和驾驶舱系统、飞行程序以及新的驾驶舱和 ATM 概念。我们在驾驶舱开发领域提供建议，并就飞机在 ATM 系统中的使用、对安全、效率和环境的影响以及对飞行员操作方式的影响提供建议。驾驶舱中的重要元素是飞行员和各种飞机系统之间的人机界面 (HMI)。因此，我们还专注于 HMI 开发、设计和工具。
SQL的Oracle®机器学习 - 用户指南 使用驾驶舱Web控制台 Oracle®企业管理器 - 云控制安全指南 使用Oracle机器学习用户界面上的自主数据库 风险评估指南 配置和管理Oracle Integration 3 oracle-autonicous-database-on-dedicated-exadata- ... JD Edwards Enterpriseone工具 专用基础结构上的Exadata数据库服务 安装和配置FIPS模式 自主 - 保险箱 - 检查和诊断 - ... 在Oracle Analytics Server中管理Oracle Analytics Publisher python的Oracle®机器学习 - 用户指南 使用Leapp升级系统 管理Oracle身份云服务 与Oracle Forms合作 Oracle Essbase的脚本参考 on- ... 的安装和配置指南（P6 EPPM）
Oracle完全致力于多样性和包容性。Oracle尊重和价值观拥有多种劳动力，从而增加了思想领导和创新。作为我们建立一种更具包容性文化的计划的一部分，对员工，客户和合作伙伴产生积极影响，我们正在努力从产品和文档中删除不敏感的术语。我们还必须注意与客户现有技术保持兼容性的必要性，并需要确保服务连续性随着Oracle的产品和行业标准的发展而需要。由于这些技术限制，我们消除不敏感术语的努力正在进行中，并且需要时间和外部合作。
为轨迹设计驾驶舱功能架构...
摘要——基于轨迹的运营 (TBO) 将需要新的程序和系统来实现空中交通运营的适当自动化。自动化运营的程序和系统密切相关，因此通常需要以组合的方式对它们进行建模。我们的团队目前正在采用最新的面向代理的方法来获取有关 TBO 场景的概念模型。概念模型定义了空中交通实体的角色及其相互作用，并详细描述了实体的架构和动态行为。在本文中，我们提出了一种基于方法分析和设计 TBO 场景的多代理系统的驾驶舱功能架构。所提出的设计具有映射到可执行模型以对 TBO 概念进行分析模拟的优势，其模块化架构允许逐步集成具有特定功能的其他底层模型。
为 LPA 的 Disruptive Cockpit 贡献项目
在环境和社会效益方面，通过摆脱笨重且昂贵的顶部控制面板并减少或消除相关电缆，飞机重量的减轻将转化为更低的燃料消耗。“初步估计表明，每架飞机每年可减少约 5.4 吨的二氧化碳排放量，每架飞机的燃料成本可降低约 1000 美元，”Heikki Deschacht 说道。“这一影响评估将在项目结束时得到完善。提议的概念包含更少的机械零件数量和更少的互连，这将有助于提高可靠性，从而减少航班中断。这将促进欧洲公民的流动性。此外，由于运营成本降低，欧洲公民可以享受更便宜的机票。最后但并非最不重要的是，通过在欧洲不断发展的航空业中创造就业机会，欧洲的福利将得到改善”。
ADVAN 高级驾驶舱 GCS - GA-ASI
已批准公开发布；分发不受限制。© 2015 所有产品名称均受版权或商标保护。已批准公开发布；分发不受限制。© 2015 所有产品名称均受版权或商标保护。
飞行员对驾驶舱内人工智能的态度
摘要 — 随着航空业积极致力于将人工智能应用于空中交通，利益相关者一致认为需要采取以人为本的方法。然而，自动化设计往往以用户为中心，而开发实际上是以技术为中心的。这可以归因于系统设计人员的观点与实际使用复杂性之间的差异。目前在人工智能应用中也可以观察到同样的情况，大多数设计工作都集中在人与人工智能之间的界面上，而整个系统设计都是建立在先入为主的假设之上的。为了从用户的角度了解人工智能驱动的驾驶舱辅助系统的潜在可用性问题，我们采访了四名经验丰富的飞行员。虽然我们的参与者确实讨论了界面问题，但他们更担心如果操作复杂性超出其能力，自主系统可能会成为负担。除了常见的人机界面问题之外，我们的研究结果还指出，需要在系统设计层面更多地考虑操作复杂性。索引词 — 访谈、主题分析、智能驾驶舱辅助系统、人机交互、不完善的人工智能