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驾驶舱显示和控制装置设计和评估中的人为因素考虑因素_V2
13. 摘要（最多 200 个字）这项工作的目的是为提高航空安全性，为驾驶舱显示和控制提供人为因素监管和指导材料的单一来源参考文件。本文件确定了在设计和评估所有类型飞机的航空电子显示和控制时需要考虑的人为因素问题的指导（14 CFR 第 23、25、27 和 29 部分）。它旨在帮助识别和解决 FAA 飞机认证专家经常报告的典型人为因素问题。本文件取代了版本 1 报告（DOT/FAA/TC-13/44；DOT-VNTSC-FAA-13-09）。主题涉及显示硬件、软件、警报/通告和控制的人为因素/飞行员界面方面，以及驾驶舱设计理念、预期功能、错误管理、工作量和自动化方面的考虑因素。附录提供了示例测试程序和场景以及主要参考文献列表，以方便使用和应用本文档。
7110.14A - ARTCC 显示器三级天气项目实施计划
20.概要。实施第三级天气，以及对激活每个天气图的现有雷达信号阈值进行更改，旨在帮助管制员协助飞行员避开危险天气区域。级别将由径向线表示；由 M 和 H 表示。与今天提供此类天气的方式相比，航路天气的收集、处理和显示将发生最小的变化。已经进行或正在进行的更改包括：修改中央计算机综合主机 (CCCH)、计算机显示通道 (CDC) 和显示通道综合 (DCC)、直接访问雷达通道 (DARC) 和航路自动雷达跟踪系统 (EARTS) 中的软件，以接受来自 CD-2 和 ARSR-3 系统的三级天气。此外，通用数字化仪 2 型 (CD-2) 和航路监视雷达 3 型 (ARSR-3) 系统将进行改造，以提供处理和向 ARTCC 传输三级天气的能力。
动态点显示揭示人类大脑中的物质运动网络
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2020 年 3 月 9 日发布。；https://doi.org/10.1101/2020.03.09.983593 doi：bioRxiv 预印本
使用眼动追踪器操作军用快速喷气式飞机中的不同显示器
传感器和通信技术的进步使航空飞行更加容易和安全，但代价是飞机会产生大量信息。尽管大量信息用于地面离线处理或机载任务计算机自动处理，如控制自动驾驶系统，但飞行员需要手动感知和处理大量信息，以便为飞行和任务控制任务做出决策（Hierl、Neujahr 和 Sandl，2012 年）。军用快速喷气式飞机（用于空中优势或多用途任务的战斗机）的信息处理比客机更困难，因为飞行员除了主要飞行任务外还需要执行次要任务。次要任务控制任务可能包括侦察、保护或跟踪空中资产以及武器投送，所有这些都需要仔细感知和分析飞机外部的信息以及驾驶舱内显示的信息。在有限的驾驶舱空间内有效显示信息是一项具有挑战性的设计任务。现有军用飞机使用三种类型的视觉显示器：下视显示器 (HDD)、抬头显示器 (HUD) 和头戴式显示器 (HMD)。HDD 配置为将信息显示为多功能显示器 (MFD)。MFD 用于以可配置的方式显示从主要飞行数据到空中物体细节等信息。每个都是矩形的，由一组
无图像失真的透明可拉伸基材显示了下一代显示的潜力
使用迷你领导的设备和SIBS基板上的印刷图像的原始和剪切的SIBS膜之间垂直失真和变形差异的可视化。a）未拉伸设备的照片，d）印刷图像； b）设备和e）原始SIBS基板上的印刷图像伸展50％。c）设备和f）在剪切的SIBS基板上打印的图像伸展50％。（a – c）中的白色比例尺和（d – f）中的黑色比例尺每个代表1 cm。信用：高级材料（2024）。doi：
飞行表演中的人为因素 – 飞行表演飞行员和飞行表演导演实用指南
虽然多年来航空一直是 HF 分析和投入的重点，但飞行表演这一特定领域似乎很少受到人为因素的关注。虽然在一定程度上可以将一般 HF 指导应用于这一特定航空领域，但飞行表演有特定的要求和特性，这使得特定的 HF 分析和指导非常有价值。与 FDD 和 DP 的讨论表明，大约 80% - 90% 的飞行表演问题可能涉及人为因素 - 这本身与“主流航空”大致相似。但是，飞行表演的性质可能会增加安全风险，并且对于在英国组织飞行表演的人员 - 飞行表演导演 (FDD) 和参加飞行表演的人员 - 表演飞行员 (DP)，更需要对 HF 进行透彻理解和实际应用。
结构化教学提示表明具有增强镜视频显示器的生成-AI角色体现
将立即通过增强的镜像视频显示，并与他们的学生一起视觉实现。以这种方式，我们的方法赋予了教学的能力，其概念的内在形式被称为角色实施例[Keevallik 2010]，在该概念上，学生可以通过视觉吸引学生作为历史人物，科学专业人士或文化偶像，从而创造出更丰富，更沉浸式的学习经验，以实现的角色扮演[CarniceroerPérezet al al and。2023]。要以更高的精确度来完善和直接产生图像，这项研究特别结合了ControlNet，这是一种稳定扩散的开发，旨在增强对生成的输出的控制，从而确保视觉转换与文本提示的教育目标和提供的相机输入图像Snapshot [Zhang等人[Zhang et al》中均符合。2023]。上游，我们整合了语音识别，以将自然的口语接口与受控的导向图像生成相关。生成的AI模型，例如DALL-E或GPT4，可以从文本描述中综合高保真视觉内容。尽管它们的实用性，这些模型从根本上受到其对文本的依赖的限制，因为它们是唯一的条件输入。此约束限制了其将生成的输出调整为结构化空间输入的能力，例如深度图，语义分割掩码或姿势配置。因此，此类模型不适合需要与实时背景（例如交互式环境和实时个人化）进行精确对齐的应用。2021]。2020]。2020]与ControlNet结合[Zhang等。相比之下，ControlNet通过启用多模式输入模式（包括深度图）的整合到生成过程中来解决这一差距。深度调节是将视觉输出与参与者的物理概况（例如身体形状和空间布置）进行实时设定的关键。此功能将生成模型的适用性扩展到需要上下文和参与者特定输出的域。通过利用基于深度的调节，ControlNet促进了视觉效果的产生，这些视觉效果不仅在语义上是准确的，而且在空间上是连贯的，从而支持了新颖的应用，例如具有体现的角色扮演和沉浸式，上下文感知的教育体验。通过生成AI的角色体现与沉浸式学习的研究保持一致，当学生在教育场景中扮演角色或角色时，学生更加深入地参与。研究表明，体现历史人物的体现会发展出同理心并增强记忆力保留，因为学生与材料有着共同的联系[Miguel-Revilla等。类似地，在STEM领域，学生可以通过诸如科学家，工程师或宇航员等原型横向探索角色，这些原型将其转化为对主题的更强识别并支持持续的参与[Singer等人。更详细地探索了各种文化舞蹈风格，作为教学场景，以更直接的舞蹈学生与视觉体现的教学环境联系起来。本文采用了稳定扩散的机制引入了一个框架[Ho等。2023]实现适用于教学环境中的有针对性的特定角色转换。这种集成使受控的视觉自定义符合教室内成像的人类形式，从而使教育工作者可以设计具有与各种主题的教育目标相吻合的沉浸式，上下文准确的体验。本文的主要技术贡献是：
A和Tau蛋白在阿尔茨海默氏病中的作用
抽象实现具有窄带发射和高颜色纯度的高发光有机发光设备（OLEDS）在各种光电领域都很重要。激光显示由于其最终的视觉体验而在下一代展示技术中表现出了出色的优势，但这仍然是一个巨大的挑战。在这里，我们开发了一种新型的基于OLED的有机单晶。通过将有机激子状态与光学微腔内强烈耦合，我们从极性的OLED（OPLEDS）中获得了Polariton电致工（EL）发射，具有较高的亮度，窄带发射，高色纯度，高极性，高极性以及出色的光学泵送极性元素Laser。此外，我们通过理论分析评估了电泵浦极性激光的潜力，并提供了可能的解决方案。这项工作提供了一种强大的策略，具有材料 - 设备组合，为电动有机单晶的极性发光设备和可能的激光器铺平了道路。