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程序任务中的可穿戴增强现实 - MD-SOAR
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照明对人机交互任务的影响
自 2010 年代中期以来，无人驾驶飞行器（通常称为无人机）的普及度急剧上升，根据美国联邦航空管理局的数据，从 2016 年注册第一年的 60 万架增加到 2021 年的约 180 万架（FAA，2021 年）。这些无人机大多数是个人无人机，但其中约四分之一注册为商用无人机。商用无人机正用于房地产、农业、建筑和采矿等许多领域。它们主要用于检查和监视任务，因为它们能够访问远程位置并使用安装的摄像头录制高质量的镜头。然而，无人机很快也将用于送货，许多公司，例如美国的亚马逊（Palmer，2020 年）和中国的京东都已启动有限的无人机送货系统（McNabb，2019 年）。商用无人机的采用率正在迅速上升。预计该行业全球市场规模将从 2019 年的 15.9 亿美元增长到 2027 年的 85.27 亿美元，其中北美市场将占据主导地位（《财富商业洞察》，2020 年）。
评估目视检查任务风险的方法...
摘要：风险评估方法在航空领域应用广泛，但尚未被证实可用于飞机发动机部件的目视检查。该领域的复杂性源于缺陷类型的多样性及其在各个拆卸级别上不同的表现形式。设计了一个新的风险框架以包含背景因素。使用 Bowtie 分析确定这些因素为关键性、严重性和可检测性。该框架产生了一个风险指标，描述了缺陷在检查任务期间可能未被发现的程度，并导致不良的安全结果。简化框架提供了一种通过/不通过决策的方法。研究结果表明，缺陷的可检测性高度依赖于叶片的特定视图，并且可以量化风险。涉及材料分离或去除的缺陷（例如划痕、尖端摩擦、刻痕、撕裂、裂纹和断裂）在翼型视图中显示得最好。如果可以提供边缘视图，则涉及材料变形和形状变化的缺陷（例如尖端卷曲、前缘凹痕、弯曲和破损的叶片）的风险较低。这项研究提出，许多风险评估可以归结为三个因素：后果、可能性和辅助因素。后者代表了工业背景，可以包含多个特定于应用的子因素。已经设计出一种方法，包括适当的量表，用于包括
为技术丰富的数学环境设计示例生成任务
摘要 本文就如何在设计技术丰富的学习环境时使用例题生成任务来提高学生的数学思维提供了一些见解。本文报告了一个基于设计的研究项目的早期阶段，该项目涉及利用动态数学软件环境和计算机辅助评估系统相结合提供的功能来设计任务和相关反馈。在例题生成任务中，学生被要求生成满足特定条件的例子。本文以 491 名一年级工科学生（选修微积分第一门课程）生成的例子数据为基础，研究了学生对三个例题生成任务的反应模式。作为一种理论视角，本文使用了可能变化的维度和相关的允许变化范围的概念。根据观察到的模式，本文提供了一些设计例题生成任务和相关形成性反馈的指导原则，通过丰富学生的例子空间来培养他们的数学理解能力。例如，本文说明了一些可能具有指导意义的情形，首先要求提供两个例子，然后在要求提供第三个例子之前提供适当的反馈。
通过脑电图识别下肢运动任务……
1 电气与计算机工程学院，滨海理工学院（ESPOL），Gustavo Galindo 校区，地址：瓜亚基尔 Perimetral Vía 30.5 公里，邮政信箱：09-01-5863，厄瓜多尔； epelaez@espol.edu.ec 2 神经成像和生物工程实验室（LNB），机械工程和生产科学学院，Escuela Superior Politécnica del Litoral（ESPOL），Campus Gustavo Galindo km 30.5 Vía Perimetral，瓜亚基尔 PO Box 09-01-5863，厄瓜多尔； floayza@espol.edu.ec 3 卡尔奇州立理工大学研究生中心，图尔坎 040101，厄瓜多尔； leandro.lorente@upec.edu.ec 4 纳里尼奥自治大学工程学院，帕斯托 520001，哥伦比亚； peluffo.diego@um6p.ma 5 建模、模拟和数据分析 (MSDA) 研究项目，穆罕默德六世理工大学，Ben Guerir 43150，摩洛哥 * 通信地址：vasanza@espol.edu.ec † 这些作者对这项工作做出了同等贡献。
AI在自动化常规会计任务中的作用
摘要：人工智能（AI）在会计中的集成通过使日常任务自动化和简化工作流程来彻底改变了该职业。会计中的AI驱动自动化涉及使用高级算法和机器学习技术来执行重复性任务，例如数据输入，和解和财务报告。通过利用AI，组织可以实现巨大的效率提高，减少手动努力并提高会计流程的准确性。会计中AI驱动自动化的关键效率提高之一是重复任务的加速。AI算法可以在人类花费的一小部分时间内处理大量数据，从而使组织能够更快，更有效地完成数据输入和对帐等任务。这不仅节省了时间，还允许会计师专注于更多增值活动，例如数据分析和战略决策。此外，AI驱动的自动化通过最大程度地减少手动任务中固有的错误和不一致来提高会计过程的准确性。AI算法在大型数据集上进行了培训，并从过去的经验中学习，使它们能够识别模式，检测异常并做出准确的预测。通过减少错误并确保数据完整性，AI-wious自动化提高了财务信息的可靠性，并增强了对监管要求的遵守。但是，会计中AI驱动的自动化的广泛采用也带来了必须仔细考虑的劳动力含义。虽然AI简化了常规任务，但它也可能引起人们对工作流离失所和会计行业未来的担忧。作为AI执行重复的任务，会计师必须通过在数据分析，战略计划和技术集成等领域中获得新技能和专业知识来适应。此外，会计师的作用正在从数据处理器到数据分析师和战略顾问发展。越来越多的会计师利用AI驱动的见解来提供战略指导，确定过程改进的机会并推动业务
用于加强学习运动任务的开环基线
为了寻找运动任务中深度强化学习的简单基线，我们提出了一种无模型的开环策略。通过利用先验知识和简单振荡器的优雅来产生周期性的关节动作，它在五个不同的运动环境中实现了可观的性能，其中许多可调参数是DRL算法通常所需的数千分之一。我们使用开环振荡器进行了两个其他实验，以确定这些算法的当前缺点。我们的结果表明，与基线相比，DRL暴露于传感器噪声或故障时，DRL更容易降解。此外，我们使用弹性四足动物展示了从模拟到现实的成功转移，其中RL在没有随机或奖励工程的情况下失败。总体而言，拟议的基线和协会实验突出了DRL在机器人应用中的现有局限性，提供了有关如何解决它们的见解，并鼓励对复杂性和一般性的成本进行反思。
实时评估基于脑电图的不同任务参与度
1 g.tec 医学工程有限公司，奥地利希德尔贝格 2 健康监测增强现实实验室 (ARHeMLab)，那不勒斯费德里科二世大学，那不勒斯，意大利 3 都灵理工学院电子与电信系 (DET)，意大利都灵 4 约翰内斯开普勒大学计算感知研究所，林茨，奥地利 5 约翰内斯开普勒集成电路研究所奥地利林茨大学 6 萨兰托大学创新工程系，意大利莱切 7 那不勒斯费德里克二世大学电气工程与信息技术系 (DIETI)，意大利那不勒斯 8 意大利那不勒斯费德里科二世大学管理卫生与创新中心 (CIRMIS)，那不勒斯费德里科二世大学跨部门管理中心9 大学数据与信号处理研究组西班牙加泰罗尼亚维多利亚中央大学，加泰罗尼亚，维多利亚 10 英国剑桥大学精神病学系，剑桥，英国 11 g.tec 医学工程西班牙 SL，巴塞罗那，西班牙 12 共同第一作者 ∗ 应联系的作者。
青春期中期的任务（15-17岁）
大脑开发为6岁（平均而言），年轻人的大脑是成人大小的95％。 然而，大脑在青少年时代甚至20年代都在物理上发展，第二次生长突破了灰质（11岁时的女孩峰值，男孩为12岁），然后是一个“修剪”过程，其中未使用的大脑神经元之间的神经元之间的连接wither wither ander ander ander and and and with and with被使用。 大脑的前部负责诸如复杂的推理，解决问题，提前思考，优先考虑，长期计划，自我评估和情感调节等功能，开始在青春期开始发展，最终的发展推动从16或17岁开始。。大脑开发为6岁（平均而言），年轻人的大脑是成人大小的95％。然而，大脑在青少年时代甚至20年代都在物理上发展，第二次生长突破了灰质（11岁时的女孩峰值，男孩为12岁），然后是一个“修剪”过程，其中未使用的大脑神经元之间的神经元之间的连接wither wither ander ander ander and and and with and with被使用。大脑的前部负责诸如复杂的推理，解决问题，提前思考，优先考虑，长期计划，自我评估和情感调节等功能，开始在青春期开始发展，最终的发展推动从16或17岁开始。不是在成年之前不能完成这些任务，而是需要更多的努力并需要练习。
从制造任务的演示中有效学习
制造业最近从大规模生产到大规模定制的范式的转变需要经常根据市场需求重新配置和重新编程。这些任务通过时间，准确性和能源效率的关键指标进行评估。但是，传统的编程方法要求现场机器人专家以及大量的时间和资源投资，增加了停机时间和成本。从示范中学习（LFD）是一种潜在的替代方案，它使机器人能够通过人类的示威来获取任务[1]。然而，现有的LFD方法的效率通常受到演示质量的阻碍，通常无法满足关键指标。这些演示通常较慢，并且由于不同任务阶段的速度需求变化，因此不能统一加速[2]。此外，这些演示中的固有噪音直接影响人类老师意图的编码准确性。因此，在不妥协的情况下过滤这种噪声变得不平凡。现有的LFD方法可能会在准确性和时间之间进行次优的权衡。此外，指示高能量征服的高射击轨迹是嘈杂示范的经常结果。尽管学习算法可以在某种程度上减轻这些混蛋的尖峰，但它会阻碍学习效率。平衡混蛋最小化并遵守原始演示路径是当前LFD方法难以有效解决的复杂任务。