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科学现状：人体工程学中的心理工作量 - Typeset.io
心理负荷 (MWL) 是人体工程学和人为因素中最广泛使用的概念之一，代表着日益重要的主题。由于许多工作环境中的现代技术对操作员的认知要求越来越高，而体力要求却越来越低，因此了解 MWL 如何影响绩效变得越来越重要。然而，MWL 也是最模糊的概念之一，具有众多定义和维度。此外，MWL 研究倾向于关注复杂、通常安全至关重要的系统（例如运输、过程控制）。在这里，我们概述了过去三十年来在复杂系统设计中对 MWL 的理解、测量和应用的现状。最后，我们讨论了应用研究面临的当代挑战，例如认知工作量和身体工作量之间的相互作用，以及工作量“红线”的量化，该红线指定操作员何时接近或超过其性能容忍度。
Google 学术："脑力负荷" "飞机" filetype:pdf
... 在飞行员和飞机的闭环控制中，有 3 个地方可以收集数据以进行操作风险分析。第一个是飞行员本人。我们可以要求他提供主观...
对AI工作负载缩放和
[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
AWS 规范指导 - 生成式 AI 工作负载评估
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认知负荷的脑电图测量：荟萃分析
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。
评估佩戴耳机的脑电图系统在记录听觉诱发电位和心理负荷评估方面的作用
便携式神经成像技术的进步为深入了解日常行为背后的神经动力学和认知过程开辟了新的机会。在本研究中，我们评估了耳机式脑电图 (EEG) 系统对监测心理负荷的相关性。参与者 (N=12) 被指示在执行多属性任务电池 (MATB) 时注意偶尔出现的听觉警报，该任务电池的难度分为三种条件来操纵心理负荷。由听觉警报呈现引发的 P300 事件相关电位 (ERP) 被用作可用注意力资源的探测。在实验条件下比较了 P300 ERP 的幅度和延迟。我们的研究结果表明，可以使用耳机式 EEG 系统捕获 P300 ERP 成分。此外，对警报的神经反应可用于在单次试验水平上以高精度 (超过 80%) 对心理负荷进行分类。我们的分析表明，海绵传感器获取的信噪比在整个记录过程中保持稳定。这些结果突出了便携式神经成像技术在神经辅助应用开发中的潜力，同时也强调了目前将 EEG 传感器集成到日常生活可穿戴技术中存在的局限性和挑战。总的来说，我们的研究为越来越多的研究做出了贡献，这些研究探索了可穿戴神经成像技术在人类研究中的可行性和有效性
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。
利用chatgpt选择文献进行荟萃分析显示减少工作量，同时保持与手动策划相似的召回水平
为此，我们设计了四步管道Lars-GPT（图1）。首先，用户需要选择标准（通过过滤荟萃分析的某些合适标准），并为每个标准创建一个提示（单prompt;表1）。第二，用户需要使用一些记录来评估这些单个奖励，然后选择单个prompts的最佳组合。第三，用户需要选择一个最佳组合的及时策略，并根据所选的提示策略合并提示（组合启动；补充文件1）。最后，合并后的预订以及每个记录的标题和摘要将作为聊天完成。关于记录是否符合用户标准的决定将从返回的答案中提取。在这项研究中，我们使用OpenAI提供的API（应用程序编程界面）评估了GPT-3.5（GPT-3.5-Turbo-0301）和GPT-4（GPT-4-0314）。实际上，LARS-GPT可以使用Python分批进行。
AWS 规范指导 - 生成式 AI 工作负载评估
# ........................................................................................................................................................... 35 A ........................................................................................................................................................... 36 B ........................................................................................................................................................... 39 C ........................................................................................................................................................... 41 D ........................................................................................................................................................... 44 E ........................................................................................................................................................... 48 F ........................................................................................................................................................... 50 G ........................................................................................................................................................... 52 H ........................................................................................................................................................... 53 I ........................................................................................................................................................... 54 L ........................................................................................................................................................... 56 M ........................................................................................................................................................... 58 O ........................................................................................................................................................... 62 P ........................................................................................................................................................... 64 Q ........................................................................................................................................................... 67 R ........................................................................................................................................................... 67 S ........................................................................................................................................................... 70 目录 ................................................................................................................................................................ 74 U ................................................................................................................................................................ 75 V ................................................................................................................................................................ 76 W ................................................................................................................................................................ 76 Z ................................................................................................................................................................ 77
碳吸引工作负载转移的仿真框架
框架的核心方面是可互换的碳强度数据和工作负载。通过使用来自不同来源和不同工作负载的碳强度数据启用实验，这些组件的互换性节省了工作负载转移算法的时间。有用于碳强度数据和工作负载的通用格式，前者的数据框架列结构以及后者的自定义API数据框架扩展。公共格式可以简化给定算法与工作量或碳强度数据之间的兼容性，而不是专门为给定算法设计的。此外，这使两种或多个算法可以使用相同的工作负载，而无需为每种算法自定义工作负载，这又支持比较开发过程中的算法。