XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System五位数
利用脑电图、GSR 和眼动追踪对不同任务负荷影响的多模态研究
摘要。目的。通过同时收集多模态生理数据和参与者反应数据，研究任务负荷对绩效的影响。还获得了对问卷的定期回复。目标是确定最能预测任务绩效的模态组合。方法。一组参与者执行了一项基于计算机的视觉搜索任务，模仿邮政编码排序。必须将五位数字分配给六个不同的不重叠数字范围之一。试验以逐步增加任务难度的块形式呈现。同时收集了参与者的反应，包括 32 个脑电图 (EEG) 数据通道、眼动追踪数据和皮肤电反应 (GSR) 数据。在实验的离散时间点使用了 NASA 任务负荷指数自我报告工具。主要结果。随着认知任务负荷的增加，低 beta 频率 EEG 波 (12.5-18 Hz) 更加突出，大多数活动发生在额叶和顶叶区域。这些伴随着更频繁的眨眼和瞳孔扩张。眨眼持续时间与任务表现密切相关。GSR 信号的相位成分与认知负荷有关，而紧张成分则表示更普遍的唤醒状态。参与者报告的主观数据 (NASA TLX) 显示挫折感和精神负荷增加。根据单因素方差分析，EEG 和 GSR 与感知工作量水平具有最可靠的相关性，并且是绩效预测最具参考价值的指标（综合起来）。意义。在与任务相关的活动中，许多模态都会发挥作用。如果适当分组，其中许多模态可以提供有关任务绩效的信息。这项研究表明，虽然 EEG 是任务绩效的良好预测指标，但 GSR 等其他模态会增加更准确预测的可能性。此外，在受控的实验室条件下，可以分离最具参考价值或最少数量的模态以在实际工作环境中进行监控。
利用脑电图、脑回波和眼动追踪技术对不同任务负荷的影响进行多模式研究
摘要。目的。通过同时收集多模态生理数据和参与者反应数据来研究任务负荷对表现的影响。同时还获得了对问卷的定期响应。目标是确定最能作为任务表现预测指标的模态组合。方法。一组参与者执行了一项基于计算机的视觉搜索任务，模仿邮政编码分类。必须将一个五位数字分配给六个不同的不重叠数字范围之一。试验以逐步增加任务难度的块形式呈现。同时收集参与者的反应以及 32 个通道的脑电图 (EEG) 数据、眼动追踪数据和皮肤电反应 (GSR) 数据。在实验的离散时间点使用 NASA 任务负荷指数自我报告工具。主要结果。随着认知任务负荷的增加，低 β 频率 EEG 波 (12.5-18 Hz) 更加突出，其中大部分活动发生在额叶和顶叶区域。同时还伴随着更频繁的眨眼和瞳孔扩张。眨眼持续时间与任务表现密切相关。GSR 信号的相位成分与认知工作负荷有关，而紧张成分则表示更普遍的唤醒状态。参与者报告的主观数据 (NASA TLX) 显示挫折感和心理工作负荷增加。基于单因素方差分析，EEG 和 GSR 与感知工作负荷水平提供了最可靠的相关性，并且是绩效预测最具参考价值的指标（结合起来）。重要性。在与任务相关的活动期间，许多模态都会发挥作用。这些模态中的许多如果适当分组，都可以提供有关任务表现的信息。这项研究表明，虽然 EEG 是任务表现的良好预测指标，但 GSR 等其他模态会增加更准确预测的可能性。此外，在受控的实验室条件下，可以分离最具参考价值或最少数量的模态以在实际工作环境中进行监控。
建筑和工业部门的分布式发电、电池存储和热电联产系统特性和成本
图 3-6。美国平均电池存储历史 O&M 成本数据（$/kW-yr-DC，2022 年 $）按客户部门划分 ............................................................................................................................. 37 图 3-7。固定式储能电池化学市场份额及预测所有部门，2015-2030 年 ................................................................................................................................... 46 图 4-1。美国平均住宅分布式风电项目成本数据（2015-2022 年，2022 年 $） ...................................................................................................................... 52 图 4-2。美国平均小型商业分布式风电项目成本数据（2012-2022 年，2022 年 $） .................................................................................................................................... 53 图 4-3。美国平均中型商业分布式风电项目成本数据（2012-2022，2022 年美元） ............................................................................................................................................. 53 图 4-4。美国平均大型商业分布式风电项目成本数据（2012-2022，2022 年美元） ............................................................................................................................. 54 图 4-5。2013 年美国本土的年度日平均互补性（以皮尔逊相关系数表示） ............................................................................. 56 图 5-1。美国平均家用燃料电池系统资本成本（美元/千瓦-交流电，2022 年美元） ................................................................................................................................................ 61 图 5-2。美国商用燃料电池系统平均资本成本（美元/千瓦时-AC，2022 年美元） ........................ 62 图 5-3。美国家用燃料电池系统平均 O&M 成本（美元/千瓦时，2022 年美元） ........................ 63 图 5-4。美国商用燃料电池系统平均 O&M 成本（美元/千瓦时，2022 年美元） ........................ 63 图 5-5。太阳能光伏 + 燃料电池混合能源系统图 ............................................................................. 65 图 5-6。使用 M2FCT 开发的催化剂的膜电极组件性能测试结束进展，2021-2023 年 ............................................................................................................. 67 图 6-1。美国年度商业热电联产安装量（2012-2022 年） .............................................................. 70 图 6-2。美国年度工业热电联产安装量（2012-2022 年） .............................................................. 71 图 6-3。美国平均商业热电联产系统资本成本（美元/千瓦时，2022 美元）.................................... 80 图 6-4。美国平均工业热电联产系统资本成本（美元/千瓦时，2022 美元）........................ 81 图 6-5。美国平均商业热电联产系统运营和维护成本（美元/千瓦时，2022 美元）........................ 82 图 6-6。美国平均工业热电联产系统运营和维护成本（美元/千瓦时，2022 美元）........................ 82 图 7-1。按行业部门按数量和兆瓦-交流划分的热电联产系统数量和总容量... 89 图 7-2。制造业热电联产系统数量和总容量（按数量和 MW-AC 划分）（按 3 位数 NAICS）............................................................................................................. 90 图 7-3。热电联产系统数量和总容量：按数量和 MW-AC 划分的前 10 个五位数 NAICS 行业............................................................................................................. 91 图 7-4。电池存储的年度和累计市场预测 ............................................................................. 96
715C.1定义。
715C.1定义。本章中使用，除非上下文另有要求：1。“违反安全性”是指未经授权获取以计算机形式维护的个人信息，该信息由损害个人信息的安全性，机密性或完整性的人维护。“违反安全性”还意味着未经授权地获取一个人在任何媒介中维护的个人信息，包括在纸上，该媒体是从计算机化形式转移到该媒介的，并损害了个人信息的安全性，保密性或完整性。出于该人的合法目的，一个人或该人的雇员或代理商对个人信息的真诚获取并不是违反安全性，前提是个人信息不违反适用法律或以损害或构成对安全性，机密性或个人信息完整性的实际威胁或构成实际威胁的方式。2。“消费者”是指该州居民的个人。3。“消费者报告机构”是指法典第15号联邦公平信贷报告法所定义的相同。§1681a。 4。 “债务”是指与第537.7102节中提供的相同。 5。 “加密”是指根据公认的行业标准使用算法过程，以将数据转换为一种形式，在这种形式中，如果不使用机密过程或密钥，则将数据呈现不可读取或无法使用。 6。 7。 “金融机构”是指第6条第6节中定义的相同。 8。 9。 10。§1681a。4。“债务”是指与第537.7102节中提供的相同。5。“加密”是指根据公认的行业标准使用算法过程，以将数据转换为一种形式，在这种形式中，如果不使用机密过程或密钥，则将数据呈现不可读取或无法使用。6。7。“金融机构”是指第6条第6节中定义的相同。8。9。10。“延长信贷”是指推迟债务付款或产生债务的权利，并将其付款或授予其付款或主要是出于个人，家庭或家庭用途。“身份盗用”表示与第715A.8节中提供的相同。“支付卡”的意思与第415A.10节第4款，“ C”款相同。“人”是指个人；公司;商业信托；财产;相信;合伙;有限责任公司；协会;合资;政府;政府细分，代理或工具；公共公司；或任何其他法律或商业实体。11。“个人信息”是指个人的名字或名字和姓氏与以下任何一个或多个与个人相关的数据元素，如果任何数据元素未经加密，编辑或以其他方式通过任何方法或技术更改，以使名称或数据元素被不可读取或否则可以通过任何方法更改或更改，则可以通过任何方法进行更改或更改。数据元素是通过违反安全性获得的：（1）社会安全号码。（2）由政府机构创建或收集的驾驶执照号码或其他唯一标识号。（3）财务帐号，信用卡号或借记卡号与任何必需的到期日期，安全代码，访问代码或密码，这些日期或密码将允许访问个人的财务帐户。（5）独特的生物识别数据，例如指纹，视网膜或虹膜图像，或其他独特的物理表示或生物识别数据的数字表示。b。（4）唯一的电子标识符或路由代码，并结合任何必需的安全代码，访问代码或密码，这些密码或密码将允许访问个人的财务帐户。“个人信息”不包括从公共可用来源或联邦，州或地方政府的法律记录合法获得的信息。12。“删除”是指已更改或截断，因此社会安全号码的不超过五位数字或第715A.8节中指定的其他数字的最后四位数字，第1款，“ A”段是“ A”段的一部分。