XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System人为因素
从演示中理解和量化编程中的人为因素：用户研究建议
通过演示编程（PBD）是一种有前途的方法，可以使机器人从直接的非专家人类相互作用中学习。这种方法可以将人类技能交互式转移给机器人。由于非专家用户是PBD的中心，因此学习技能的效率在很大程度上取决于所提供的示范。尽管PBD方法已经在机器人技术领域进行了广泛的开发和验证，但从人类的教学能力的角度来看，它们的有效性不足。为了解决这一差距，我们建议通过实验研究机器人学习过程对转移技能的效率的影响。本文概述了设计实验的初步步骤，以识别PBD中与人类相关的性能塑造因子。本文的目的是为一项实验研究建立基础，该研究侧重于PBD算法中的人类组成部分，并为PBD设计中的人为因素提供新的见解。
了解人为因素挑战自动化水平之间的移交的挑战
使用未螺旋空气系统（UASS）作为物流链的一部分摘要将降低总体运营成本和加速交付。UAS操作员面临的一个特殊挑战正在移交高水平的自主控制和试点控制之间。本综述根据不同领域内自动化水平之间的移交因素介绍了已发表文献的发现。总共回顾了188个完整的出版物，其中包括52个出版物。文献概述了针对UASS，机组人员，医疗保健，海上，机器人技术和空中交通管制的出版物中移交过渡的几个挑战。干预措施包括界面设计，培训策略，自动化本身的设计，以支持操作员和组织设计机会。目前只有一个小文献基础，了解人为因素干预的应用及其对这一独特应用的好处需要更好地理解以支持有效的操作安全。
人为因素设计研究协议
背景：用药指南包含重要的相互作用和副作用，内容广泛而复杂。由于信息详尽，患者无法记住必要的用药信息，这可能导致住院和不遵守用药规定。在理解患者管理复杂用药信息的认知方面存在差距。然而，技术和人工智能 (AI) 的进步使我们能够了解患者的认知过程，从而设计一款应用程序，更好地向患者提供重要的用药信息。目标：我们的目标是改进基于人工智能和人为因素的创新界面的设计，以支持患者理解用药信息，从而有可能提高用药依从性。方法：本研究有三个目标。目标 1 分为三个阶段：(1) 观察性研究，以了解患者对用药信息的恐惧和偏见的感知，(2) 眼动追踪研究，以了解用药信息的注意力中心，以及 (3) 心理不应期 (PRP) 范式研究，以了解功能。将收集观察数据，例如音频和视频记录、凝视映射和 PRP 时间。本研究将纳入总共 50 名患者，年龄在 18-65 岁之间，他们开始服用至少一种新药物（我们为其开发了可视化信息），并且在使用 TICS-M 测试和健康素养水平进行的认知筛查中认知状态为 34。在目标 2 中，我们将利用从目标 1 的每个组件获得的知识，以智能手机应用程序的形式迭代设计和评估一个由人工智能驱动的药物信息可视化界面。界面将通过两次可用性调查进行评估。总共将招募 300 名患有糖尿病、心血管疾病或精神健康障碍的 18-65 岁患者参加调查。调查数据将通过探索性因子分析进行分析。在目标 3 中，为了测试原型，将采用双臂研究设计。该目标将包括 900 名患者，年龄在 18-65 岁之间，可以上网，没有任何认知障碍，并且至少服用两种药物。患者将按顺序随机分配。将使用三项调查来评估药物信息理解的主要结果和 12 周时药物依从性的次要结果。结果：初步数据收集将于 2021 年进行，结果预计将于 2022 年公布。结论：这项研究将引领基于人工智能的创新数字界面设计的未来，并有助于提高药物理解，从而可能提高药物依从性。这项研究的结果也将开启未来的研究
人为因素整合：适合未来
DSTL和DE＆S制作的本文探讨了当前的国防战略，政策和优先事项以及技术进步对HFI的意义。本文的发现是基于对当前的国防策略，MOD科学和技术研究组合的见解的分析以及从事HFI在国防中应用的人们的观点。目的是激发有关如何将当前HFI过程完善和适应未来的辩论。，它探讨了HFI在前线命令（FLC）和能力生命周期的早期阶段应该扮演的角色，技术发展将对HFI产生最大的影响以及HFI将如何适应当前的防御优先事项和组织变化。
人为因素：CAA行动计划2024-2026
为了支持CAA的战略目标，CAA中的高级领导人必须为该计划提供持续的支持。CAA内的每个业务领域都将制定针对其领域内HF/HP风险和组织优先事项的详细行动。他们将资助他们的团队，以使其在其区域的总体安全重点范围内提供其HF行动。HF计划团队将与能力团队/业务领域合作，以提供支持，以确定问题，提供培训并开发特定的工具和指导材料。这将确保整个组织中的一致信息和支持学习。
法医DNA解释和人为因素
对法医学中人为因素的研究为我们了解了人类与他们使用的系统之间的相互作用。法医DNA解释中有关人为因素的专家工作组（EWG）使用了系统方法来对人为因素对法医DNA解释的影响进行科学评估，目的是推荐改善实践并减少错误的可能性和后果的方法。这项工作产生了44个建议。EWG设计了许多建议，以改善DNA比较结果的生产，解释，评估，文档和交流。其他讨论包括：
JSP 912 国防系统人为因素整合
d. 系统安全与健康危害涉及操作和维护设备/系统，避免与系统接触的人员（主要是操作员和维护人员）死亡、受伤或患病（慢性或急性）或系统损坏。系统以正常或异常方式运作时，可能会出现不利情况。每个设计决策都可能或多或少地影响系统安全，并可能影响因损坏、设备故障或操作员（人为）错误对人体造成的风险。健康危害可以以多种形式出现：设备的基本操作（例如重复性劳损、肌肉拉伤）、暴露于极端环境条件（例如冷、热、噪音、振动）、暴露于环境排放物或材料（例如辐射、烟雾）或不卫生的工作环境和/或居住区（例如厨房或洗手间的细菌感染）。
JSP 912 国防系统人为因素整合
前言 能力不仅仅是设备性能的函数，还取决于相互作用的元素的组合。一些最难解决的问题在于能力的人为因素。设备和系统必须在疲劳、饥饿、压力甚至恐惧等苛刻而多样的军事环境中运行。最终，它们在这些苛刻环境中的可用性将决定我们的作战成功。我们现在指定和采购的设备和系统类型也将影响我们招募的未来服务人员的角色、职责和职业道路，以及我们留住他们的能力。从能力方向而不是平台、系统或设备方向来处理我们的国防需求，会加剧国防系统对人为因素集成 (HFI) 的需求。我们必须着手提供解决方案，以增强我们的能力愿望，并更深入地了解人员在未来系统的操作、维护和支持中的作用。挑战在于将武装部队（包括预备役军人）提供的人员与工业界开发并由国防部提供的设备整合在一起，以最大限度地提高实际作战环境中的能力。联合服务出版物 912 公布了开展 HFI 的政策要求和全面的实践指导。JSP 912 的第 1 部分提供了国防部授权的方向，并由国防技术和质量保证局赞助。它提供了符合政策的业务实践，在没有任何矛盾指示的情况下应采用这些实践。我向您和您的员工推荐它。
JSP 912 国防系统人为因素整合
前言 能力不仅仅是设备性能的函数，还取决于相互作用的元素的组合。一些最难解决的问题在于能力的人为因素。设备和系统必须在疲劳、饥饿、压力甚至恐惧等苛刻而多样的军事环境中运行。最终，它们在这些苛刻环境中的可用性将决定我们的作战成功。我们现在指定和采购的设备和系统类型也将影响我们招募的未来服务人员的角色、职责和职业道路，以及我们留住他们的能力。从能力方向而不是平台、系统或设备方向来处理我们的国防需求，会加剧国防系统对人为因素集成 (HFI) 的需求。我们必须着手提供解决方案，以增强我们的能力愿望，并更深入地了解人员在未来系统的操作、维护和支持中的作用。挑战在于将武装部队（包括预备役军人）提供的人员与工业界开发并由国防部提供的设备整合在一起，以最大限度地提高实际作战环境中的能力。联合服务出版物 912 公布了开展 HFI 的政策要求和全面的实践指导。JSP 912 的第 1 部分提供了国防部授权的方向，并由国防技术和质量保证局赞助。它提供了符合政策的业务实践，在没有任何矛盾指示的情况下应采用这些实践。我向您和您的员工推荐它。