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World File Search System人为因素
JSP 912 国防系统人为因素整合第 1 部分
前言 能力不仅仅是设备性能的功能，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和多样化的军事环境中运行。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还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，加剧了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，同时更深入地了解人员在未来系统的运行、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结合起来，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 颁布了开展 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。我向您和您的员工推荐它。它提供了符合政策的商业实践，在没有任何矛盾的指示的情况下应该采用。
航空维修中的人为因素：了解错误、管理和技术趋势
飞机维护和检查是一个复杂的系统，需要按时间安排工作，需要不同专业人员的团队合作才能保持飞机的适航性。维护和检查过程中的错误会导致飞行中发动机停机、航班延误、航班取消，有时还会导致事故和事件，造成严重的经济后果。由于对航空公司的安全和财务方面都有重大影响，本文重点关注机库维护，因为这项工作是由不同的技术人员分几班进行的，并解决导致错误的各种人为因素问题。本文还将简要讨论轮班工作和维护技术人员的健康问题、影响维护的人为因素问题、了解人为因素模型的重要性以及维护和检查错误的影响，并附上案例研究，特别是主要由人为因素问题引起的飞机事故。此外，本文还探讨了飞机维护技术的最新进展和趋势，强调了它们通过预测性维护、机器人技术、增强和虚拟现实、大数据分析、区块链和增材制造带来的变革潜力。这些技术有望提高维护实践的效率、安全性和有效性。本文最后介绍了错误管理方法的见解，并为未来的研究提供了建议。通过将传统见解与尖端技术考虑相结合，这项综合分析旨在为航空维修领域安全协议和实践的发展做出重大贡献。
人为因素分析和分类系统（国防部...
步骤 1：确定导致事故的所有因素：调查安全人员必须首先拼凑事件的顺序，以确定“发生了什么”。下一步是识别所有异常事件以及导致每个异常事件发生的条件层。这是通过应用因果映射过程来确定每个异常事件发生的原因，以确定“事故发生的原因或个人失败的原因”的潜在故障来实现的。此过程可帮助组织超越单个人的行为，并确定与培训失败、监督/领导失败、资源支持失败、物资设计缺陷和/或书面政策或程序缺陷相关的哪些潜在危险条件影响了事故个人。
通过安全 - 关键事件中的人为因素考虑预测自主驾驶行为
摘要：本文通过考虑性别，年龄和驾驶经验等人为因素，尤其是在关键性事件的背景下，研究了自主驾驶系统预测结果的能力。主要目的是为自动驾驶汽车配备有能力进行合理的扣除，处理冲突的数据并在安全至关重要的情况下实时调整其响应。一个基础数据集涵盖了各种驾驶场景，例如车道变化，合并和导航复杂的交叉点，用于使车辆能够在关键的安全事件中表现出适当的行为并做出合理的决定。深度学习模型考虑了每个驾驶员的个性化认知剂，考虑到它们的独特偏好，特征和要求。这种个性化方法旨在提高自动驾驶的安全性和效率，从而有助于智能运输系统的持续发展。所做的努力有助于自动驾驶系统中的安全性，效率和整体绩效的进步。描述了天气条件和人为因素等外部因素之间的因果关系以及关键的驱动程序行为，可以应用各种数据挖掘技术。一种常用的方法是回归分析。另外，采用相关分析来揭示不同因素之间的关系，有助于确定其对安全至关重要驾驶员行为的影响的强度和方向。
Davinci风研究 Recalde等人植被对WTSA Final.pdf 的影响 未来未来航空的人为因素 建议提高空间可信自主权 ... 的常见栖息地深空勘探工具 NASA GODDARD热技术路线图2024 燃料电池和氢气活动概述 NASA的加法制造 天文学TRN年度计划评论 高度非排效纠缠的双光纤光谱仪 2023高级信息系统技术（AIST）新颖的观察策略（NOS）分组年度评论 标题：分层微观结构作者的硼碳化物复合材料的加固：jingyao dai 1 evan pineda 2 brett bednarcyk 2 jogender AL6061-RAM2开发和使用添加剂进行热火测试 与无损的电化学测试耦合... 开发铝/空气BA3ery作为高容量的主要BA3ery Energy 3D打印TiO2负电极，用于钠离子和... 电动飞机的电池单元格缩放定律 IWS 2025 OSCE for AI CDSS.pdf NTP示范工具和任务概念... 问题复杂性和LLM：在具有挑战性的环境中的H-M团队可靠性 2025 AIAA Scitech Vidis演示R2ek.pdf 独立领空监视的最佳通信拓扑结构和传感器选择 亚马逊河对青蛙生物多样性和人口的影响 ianik plante
•数据库组成的96 x 97均等水平网格和90个垂直级别•数据库存储一个金星日数据以说明昼夜行为•考虑多个太阳能和云反照率方案
L3车辆正在成为现实：有条件自动化的可行性的重要人为因素
级别3（L3）系统代表条件自动化（CA）功能，在该功能中，车辆可以在定义明确的情况下执行驱动任务的大多数方面。但是，驾驶员仍然是至关重要的，但是当系统接合时，不需要监视驱动环境。车辆在L3模式下运行时，驾驶员可以手持障碍，并关注道路状态并进行与非驾驶相关的SEC持续活动。，但仍期望驾驶员在任何时候可以进入后备身份，并通过提前通知来控制车辆。对驾驶员的这种期望提出了许多重要的人为因素（HF）挑战，并促使人们需要对控制过渡过程中涉及的许多因素进行坚定的理解和设计。因此，该小组讨论旨在将HF研究人员和从业人员汇集在一起，以突出关键问题，如果要实现L3车辆的承诺，这些问题至关重要。待讨论的主题包括：1）参与各种类型的非驾驶相关任务的效果，2）需要了解不同年龄段的驾驶员如何与L3自动化相互作用，3）3）详细信息，详细介绍了如何设计和通信不同车辆自动化之间的过渡到不同水平的车辆自动化之间的过渡，4）驾驶员在L3自动化车辆中的测量和5）5）5）
PICCOJECT – 利用人为因素满足患者对注射信心的需求
人性化因素和以患者为中心在 PiccoJect 的开发中发挥了关键作用，患者需求牢牢地放在了设计的核心位置。PiccoJect 的设计也因其卓越性而得到了业界的认可，赢得了 2022 年优良设计奖和 2023 年红点奖。为了最大限度地提高可用性，该设备采用扁平、紧凑的设计，改善了设备对广大患者群体的人体工程学，同时保持了小巧便携的特点。PiccoJect 还具有一个大型环绕式观察窗，方便患者观察注射进度，以及一个彩色状态指示器，以提供有关其使用状态的清晰信息（图 2）。此外，PiccoJect 的形状和内部布局允许使用更大直径的弹簧，从而使 Haselmeier 能够更好地优化弹簧力，以使注射时间与药物特性相匹配。