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World File Search System任务绩效
人为因素工程简介.pdf
决策的定义 184 经典决策理论 185 规范决策模型 185 描述决策模型 187 启发式和偏见 189 信息处理框架 189 启发式的使用 192 获取和使用线索的启发式 192 假设生成中的启发式 193 假设评估和选择中的启发式 194 行动选择中的启发式和偏见 195 自然决策 196 基于技能、规则和知识的任务绩效 198 自然决策的其他观点 200 现实世界决策的综合模型 202 改进人类决策 204 重新设计以支持绩效 205 培训 205 决策辅助 207 问题解决 211 问题解决的特征 212 问题解决中的错误和偏见212
基于电皮活动调整视觉复杂性可改善虚拟现实中的工作记忆性能
基于生理信号的生物结局环包含用户的状态检测和系统适应。当前的自适应系统限制了对任务功能的适应性，例如任务难度或多任务要求。但是，虚拟现实允许操纵环境中的任务限制元素。我们提出了一种生理自适应系统，该系统根据生理唤醒（即电肌活动）调整虚拟环境。我们在社会虚拟现实中使用自适应系统进行了一项用户研究，以验证改进的性能。在这里，参与者完成了N-BACK任务，我们通过更改非玩家字符的数量来调整环境的视觉复杂性。我们的结果表明，自适应虚拟现实可以通过基于生理唤醒来调整视觉复杂性来控制用户的舒适性，性能和工作量。因此，我们的生理自适应系统改善了任务绩效并感知到
AFTC 互动学生手册
解释 * 任务知识量表值可以单独使用，也可以与任务绩效量表值一起使用，以定义特定任务的知识水平。（例如：b 和 1b） ** 学科知识量表值单独使用，以定义与任何特定任务不直接相关的学科或多个任务共有学科的知识水平。（#）表示此任务是在与 3F5X1 AFSC 的初始技能培训中联合教授的。注意：不适用于 5 级或 7 级课程。‐ 此标记单独使用，而不是量表值，以表明课程或 CDC 中未提供任何熟练程度培训。X 此标记单独用于课程列中，以表明需要培训，但由于资源限制而未提供培训。注意：显示熟练程度代码的所有任务和知识项目都是在战争期间训练的。
空战团队表现衡量——我们的表现是否不佳？
摘要 在空战中，评估团队任务工作绩效的传统方法是测量其绩效输出。然而，当在实况、虚拟和实况虚拟建设模拟中评估战术操作程序、团队能力和飞机系统的适用性时，这种方法对团队绩效的认识过于狭隘，并且可能忽略空战和团队任务工作的复杂性。本文介绍了一种空战系统模型，该模型解释了与空战中团队绩效测量相关的动态交互元素。共享态势感知、心理工作量、任务绩效和规范绩效被提议作为绩效输出的补充措施。本文提供了选择测量技术的建议。本文提出的多维测量方法可以防止对团队绩效的潜在误解。系统模型的原理和相关的测量技术可以应用于任何军事系统的分析，其目标是实现团队绩效的整体衡量。
征文 HFM-RSY-361 研讨会
用于优化个人、团队和组织绩效及其与社会技术系统的交互以实现高效任务绩效的技术。这包括人为因素、人机系统集成以及军事行动中的认知、心理社会、组织和文化方面的研究。关于人机系统集成的贡献涵盖复杂性、全生命周期可承受性、人为错误和疲劳管理、智能代理、人类认知和物理资源管理、人体测量、人机界面、通信和团队合作、绩效评估、增强和辅助、（半）自动化系统中的培训和功能分配。关于个人和团队准备的贡献涵盖价值观和道德、领导力、多国行动、人类增强以及应对个人的心理、认知和身体需求。对组织效能的贡献包括人力资源管理、培训、互操作性、共享决策、同步态势感知、恢复力、理解恐怖主义、心理战和应对军事组织的新需求。
基于安全带张力的触觉收购请求...
结果结果表明，较短的交货时间导致更快的接管反应，从而导致更快的反应时间和更长的手动驾驶时间。此外，当使用视觉和听觉通知（VA）并使用安全带张力模式（T）时，与仅使用视觉和听觉通知相比，接管反应时间的速度明显更快。尤其是，当使用高不于安全带张力模式（VA+T HU1）时，发生了最快的反应时间。手动驾驶时间最短时，当较低的安全带张力图案（VA+T LU）和高紧迫性模式（VA+T HU1）时，可能是由于驾驶员对更紧急信号的响应的速度更快。车道的出发，碰撞或非驾驶任务绩效没有显着差异。然而，对安全带张力模式（可靠性，可靠性和整体满意度）的主观满意度高度积极，平均高于4.5分。
一项关于转化效果的定量研究
Regina V. Sontousidad，* Romulo G. Doronio有关隶属关系和信函，请参阅最后一页。抽象的变革型领导的特征是领导者激发和激励追随者实现更高水平的绩效和承诺。这项研究利用了来自Mawab地区各个学校的185名教师和19名管理人员的样本，并通过调查测量转型领导行为，工作绩效指标和情感承诺水平来收集数据。这项研究的结果揭示了变革型领导与工作绩效和情感承诺之间的负面关系。具体来说，认为领导者表现出变革性领导行为的员工报告说，工作绩效和情感承诺水平较低。这一意外的发现表明，在所有组织背景下或所有员工中，变革型领导力与员工成果之间的传统积极联系可能并不成立。关键字：变革型领导，任务绩效，情感承诺定量
征集论文 HFM-RSY-377 研讨会
B) 人机系统与行为 (HSB) 领域提供科学基础并探索新技术，以优化个人、团队和组织的绩效及其与社会技术系统的互动，从而实现高效的任务绩效。这包括人为因素、人机系统集成以及军事行动中的认知、心理社会、组织和文化方面的研究。关于人机系统集成的贡献涵盖复杂性、全生命周期可承受性、人为错误和疲劳管理、智能代理、人类认知和物理资源管理、人体测量、人机界面、通信和团队合作、绩效评估、增强和辅助、（半）自动化系统中的培训和功能分配。关于个人和团队准备的贡献涵盖价值观和道德、领导力、多国行动、人类增强以及应对个人的心理、认知和身体需求。对组织效能的贡献包括人力资源管理、培训、互操作性、共享决策、同步态势感知、恢复力、理解恐怖主义、心理战和应对军事组织的新需求。
多感官 VR 训练：野外研究
通过多感官刺激增强虚拟现实 (VR) 可带来更真实、更切实的 VR 体验。它与临场感 [ 3 、 4 ]、任务绩效 [ 2 ] 和体验质量 [ 7 ] 的提高有关。研究多感官刺激作用的一个特殊应用领域是针对警察或医疗急救人员等具有挑战性的职业的 VR 培训 [ 5 ]。在这些高风险的职业领域中，来自环境的多感官信息通常在评估人们所处的各种情况和环境中起着至关重要的作用。例如，在看到火之前，人们通常会闻到火的气味——这说明了“传统”VR 在这些训练情况下的局限性。在我正在进行的论文项目中，我旨在研究有形和多感官 VR 的预期效果，主要关注其在具有挑战性的职业的 VR 培训中的使用。在我的研究过程中，我探索了各种用于温度、气味甚至疼痛反馈的多感官设备（第 2 部分中描述），以及它们在警察和医疗急救人员的实际 VR 培训课程中的效果。特别是
大型语言模型代理的上升和潜力
摘要很长时间以来，研究人员寻求与人类智能相匹配或超过人类智能的人工智能（AI）。ai代理人是能够感知环境，做出决定和采取行动的人工实体，被视为实现这一目标的手段。已经为开发AI代理而进行了广泛的效果，主要关注重新发现算法或培训策略，以提高特定技能或特定的任务绩效。但是，该领域缺乏足够的一般且强大的模型，无法成为建立适合各种情况的普通代理的基础。凭借其多功能功能，大语言模型（LLMS）为开发一般AI代理的开发途径铺平了有希望的途径，并且在基于LLM的代理领域已取得了实质性进展。在本文中，我们对基于LLM的代理商进行了全面调查，涵盖了他们的施工框架，应用程序方案以及对基于LLM的代理商建造的社会的探索。我们还结论了这个浮游生物中的一些潜在的未来方向和开放问题。