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World File Search System任务绩效
行业中协作机器人AI的未来5.0
因此，为了促进人与机器人之间的协作互动，机器人必须熟练地进行登录任务，程序和人类行为。他们应在实时实时表现出快速，强大的学习能力，表现出对姿势变化的宽容以及跨相关任务的推广能力。这需要一个范式转向机器人更具人类的认知框架，从而适应人类的行为和工作环境。这包括通过观察人类示范和指示来学习对象识别的自主视觉探索和学习新任务的功能。为增强人与机器人之间的协作，结合了其他感觉方式，例如触觉反馈，自然语音和对话互动，超出了感知和计划至关重要。这种先进的人类机器人协作范式需要在机器人设计中采用一种新颖的方法，强调类似人类的属性，以期待和补充人类团队成员在工作场所环境中的行为。此外，使机器人拥有情境意识增强了他们在操作过程中辨别任务结构的能力。全面总结和保留操作信息的能力使机器人能够与人类合作检索任务完成的必要数据。随着时间的流逝，机器人可以在短暂缺勤或通过增强过程中预见人类的任务绩效。这种方法借鉴了心理理论，即使机器人技术AI超越了合作，从而整合了以人为中心的自主权。这确保了未来的工作场所，而不是完全自动化，因为害怕被替换而不是完全自动化，而是促进了机器人在人类机器人团队中模仿类似人类的任务的能力。
O-04研究中AI驱动的手动分析，以区分新手和医学教育专家技能Jafar Arash Mehr博士； ER tnm以外的预后标记 p-d-08-black-box-paptation-for-medical-image- ... 关于手术模拟会议的对话 比赛日 CTR指导辐射疗法治疗 引用：Mathews r;沉I;毛lur虫A.心房附属组织作为儿科心脏手术中的自体血管导管。 ACS案件评论 #talkitup 双侧导管导向急性的溶栓 议程2025 ACS癌症会议
O-04研究中AI驱动的手动分析，以区分新手和医学教育专家技能Jafar Arash Mehr博士；医学博士Eric S. Hungness； Amy L. Halverson，医学博士，FACS；以及伊利诺伊州芝加哥的西北大学杰弗里·H·巴尔苏克（Jeffrey H.西北医学 - 西北大学，伊利诺伊州芝加哥，简介：人工智能（AI）可以增强教师教育者对学习者任务绩效的评估。 我们旨在开发一种创新的工具，可以使用计算机视觉和AI在缝合任务过程中跟踪和分析手动运动，以区分新手和专家表现。 方法：我们对一位作者（JAM）进行了视频记录的简单中断缝合任务，该任务（JAM）在缝合板上模拟了专家和新手表演。 使用深度摄像头和开源机器学习和计算机视觉工具（图）记录了每个任务的视频。 使用OpenCV库检索视频帧，然后传递到Google MediaPipe库，该库在每只手上都跟踪21个地标。 intel pyrealsense2每0.1秒钟在3D空间中提取地标的坐标。 总共定义了16个指标，以表征手提动作。 来自这些指标的汇总组数据用于训练多层感知神经网络，以区分专家和新手。 构建了一个评分系统，用于定量评估。 16个指标中有14个可以区分新手和专家组（p值<0.05）。 评分系统已在另外10个专家和10个新手视频上进行了验证。O-04研究中AI驱动的手动分析，以区分新手和医学教育专家技能Jafar Arash Mehr博士；医学博士Eric S. Hungness； Amy L. Halverson，医学博士，FACS；以及伊利诺伊州芝加哥的西北大学杰弗里·H·巴尔苏克（Jeffrey H.西北医学 - 西北大学，伊利诺伊州芝加哥，简介：人工智能（AI）可以增强教师教育者对学习者任务绩效的评估。我们旨在开发一种创新的工具，可以使用计算机视觉和AI在缝合任务过程中跟踪和分析手动运动，以区分新手和专家表现。方法：我们对一位作者（JAM）进行了视频记录的简单中断缝合任务，该任务（JAM）在缝合板上模拟了专家和新手表演。使用深度摄像头和开源机器学习和计算机视觉工具（图）记录了每个任务的视频。使用OpenCV库检索视频帧，然后传递到Google MediaPipe库，该库在每只手上都跟踪21个地标。intel pyrealsense2每0.1秒钟在3D空间中提取地标的坐标。总共定义了16个指标，以表征手提动作。来自这些指标的汇总组数据用于训练多层感知神经网络，以区分专家和新手。构建了一个评分系统，用于定量评估。16个指标中有14个可以区分新手和专家组（p值<0.05）。评分系统已在另外10个专家和10个新手视频上进行了验证。创建工具后，同一位作者将模拟更多的专家和新手表演，并允许该工具根据评分系统预测性能水平：初步结果：使用50个模拟专家和50个新手视频对神经网络进行了培训。分别发现评分的准确性和精度分别为85％和90％。下一步：我们开发了一个创新的基于AI的视频分析框架，能够区分专家和新手的基本缝合技能。该工具有可能通过减少教师培训和评估学习者的需求，在其他医疗任务中使用有意义的医学教育贡献。
超级安慰剂：一项可行性研究，结合了上下文因素以促进安慰剂效应
迷幻药物。使用精心制作的物理环境，同盟表现出所谓的药物的影响以及仔细的期望管理，我们证明了对迷幻药物文献中意识的一些最强的安慰剂影响（24）。基于大脑的干预试验的对照组可能类似于自上而下的安慰剂研究。例如，经颅磁刺激程序包含“几乎所有可能增强安慰剂影响的因素”，包括复杂的科学机械，医学用具，与专家的互动，可靠的机构，可靠的机构和备受宽容的媒体注意力（25）。我们提出，模拟神经科学设备（例如已停用的MRI扫描仪）可以用作类似有效的安慰剂（26）。在适当的情况下，人们可以说服神经科学设备可以读取自己的思想（27），将思想插入头部（28，29），对他们的任务绩效（30）影响，移动四肢（31），甚至唤起神秘的经历（32）。在较早的自上而下的研究中，我们向参与者提出了言语建议，即精心制作（假）脑扫描仪可以激活大脑区域以将思想插入他们的头部。大多数参与者不仅相信这一点，而且许多参与者还报告了扫描仪内部不寻常的经历，包括头痛，非自愿运动，心理感觉和减少的控制感觉（29）。我们怀疑可以将类似的干预措施适应临床领域。我们将尽可能多的上下文因素组合在一起，从而可能是最精心制作的基于安慰剂的文献干预措施。因此，我们开发了一项精心设计的干预措施，利用治疗性遭遇的提示，道具和仪式以及神经科学设备的文化声望。在这项研究中，我们旨在评估这种干预的可行性。
推荐引用 推荐引用 H. V. Subramanian 等人，“设计可解释的 AI 以提高人机协作团队绩效：医学利益相关者驱动的范围审查”，《医学人工智能》，第 149 卷，文章编号 102780，Elsevier，2024 年 3 月。最终版本可在 https://doi.org/10.1016/j.artmed.2024.102780 获得
医疗保健和其他领域复杂 AI 系统的兴起导致了可解释 AI (XAI) 研究领域的兴起，旨在提高透明度。在这一领域，定量和定性研究侧重于通过提供系统级和预测级 XAI 功能来提高用户信任度和任务绩效。我们分析了关于使用 AI 进行肾移植的利益相关者参与活动（访谈和研讨会）。由此，我们确定了用于构建当前 XAI 功能范围界定文献综述的主题。利益相关者参与过程持续了九个多月，涵盖了三个利益相关者群体的工作流程，确定了 AI 可以干预的地方并评估了模拟 XAI 决策支持系统。根据利益相关者的参与，我们确定了与设计 XAI 系统相关的四个主要主题 - 1) 使用 AI 预测，2) AI 预测中包含的信息，3) 针对个体差异对 AI 预测进行个性化，以及 4) 针对特定情况定制 AI 预测。使用这些主题，我们的范围界定文献综述发现，根据利益相关者任务的复杂性，在决策之前、期间或之后提供 AI 预测可能会有所帮助。此外，外科医生等专家利益相关者更喜欢最少或没有 XAI 功能、AI 预测和不确定性估计，以便于使用案例。但是，几乎所有利益相关者都喜欢在需要时查看可选的 XAI 功能，尤其是在难以预测的情况下。文献还表明，提供系统和预测级别的信息对于适当地构建用户的系统心理模型是必要的。尽管 XAI 功能提高了用户对系统的信任度，但人机协作的表现并不总是得到提升。总体而言，利益相关者更喜欢通过 XAI 界面来控制信息级别，这取决于他们的需求和任务复杂性。最后，我们提出了未来研究的建议，特别是根据偏好和任务定制 XAI 功能。
神经和行为适应正面theta神经反馈训练：概念验证
以前的神经反馈研究表明，与训练相关的额叶theta提高和对真实反馈对照组的某些执行任务的提高和绩效提高。然而，典型的假对照组会收到错误或非义务反馈，因此很难知道观察到的组之间的差异是否与准确的偶然反馈或其他认知机制（动机，控制层，注意力参与，疲劳等）有关。为了解决这个问题，我们研究了两个额叶theta训练组之间的区别，每个训练组都接受了准确的偶然反馈，但具有不同的自上而下的目标：（1）增加和（2）替代/减少/减少。我们假设，与替代组相比，theTa的增加组将显示出更大的增加，而替代组在下调过程中会在下部和上调节块中表现出较低的额叶theta。我们还假设，替代组将在需要改变行为激活和抑制作用的GO-NOGO射击任务上表现出更大的性能提高，因为替代组将接受更大的任务特异性培训，这表明接受准确的偶然反馈可能是额外的theta theta neurofeedback背后培训的更为出色的学习机制。将三十名年轻的健康志愿者随机分配为增加或替代群体。训练包括一个方向课程，五次神经反馈训练课程（六个六个s街区的FCZ Theta调制试验（4-7 Hz），分别为10-s休息间隔），六次GO-NOGO测试课程（在低和高高的压力点数中的90个试验中的4个街区）。多级建模显示，替代组的额叶theta在训练课程中增加了。此外，GO-Nogo任务绩效在增加组中以更大的速度提高（准确性和反应时间，但不是佣金错误）。总的来说，这些结果拒绝了我们的假设，并表明额叶theta和performence结果的变化未通过准确的
当今分布式认知和人工智能增强的未来
在本文中，我们探讨了使用人工智能 (AI) 通过认知卸载（即将思考任务委托给 AI 技术）分配认知的前景。认知支持的现代技术正在迅速发展并越来越受欢迎。如今，许多人严重依赖智能手机或其他技术设备来支持他们的日常生活以及学习和工作。例如，智能手机用于跟踪和分析环境变化，以及存储和不断更新相关信息。因此，个人可以将信息卸载（即外部化）到他们的智能手机上，并通过访问它来更新他们的知识。这意味着使用 AI 等现代技术可以通过卸载赋予用户权力，使他们能够作为始终更新的知识专业人士发挥作用，这样他们就可以战略性地部署他们的见解，而不是依赖过时和记忆的事实。这种由 AI 支持的认知过程卸载还通过将任务需求分配到他们的环境中来节省个人的内部认知资源。在本文中，我们 (1) 概述了认知卸载的实证研究结果，以及 (2) 对未来人工智能增强下个人卸载行为可能如何变化的展望。更具体地说，我们首先讨论卸载的决定因素，例如技术工具的设计和与元认知的联系。此外，我们讨论了认知卸载的好处和风险。虽然卸载可以提高即时任务绩效，但也可能对用户的认知能力构成威胁。在此之后，我们提供了一个观点，即个人是否会在未来更多地使用人工智能技术来卸载，以及这将如何影响他们的认知。一方面，个人可能会严重依赖易于获取的人工智能技术，而这反过来可能会削弱他们的内部认知/学习。另一方面，个人可能会致力于增强他们的认知，以便他们能够跟上人工智能技术的步伐，而不会被它们取代。最后，我们展示了自己的数据和文献中的发现，假设个人的性格是人工智能信任的预测因素。对现代人工智能技术的信任可能是更广泛地利用和依赖这些技术来传播认知的重要决定因素，因此应该在人工智能增强的未来中加以考虑。
使用水印
摘要 - 基于EEG的神经网络，医学诊断和脑部计算机界面的关键，由于依赖敏感的神经生理数据和资源密集型发展，面临着重要的知识产权（IP）风险。当前的水印方法，尤其是使用抽象触发器集的方法，缺乏强大的身份验证，并且无法解决EEG模型的独特挑战。本文介绍了针对基于EEG的神经网络量身定制的基于密码的Wonder滤清器水印框架。利用抗碰撞的哈希功能和所有者的私钥，Wonder Filter在训练过程中嵌入了位水印，可确保最小的失真（EEG任务准确性下降5％）和高可靠性（100％水印检测）。该框架是针对对抗性攻击的严格评估，包括微调，转移学习和神经元修剪。的结果表明，即使在积极的修剪后，水印状态的分类准确性仍然超过90％，而主要的任务绩效降低了速度，却阻止了去除尝试的速度。盗版性耐药性通过无法嵌入次级水印而没有严重准确性损失（在EEGNET和CCNN模型中> 10％）来验证。加密散列可确保身份验证，从而降低了蛮力攻击成功概率。在DEAP数据集上进行了跨模型（CCNN，EEGNET，TSEPTION）的评估，该方法达到了> 99。4％的无效剂量准确性，有效地消除了误报。通过将Wonder过滤器与EEG特异性改编整合在一起，这项工作弥合了神经生理模型的IP保护方面的关键差距，为医疗保健和生物识别应用提供了安全的，防篡改的解决方案。该框架针对对抗性修饰的鲁棒性强调了其在维护诊断效用的同时维护敏感的脑电图模型的潜力，从而促进了对AI驱动的生物医学技术的信任。
V＆V现代GNC系统的挑战
未来的空间系统将在很大程度上依赖自主指导，导航和控制功能（GNC）功能，以在不确定的复杂环境中有效管理安全，精确的自我指导的操作。从根本上讲，GNC系统在任务绩效和安全性中起关键作用。我们当前的GNC系统已经高度自动化且复杂。趋势是使任务变得更加雄心勃勃，因此期望发射车辆和空间平台的GNC系统需要比以前遇到的更高的性能和自主操作。许多未来的任务将要求对机载自主权，弹性，可重新配置，性能优化，适应和容忍操作有新的要求。机构间GNC V＆V工作组一直在研究高级技术，方法，方法，工具和过程，这些技术，工具和过程将有效地执行必要的V＆V，以确保可靠且安全的飞行GNC系统操作。效率至关重要，因为众所周知，V＆V是GNC系统开发过程中的成本驱动力。在此ADCSS中，将总结机构间GNC V＆V工作组的发现和建议。还将讨论有关基准问题的最新发展。基准问题被视为有助于弥合研究组织与行业同行之间的差距，尤其是在开发新的GNC V＆V技术领域的一种手段。最后，2025年7月的GNC V＆V研讨会计划将为社区强调。本研讨会的目的是识别和讨论新型GNC V＆V技术，方法，方法，方法，工具和流程的新型挑战和解决方案，以解决要求航空航天任务应用程序的下一代GNC系统。将进行讨论，主要的研讨会目标将是提高社区中对GNC V＆V挑战/问题的认识，并为有关GNC V＆V主题的协作信息共享/学习提供一个论坛，以供GNC V＆V for Future Systems。
脑电图与任务参与度和心理负荷的相关性...
简介：在操作环境中持续监控任务参与度和心理工作量水平的能力可以显著提高军事和工业环境中的绩效、生产力和安全性。本研究确定了使用脑电图 (EEG) 参与度和工作量指标进行操作监控的可行性，这些指标是在执行认知测试期间不引人注意地获取并量化的。方法：在一个或多个任务期间，使用无线传感器耳机 (F3-F4、C3-C4、Cz-POz、F3-Cz、Fz-C3、Fz-POz) 从 80 名健康参与者的受试者那里获取脑电图，这些任务包括：多级正向/反向数字跨度、网格回忆、轨迹和心理加法、20 分钟警觉和图像/言语学习和记忆测试。使用从 EEG 功率谱（1-40Hz 的 1-Hz 区间）得出的模型选择变量的二次和线性判别函数分析，计算了每 1 秒 EEG 的参与度和工作量指标。结果：在受试者中，在 20 分钟警觉性测试中，参与度下降，但工作量没有下降。与识别/回忆期相比，在语言和图像学习与记忆的编码期间，参与度和工作量显着增加。在正向和反向数字跨度、网格回忆和心理加法测试中，随着难度水平的增加，工作量线性增加，但参与度没有增加。EEG 测量与主观和客观绩效指标相关。讨论：这些数据表明 EEG 参与度反映了信息收集、视觉扫描和持续注意力。EEG 工作负荷会随着工作记忆负荷的增加而增加，并且在解决问题、整合信息、分析推理过程中也会增加，并且可能更能反映执行功能。以秒为单位检查 EEG 会发现，与特定任务事件相结合时，工作负荷和参与度水平之间存在关联，这提供了初步证据，表明以秒为单位的分类反映了任务绩效的参数。
技术信息文件
提示号24-108-0420简介在美国制造或销售的激光系统必须满足美国食品药品监督管理局（FDA）联邦激光产品绩效标准（FLPPS）中规定的要求。1在美国进行激光调节的FDA，在设计要求损害任务绩效时，已对军事特异性激光系统的特定要求予以豁免。一种特定于军事的激光是一种用于战斗，战斗训练或为国家安全而分类的激光。这通常被称为“军事豁免”。激光制造商和国防部（国防部）对采购军事特定激光的豁免过程的误解导致了滥用军事豁免的情况。FDA豁免号批准了对FDA要求的军事豁免76EL-01DOD 2，并在FDA激光通知号52。3国防部教学部6055.15 4和军事标准（MIL-STD）1425a中解释了发出豁免的国防部政策。5陆军对军事激光豁免的政策在陆军法规（AR）385-10中详细介绍（陆军安全计划，2017年）第7-8E段。背景激光系统在美国为陆军制造或销售，必须遵守FDA FLPP的所有规定，除非允许豁免特定的控制措施。这些评估解决了FDA FLPPS所需的激光系统危害和系统的安全控制措施。美国陆军公共卫生中心（APHC）的非离子辐射部（NRD）对陆军采购的激光系统进行激光危害评估。表1中包括FDA FLPP中性能要求的一般概述。FDA激光通知56 6允许制造商在国际电力技术委员会（IEC）标准60825-1，版本3，7中符合可比条款，以代替FDA FLPPS中的那些条款，但仍被认为是FDA符合FDA的规定。可以在参考段落中找到更多详细的信息。这些控制措施是考虑到商业，实验室和医疗应用的，有些不利于军事应用。资格要求有资格使用军事豁免，激光系统必须符合以下所有标准：1。激光系统由国防部（陆军，海军/海军陆战队和空军）拥有和使用。所有其他联邦办公室/机构（海岸警卫队，国土安全部，边境巡逻队，联邦调查局等）均不符合资格。制造商开发出出售给其他无法完全遵守FDA FLPS的联邦机构的激光系统必须向联邦政府寻求指导