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用户对部分自动化驾驶系统的看法
摘要 - 使用部分自动化的驾驶系统的使用引起了人们对潜在责任问题的担忧，对系统安全，接受和采用这些技术构成风险。有意义的人类控制的概念是针对责任差距问题的响应，重新填写了两个条件，跟踪和追踪。这个概念为自动驾驶系统提供了重要的哲学和设计见解，但目前对有意义的人类控制如何与这些系统的实际用户的主观体验相关的知识很少。为了解决这一差距，我们的研究旨在调查有意义的人类控制程度与驾驶员对现实世界中部分自动驾驶系统安全和信任的看法之间的一致性。我们利用了先前从特斯拉“全自动驾驶”（FSD）beta用户的访谈中收集的数据，研究了用户感知之间的一致性以及系统跟踪用户的原因。我们发现，尽管有明显的例外，但跟踪用户驾驶任务的原因（例如安全操作）与感知的安全和信任相关。令人惊讶的是，未能跟踪车道变化和制动原因不一定与对安全性的负面看法有关。但是，在危险情况下，系统未能跟踪预期的操作总是会导致信任低下，缺乏安全性。总的来说，我们的分析重点介绍了对齐点，但一方面，感知到的安全性和信任和有意义的人类控制也可能存在差异。我们的结果可以帮助自动化驾驶技术的开发商在有意义的人类控制下设计系统，并被认为是安全和值得信赖的。
循环经济实施对
英国电子邮件的核心电子邮件：bernard.elaho@northampton.ac.uk文章历史：摘要：收到：2024年9月28日，这项研究调查了循环经济实施（CEI）对尼日利亚河流州酒店酒店供应链的影响。采用了一项调查研究设计，针对酒店管理人员，并使用Cochran的公式确定了303名参与者的样本大小。使用了一种简单的随机抽样技术，并通过封闭的问卷收集数据。使用部分最小二平方的结构方程建模（PLS-SEM）分析了响应，并使用用于描述性统计的SPS（SPSS）进行了统计工具。该研究研究了CEI维度（例如循环经济战略（CES），投资水平（LOV））和酒店供应链成果（包括环境影响，经济影响和客户认知）之间的关系。结果揭示了CES与环境影响之间的显着正相关关系（T = 12.578，P <0.05），经济影响（T = 2.27，P <0.05）和客户感知（t = 5.418，p <0.05）。同样，LOV表现出与环境和经济影响以及客户认知的强烈正相关。r²值分别为0.787、0.897和0.843，表明CEI显着预测了这些结果，这表明循环经济实践可以增强酒店业中的可持续性，经济绩效和客户满意度。该研究得出的结论是，CEI是改善河流州酒店供应链绩效的关键因素。
探索绿色供应链管理实践对制造公司绩效的影响通过介导的模型
本研究旨在研究绿色供应链管理（GSCM）实践对制造公司绩效的影响。它探讨了绿色创新（GI）的中介作用以及信息共享（IS）和信息技术创新（ITI）在GSCM实践与制造公司绩效之间关系的调节作用。数据是通过在巴基斯坦从事制造公司工作的员工的结构化问卷收集的。随机抽样用于选择参与者。使用部分最小二乘（PLS）分析对假设进行了测试。该研究表明，GSCM实践显着影响制造业公司的性能。它强调了绿色创新的中介作用，这表明GSCM实践促进了创新并改善了公司的绩效。这项研究还发现了信息共享及其创新的调节作用，表明GSCM实践在驱动绩效方面的有效性取决于信息共享的程度及其在行业内的创新程度。这项研究的发现对行业从业者和政策制定者具有实际影响。实施有效的GSCM实践并促进绿色创新可以提高制造业的公司绩效。认识到信息共享及其创新的重要性至关重要，因为它们显着提高了GSCM实践的有效性和效率。这项研究通过研究GSCM实践，绿色创新，信息共享，IT创新和制造公司绩效之间的关系，为现有文献做出了贡献。它提供了有关GSCM实践影响企业绩效的机制的见解，对绿色创新的作用以及信息共享及其创新的调节作用提供了全面的了解。
附录 A NC DPI 设施指南
前言 在北卡罗来纳州，提供公立学校设施的责任在于各县及其内的特许特别学区。当当地资源显然无法满足不断增长的设施需求时，州政府于 1949 年、1953 年、1963 年、1973 年和 1996 年通过发行州债券为学校建设提供支持。1987 年，公立学校建设资本基金成立，使用部分公司所得税收入用于学校建设。2005 年成立的北卡罗来纳州教育彩票为学校建设提供了额外的州政府支持。地方教育委员会是学校设施的合法所有者，负责规划和建立适当的设施以支持教学计划。“1987 年财政法案”制定了北卡罗来纳州公立学校设施标准。1996 年 8 月，北卡罗来纳州议会颁布立法，要求将这些设施标准变为设施指南。委员会进一步指示州教育委员会任命公立学校设施工作组审查并提出修订指南的建议，该指南定义并描述了确保教育计划适当性和长期成本效益的最低设施。工作组由教育工作者、设施管理专业人员、设计和工程专业人员以及北卡罗来纳州县委员会代表组成
电池HV
azztrro ZZT-ZBT5K-ES5〜ES20是一个储能单元，旨在用于具有短期备份功能的住宅机网应用中。有关预期用途的注释：Azzurro ZZT-ZBT5K-ES5〜ES20不适合支持维持生命的医疗设备。此产品仅适用于封闭文档中提供的信息以及本地适用的标准和法规。任何其他应用都可能造成人身伤害或财产损失。本手册中的插图仅是为了帮助解释系统配置概念，包括使用指南，安全预防措施以及常见的操作问题以及随后的纠正措施。对产品的更改，例如更改或修改仅在ZCS技术支持的明确书面许可中才允许。未经授权的更改将使保修索赔无效。Zucchetti Centro Sistemi S.P.A.不应对这种变化造成的任何损害负责。除了预期使用部分中所述的产品外，任何对产品的使用都不适当。封闭文档是该产品不可或缺的一部分。将文档保持在方便的位置供将来参考，并观察其中包含的所有说明。类型标签必须保留在产品上。一旦用户决定使用其ZCS电池产品停止，请在1周内与ZCS技术支持或本地服务提供商联系。
使用铁电/铁弹性开关收集能量
通过利用铁电/铁弹性切换，在压电传感器中提高了提高功率输出和能量密度。但是，一个问题是，稳定的工作周期通常不能仅由压力驱动。通过在部分螺旋的铁电中使用内部偏置场来解决此问题：材料状态的设计使得压力驱动机械加载过程中的铁弹性切换，而残留场在卸载过程中恢复了极化状态。但是，尽管已验证了此方法，但尚未系统地探索具有最佳性能的工程材料状态的设备。在这项工作中，使用部分固定（预先pol的）铁电中的内部偏置场来指导极化开关，从而产生有效的能量收集循环。设备在1-20 Hz的频率范围内进行了测试和优化，并系统地探索了制造过程中预拆平程度对能量收集性能的影响。发现，将铁电陶瓷预先固定到约25％的完全悬垂状态中会导致一种设备，该设备可以在20 Hz处产生大约26 mW cm-3的活性材料的功率密度，先前工作的改善和比常规PiezoeColectrics的高度提前的命令。但是，最大化功率密度可能会导致残余压力，在准备过程中或服务过程中会损害设备的危害。研究了制造成功率与预拆平水平之间的关系，这表明较高的预拆平程度与较高的存活率相关。这为能量转换与设备鲁棒性平衡提供了基础。
眼睛的作用：利用机器学习和部分面部刺激研究面部认知机制
摘要 面部认知在社交互动中起着重要作用。研究面部认知机制的典型刺激是快速连续视觉呈现 (RSVP)。在 RSVP 任务中，当一个人识别目标图像时，会引发称为事件相关电位 (ERP) 的大脑反应。需要多次试验才能平均并获得干净的 ERP，以解释 ERP 反应背后的认知机制。然而，增加试验次数会导致疲劳并影响诱发的 ERP 幅度。本文采用了不同的视角；机器学习可能会提取有意义的认知结果，揭示面部认知机制，而无需直接关注 ERP 的特性。我们实施了 xDAWN 协方差矩阵方法来提高数据质量，并实施了支持向量机分类模型，以使用部分面部认知任务中诱发的 ERP 成分来预测参与者感兴趣的事件。我们还研究了面部成分和身体反应的影响，以探索每个成分的作用并找到减少实验期间疲劳的可能性。我们发现眼睛是最有效的成分。无论是在行为反应还是分类表现方面，完整面部和部分可见眼睛的面部都获得了类似的统计结果。从这些结果来看，眼睛成分可能是面部认知中最重要的。因此，完整面部和部分可见眼睛的面部认知机制可能存在一些相似之处，应利用 ERP 特征进一步研究。
SPIE 会议纪要
进行风洞试验，测量亚音速流中圆柱体上半球转塔的非稳定表面压力场。这些测量值是使用与快速响应压敏涂料耦合的压力传感器获得的。分析了 0.5 马赫流动（Re D ≈ 2 × 10 6 ）在三种不同转塔突出距离下产生的表面压力场数据。之前，使用适当的正交分解发现了转塔上的主要表面压力模式。结果表明，转塔向自由流的突出程度越大，展向反对称表面压力场波动的发生率就越高。这些反对称压力波动是由反对称涡脱落引起的。然而，当使用部分浸没的半球形转塔几何形状时，结果表明这种反对称模式的相对能量要低得多。这表明，随着突出物从部分浸没变为全半球配置，流场现象会发生转变。对这种所谓的“模式切换”的进一步研究是本文介绍的工作重点。这项研究主要依赖模态分析来确定炮塔和尾流表面压力场之间的相关性。研究发现，部分半球周围的表面压力场波动主要受尾流影响，而炮塔本身的流体结构影响很小。对于半球和半球对圆柱的配置，对称和反对称非稳定分离成为最大的影响，并与尾流波动相结合。
确定单个认知性状的四个混杂因素和功能连接性：探索性研究
静止状态功能连接性（RSFC）已被广泛用于个性化性状预测。但是，多个混杂因素可能会影响预测的脑行为关系。在这项研究中，我们研究了4种混杂因素的影响，包括时间序列长度，功能连通性（FC）类型，脑部细化选择和预测目标的差异。使用人类Connectome项目的数据，包括1,206名健康受试者，具有3个认知特征，包括流体智能，工作记忆和图片词汇能力，作为预测目标。我们使用部分最小平方回归比较了这4个因素的不同设置下的预测性能。结果表明，适当的时间序列长度（300个时间点）和脑部分割（独立组件分析，ICA100/200）可以实现更好的预测性能而不会消耗太多时间。FC由Pearson，Spearman和部分相关计算得出的精度和更低的时间成本比共同信息和连贯性更高。认知性状在受试者之间具有较大差异的认知性状可以更好地预测，这是由于对个体变异性的良好阐述。此外，增加扫描持续时间到预测的有益效果部分是由RSFC的重新测试可靠性提高的。综上所述，该研究强调了基于RSFC的预测中确定这些因素的重要性，这可以促进基于RSFC的预测管道的标准化。
通过多任务图表结构学习
鉴定蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）对于在细胞内的众多生物过程中进行深入见解至关重要，并且在药物开发和疾病治疗等领域具有显着的指导价值。当前，大多数PPI预测方法主要集中于蛋白质序列的研究，忽略了蛋白质内部结构的关键作用。本文提出了一种名为MGSlappi的新型PPI预测方法，该方法将注意力集中在我的蛋白质结构信息上，并通过多任务学习策略增强了蛋白质编码器的表现力。具体来说，我们将端到端PPI预测过程分解为两个阶段：氨基酸残基重建（A2RR）和蛋白质相互作用预测（PIP）。在A2RR阶段，我们采用基于图的基于图的残基重建方法来探索蛋白质的内部关系和特征。在PIP阶段，除了基本的相互作用预测任务外，我们还引入了两个辅助任务，即蛋白质特征重建（PFR）和蒙版相互作用预测（MIP）。PFR任务旨在重建在PIP阶段的蛋白质的表示，而MIP任务则使用部分掩盖的蛋白质特征进行PPI预测，两者都在协调一致地工作以提示MGSlappi捕获更多有用的信息。实验结果表明，MGSlappi在各种数据分配方案下的现有最新方法显着优于现有的最新方法。