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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。
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。
最终元素的部分笔划测试 - Samson AG
1. 符合 IEC 61511 的生命周期管理 IEC 61508/61511 的核心要素是功能安全管理。对于安全仪表系统 (SIS)，必须确定并实施安全生命周期的各个阶段。根据 IEC 61511-1 第 5 章图 8，这包括危害分析、安全功能分配以及安全系统的设计和工程等步骤。安装和调试后的系统验证以及系统操作和维护规则是非常重要的步骤。必须定义明确的维护策略。遗憾的是，制造商和运营商之间的讨论通常仅关注故障率（lambda 值）：假设对于符合 IEC 61511 而言，制造商能够为目标 SIL 提供适当的 lambda 值就足够了。但是，必须注意： • SIL 等级仅适用于完整的安全仪表功能。这一说法对专家来说似乎显而易见，但日常经验表明，这一点并不为人所知 • 故障率只是控制安全回路 SIL 等级的因素之一。实现 SIL 等级不仅仅是从制造商那里获得“可靠”设备的问题，而且图 1：控制 SIL 等级的因素
FlexTech：从刚性到柔性的人机系统集成 - HAL
人机系统集成 (HSI) 是系统工程 (SE) 的必要组成部分，还是相反（即 SE 是 HSI 的必要组成部分）？这完全取决于视角！如果您是一位以技术为中心的工程师，SE 将为您提供开发技术系统的方法和工具，并且您将需要人为因素专家来开发用户界面并测试最终产品的可用性。从这个角度来看，HSI 是 SE 的必要组成部分。但是，如果您是一位以人为本的设计师，您将需要方法和工具来设计和开发系统，从设计之初到系统退役，将人机需求整合在一起。这提出了我们所说的“系统”是什么意思的问题。系统只是一种表示，有助于弄清楚人和机器的物理和认知功能和结构。本章涵盖了与 HSI 相关的几个领域，包括任务和活动分析、认知工程、组织设计和管理、功能分配、复杂性分析、建模和人在环仿真 (HITLS)。当代 HSI 设计方法由虚拟 HITLS 支持，这涉及有形性问题。开始讨论应收集的各种数据和有形性指标以开发适当的 HSI。提供了一个航空示例来说明在系统设计和开发中应如何开发 HSI
FlexTech：从刚性到灵活的人机系统集成 - HAL
人机系统集成 (HSI) 是系统工程 (SE) 的必要组成部分，还是相反（即 SE 是 HSI 的必要组成部分）？这完全取决于视角！如果您是一位以技术为中心的工程师，SE 将为您提供开发技术系统的方法和工具，并且您将需要人为因素专家来开发用户界面并测试最终产品的可用性。从这个角度来看，HSI 是 SE 的必要组成部分。但是，如果您是一位以人为本的设计师，您将需要方法和工具来设计和开发系统，从设计之初到系统退役，将人机需求整合在一起。这提出了我们所说的“系统”是什么意思的问题。系统只是一种表示，有助于弄清楚人和机器的物理和认知功能和结构。本章涵盖了与 HSI 相关的几个领域，包括任务和活动分析、认知工程、组织设计和管理、功能分配、复杂性分析、建模和人在环仿真 (HITLS)。当代 HSI 设计方法由虚拟 HITLS 支持，这涉及有形性问题。开始讨论应收集的各种数据和有形性指标以开发适当的 HSI。提供了一个航空示例来说明在系统设计和开发中应如何开发 HSI
脑机接口的模拟触觉共享控制改善了人机协作
Nadia Sciacca，Tom Carlson Aspire Create，伦敦大学学院 RNOH，斯坦莫尔，HA7 4LP，英国 电子邮件：{nadia.sciacca.17; t.carlson}@ucl.ac.uk 摘要— 如今，技术为人类提供了许多交流几乎所有事物观点的方式。视觉、听觉和触觉媒体是人类最常用的媒体，它们以如此自然的方式支持交流，以至于我们甚至不会主动考虑使用它们。但是对于那些失去运动或感觉能力的人来说，他们很难或不可能控制或感知这些技术的输出，该怎么办？在这种情况下，也许唯一的交流方式可能是直接使用脑信号。因此，本研究的目标是为四肢瘫痪的人（他们可能被限制在自己的房间或床上）提供一种远程呈现工具，以促进我们许多人认为理所当然的日常互动。在我们的案例中，远程呈现工具是一个远程控制的机器人。它可以作为用户日常生活的一种媒介，通过虚拟方式与位于远程房间或地方的朋友和亲戚联系，或者与不同的环境进行探索。因此，目标是设计一个人机系统，使用户能够仅使用思想来控制机器人。技术部分由脑机接口和视觉界面组成，以实现机器人的“模拟触觉共享控制”。在用户和机器人之间实现共享运动控制，并实现自适应功能分配以管理情况的难度。利用这种“模拟触觉反馈”的控制方案是使用人机合作框架进行设计和评估的，并且已经通过五名参与者评估了这种交互方式的好处。初步结果表明，使用“模拟触觉反馈”的控制和合作比没有“模拟触觉反馈”更好。
S12915_020_00927_9.pdf
背景：鞭毛藻是水生生物的人，在全球海洋中特别广泛。有些人负责有毒的花朵，而另一些人生活在共生关系中，既可以作为珊瑚中的共生式共生体，要么是感染其他生物和动物的寄生虫。鞭毛菌具有非典型的大基因组（〜3至250 GB），其基因组织和基因表达模式与密切相关的Apicomplexan寄生虫截然不同。在这里，我们测序并分析了两种早期差异和同时发生的寄生虫鞭毛蛋白变形虫菌株的基因组，以阐明这种非典型基因组特征，鞭毛藻酸酯的进化和宿主专业化的出现。结果：我们使用Illumina配对的短读和牛津纳米孔技术（ONT）的长读测序方法的组合，对两种变形虫菌株（A25和A120）进行了测序，组装和注释的高质量基因组（A25和A120）。我们发现了少数可转座元素，以及短的内含子和基因间区域以及有限的基因家族，共同促进了大变形虫基因组的紧凑性，这一特征可能与寄生虫有关。大多数变形虫蛋白（A25的63.7％和A120的59.3％）没有功能分配，但我们发现许多与Dinophyceae共享的直系同源物。我们的分析表明，尽管种间蛋白质序列相似性低，但两种基因组之间的单向簇编码和高水平的同步保护的基因趋势很强。
脑机接口的模拟触觉共享控制改善了人机协作
Nadia Sciacca，Tom Carlson Aspire Create，伦敦大学学院 RNOH，斯坦莫尔，HA7 4LP，英国 电子邮件：{nadia.sciacca.17; t.carlson}@ucl.ac.uk 摘要— 如今，技术为人类提供了许多交流几乎所有事物观点的方式。视觉、听觉和触觉媒体是人类最常用的媒体，它们以如此自然的方式支持交流，以至于我们甚至不会主动考虑使用它们。但是对于那些失去运动或感觉能力的人来说，他们很难或不可能控制或感知这些技术的输出，该怎么办？在这种情况下，也许唯一的交流方式可能是直接使用脑信号。因此，本研究的目标是为四肢瘫痪的人（他们可能被限制在自己的房间或床上）提供一种远程呈现工具，以促进我们许多人认为理所当然的日常互动。在我们的案例中，远程呈现工具是一个远程控制的机器人。它可以作为用户日常生活的一种媒介，通过虚拟方式与位于远程房间或地方的朋友和亲戚联系，或者与不同的环境进行探索。因此，目标是设计一个人机系统，使用户能够仅使用思想来控制机器人。技术部分由脑机接口和视觉界面组成，以实现机器人的“模拟触觉共享控制”。在用户和机器人之间实现共享运动控制，并实现自适应功能分配以管理情况的难度。利用这种“模拟触觉反馈”的控制方案是使用人机合作框架进行设计和评估的，并且已经通过五名参与者评估了这种交互方式的好处。初步结果表明，使用“模拟触觉反馈”的控制和合作比没有“模拟触觉反馈”更好。
设计参考指南
Greenre非住宅建筑物评级系统分为六（6）个部分，如下所示：第1部分 - 能源效率：此类别着重于在建筑物设计和系统选择中使用的方法，以优化建筑物的能源效率。第2部分 - 水效率：此类别的重点是选择配件和策略，从而在施工和建筑物运营期间可以用水效率。第3部分 - 环境保护：此类别侧重于材料和资源的设计，实践和选择，这些材料和资源将减少建筑结构的环境影响。第4部分 - 室内环境质量：此类别着重于设计策略，这些策略将增强室内环境质量，包括空气质量，热舒适度，声学控制和日光。第5部分 - 其他绿色特征：此类别的重点是采用创新且具有潜在环境利益的绿色实践和新技术。第6部分 - 发育的碳排放：此类别侧重于使用碳计算器来计算开发的碳发射。这些环境影响类别在两个主要组（i）与能量相关的要求和（ii）其他绿色要求下进行了广泛分类。能源相关的要求由第1部分 - 能源效率组成，其中为所使用的各种节能设计，实践和功能分配了信用效率。至少必须从该小组获得30个学分，才有资格获得认证。对于商店地段 /办公项目，必须从该组获得至少22个学分。该组可实现的学分数量为50个学分（不包括20个根据NRB 1-10 - 可再生能源获得的奖金信用）。其他绿色要求包括第2部分 - 水效率；第3部分 - 环境保护；第4部分 - 室内环境质量；第5部分 - 其他绿色特征和第6部分 - 发育的碳排放。积分分配给水节能功能，环保设计实践，使用创新的绿色功能以及开发的碳排放。至少必须从该小组获得20个学分，才有资格获得认证。该组可实现的学分数量也被限制为50个学分。项目可以达到的最大绿色分数为100个学分，如果项目使用可再生能源，则不包括20个奖励积分，这些奖励积分可在能源相关的要求下获得。评分为
学习记忆的蒸发分数
文本S1。涡流数据集的数据预处理程序数据的原始采样频率为半小时。数据过滤过程可以概括如下：首先，要在夜间测量中降低噪声，用明智的热通量> 5 w/m 2和短波输入辐射> 50 W/m 2对原始数据进行过滤，以选择白天的数据。然后，将原始数据平均为每日比例值（将降水计算为每日总和）。其次，我们只保留一小部分优质数据> 0.8。使用已建立的方法对输入特征的时间序列中的差距进行了插值（Reichstein等，2005； Vuichard和Papale，2015）。我们还按站点进行视觉检查，以确保可以接受信噪比。请注意，校正了来自涡流协方差的所有半小时LE数据，以使用Bowen比率方法实现能量平衡（Twine等，2000）。由于数据限制，仅使用最浅的土壤水分测量值与干燥期间的蒸发分数预测动态进行比较。文本S2。模型解释 - 综合梯度（IG）开发了集成梯度来解释受过训练的模型，从而可以获得对每日EF预测的每个样本的输入特征的时间特征的重要性（Jiang等，2022; Sundararajan等人，2017年）。IG方法可以拆除基于LSTM的机器学习模型，并追溯输入的特定贡献，并在预测前的每个时间为每个功能分配重要性得分。较大的正Ig评分可能表明该特征大大提高了蒸发分数预测（例如，在最近端的时间内的降水可能对当前蒸发分数的预测比早期的降水更大。）较大的负IG分数表明该特征降低了EF预测。IG得分接近零表示对EF预测的影响很小。以这种方式，我们的模型不仅可以显示一般特征的重要性，而且还可以在预测之前的每个时间步骤显示不同的特征重要性。更具体地说，这意味着对于不同种类的PFT的EF预测，将考虑输入特征的时间长度，其中暗示在特定的极端事件或环境条件下，例如具有不同严重性水平的干旱，植物的植物响应具有不同的生根深度。输入特征X的IG评分（例如，在第i th时间步骤中降水的特定贡献）被表达为：