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利用人体舒适度指数改善人机协作的生理计算系统
推荐引用 推荐引用 Savur, Celal，“一种利用人体舒适度指数改善人机协作的生理计算系统”（2022 年）。论文。罗彻斯特理工学院。访问自
XSpace：用于实现空间感知分布式协作的增强现实工具包
增强现实 (AR) 有可能利用环境信息来更好地促进分布式协作，但是，此类应用程序很难开发。我们介绍了 XSpace，这是一个用于创建空间感知 AR 应用程序以进行分布式协作的工具包。基于对现有应用程序和开发人员工具的审查，我们设计了 XSpace 来支持三种创建共享虚拟空间的方法，每种方法都强调不同的方面：共享对象、用户视角和环境网格。XSpace 在开发人员工具包中实现了这些方法，还提供了一组免费的可视化创作工具，使开发人员可以预览共享虚拟空间的各种配置。我们提供了五个示例应用程序来说明 XSpace 可以支持开发一组丰富的协作 AR 体验，而这些体验很难用当前的解决方案实现。通过 XSpace，我们讨论了对未来应用程序设计的影响，包括用户空间定制以及共享用户环境时的隐私和安全问题。
通过偏好学习和人体工程学增强了人类 - 肉体协作的框架
行业5.0旨在优先考虑人类运营商，专注于他们的福祉和能力，同时进行人类和机器人之间的合作，以提高效率和生产力。协作机器人的整合必须确保人类运营商的健康和福祉。的确，本文解决了以人类机器人协作（HRC）方案中基于偏好的优化算法提出以人体工程学评估来提高基于偏好的优化算法的必要性，以改善工作条件。HRC应用程序包括在对象处理任务期间优化协作机器人最终效果。以下方法（AMPL-RULA）利用了一种主动的多首选项学习（AMPL）算法，这是一种基于偏好的优化方法，在其中要求用户通过在几个候选人之间表达成对的偏好来迭代提供定性反馈。要解决身体健康，符合人体工程学的性能指数，快速上肢评估（RULA）与用户的成对偏好相结合，以便可以计算最佳设置。实验测试以验证该方法，涉及机器人执行的对象处理过程中的协作组装。结果表明，所提出的方法可以在简化协作任务时改善操作员的物理工作量。
工作场所人机智能协作的团队组建：促进组织变革的目标规划模型
摘要 — 为数字化转型做好准备的必要性是最近公众和学术界辩论中反复出现的主题。人工智能 (AI) 有潜力降低运营成本、提高效率和改善客户体验。因此，在组织中组建项目团队至关重要，这样他们才能在决策过程中欢迎人工智能。当前的技术革命要求公司快速变革，并更加关注团队在促进创新采用方面的作用。我们提出了一种基于目标规划方法的创新多标准模型，用于解决个人在不同群体中的最优分配问题。该模型处理人力资源成本和人机信任问题。事实上，我们提出了一个对用于支持组织任务的人工智能工具的态度的综合衡量标准：更准确地说，我们的指数基于三个维度：技术接受度、技术自我效能和来源可信度。通过将该指数纳入团队组建模型，可以保证每个团队在采用基于机器的决策时不会遇到太大的阻力，而这种情况将成为未来几年的一大特征。建议的指数还可以集成到更复杂、更全面的模型中，以支持业务转型。
人工智能会补充或补充组织中的人类劳动力吗？向协作的人机环境转变
人工智能 (AI) 正在通过执行各种任务来改变服务交付，产生大量创新，同时威胁人类就业。服务工作通常需要四种智能：机械、分析、直觉和同情。企业完全可以在人类和技术之间做出选择来完成这些活动。机械智能通常先于分析智能，分析智能通常先于直觉智能，直觉智能通常先于共情智能 (Huang & Rust, 2018)。组织越来越多地使用表现出人类智能 (HI) 特征的机器，即人工智能 (AI)。例如，在大数据 AI 应用中，机器人顾问被用来取代投资组合经理，虚拟机器人将客户支持转变为自助服务 (Divatia、Tikoria 和 Lakdawala, 2021)。
解释性机器学习，以证明对人机协作的合理信任：文件删除建议实验
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基于多个隔离器协作的基于交付设备的交付设备的血管内干预机器人
摘要 - 心脏脑血管疾病是一种重要的疾病，可以直接威胁生命和健康。血管干预手术目前是主流治疗方法。这种手术要求医生长时间暴露于辐射，并受到广泛的身体损害。回应，国内外研究人员开始开发血管内干预手术机器人。尽管机器人具有特定的其他功能，但仍处于研发阶段。它必须不断提高性能，可靠性和功能，然后才能用于介入手术。因此，为了进一步降低医生的学习和培训成本，优化手术的操作步骤并提高了交付准确性，我们开发了一种基于多个隔离器协作的基于送达设备的内血管内干预机器人。第三方类型测试证实了机器人的可行性和整体性能满足手术的需求（平均线性精度小于0.1 mm）。体内实验证明了对医生的辐射暴露的功效，安全性和降低（接近98.68％）。
角色重新配置：哪些民族志研究告诉我们技术变革对医疗保健工作和协作的影响
包括数字健康和机器人技术在内的抽象新技术正在推动医疗保健的发展。同时，医疗保健系统正在从医疗保健交付的多专业模型方法过渡到跨专业模型。这两种趋势的同意可能代表了医疗领域领导者的机会，因为两者都需要重新谈判工作的复杂分裂和增强的相互依存关系。本综述研究了新技术的引入如何改变健康职业之间职业和相互依存关系的角色边界。基于对各种环境中技术实施的民族志研究的范围（从初级保健到手术室）和多种技术（从健康信息系统到机器人技术）的范围，我们开发了重新配置的角色重新配置的概念，以捕获技术变化过程中多重，相互依存的角色的同时调整。民族志和定性研究提供了丰富的，详细的说明，说明人们的实际工作以及新技术到来时如何改变（或不改变）。通过这些研究的综合，我们开发了一种角色重新配置的四种类型的类型：谈判，澄清，扩大和限制。我们讨论了管理角色重新配置并提出四个领导优先事项的领导挑战。我们建议领导者：主动重新设计角色，关注相互依存；为集体学习新技术提供机会；确保对新技术的知识分布在角色上，并准备解决阻力。
互操作性的Eidas加密要求...
1.1根据法规（EU）2021/697建立欧洲国防基金（EDF）1，EDF的总体目标是促进欧洲国防技术和工业基础的竞争力，效率和创新能力，在整个联盟中，在整个联盟范围内，通过与联盟的合作范围内的合作范围促进了联盟自由，并在整个联盟中促进了跨境，并在协作自由上，以协作的自由，以协作的自由，以协作的自由，以协作的自由，以协作的统治，以协作的自由，以协作的方式进行协作，以实现协作的协作，以协作的范围，以实现协作的自由，以实现协作的协作，并在协作中进行协作，以实现协作的协作，并为协作的统一范围介绍，以及通过加强和提高国防供应和价值连锁店的敏捷性，扩大法律实体之间的跨境合作，并在国防产品和技术的工业生命周期的每个阶段，更好地利用创新，研究和技术发展的工业潜力。
评论文章 人机协作的未来趋势：使用多种智能和学习风格的 AI/AGI 综合分类法
本文讨论了开发新一代通用人工智能 (AGI) 系统的一些趋势和概念，这些趋势和概念涉及人类智能的复杂方面和不同类型的方面，尤其是社交、情感、注意力和道德智能。我们描述了多种人类智能和学习风格的各个方面，这些方面可能会影响各种人工智能问题领域。使用“多种智能”的概念而不是单一类型的智能，我们根据各种 AGI 的认知技能或能力对其进行分类并提供工作定义。未来的人工智能系统不仅能够与人类用户和彼此进行通信，而且还能够有效地交换知识和智慧，具有合作、协作甚至共同创造新事物和有价值的东西的能力，并具有元学习能力。诸如此类的多智能体系统可用于解决任何单个智能体难以解决的问题。