0.3 参考文献 1. IS 2.3.3.11;ASA 手册(飞行员手册:FI 教学大纲); 2. 菲律宾民航条例(PCAR)3. 飞行员防御性飞行:TEM 简介,Ashleigh Merritt 博士和 James Klinect 博士著(2006 年 12 月 12 日)。4. 飞行纪律,Tony Kern,McGraw - Hill 1998 著。5. 飞行员的人为因素,Roger C Green 等人著。6. 重新定义飞行技能,Tony Kern,McGraw - Hill 1997 著。7. CASA:AC 61 - 08 单人驾驶操作的非技术技能教学和评估8. 安全行为:飞行员的人为因素,CASA 培训资源9. 美国联邦航空管理局 (FAA) 咨询通告 90 - 48D;飞行员在避免碰撞中的作用,FAA(美国)2016 年 4 月 19 日。10. 威胁和错误管理培训 - 培训师指南,由飞行员和领航员协会发布
亲爱的 XXXXXXXXXXXXXXX 谢谢您在 4 月 25 日发来的电子邮件,您在邮件中询问了以下信息:我希望您能合法提供任何答案。我感兴趣的是以下方面的规则:1. 步行或乘车人员的进出登记程序 2. 士兵醉酒返回营地 3. 士兵醉酒驾车返回营地 4. 已婚和单身士兵宿舍饮酒规则,5. 士兵在打架后返回营地 6. 士兵试图将某人偷偷带入营地 7. 最后,如果一名士兵在 Covid19 封锁期间离开营地会发生什么?我将您的信件视为根据 2000 年《信息自由法》提出的信息请求。对所要求信息的搜索已经完成,我可以确认国防部持有这些信息。信息属于您请求的第一、四和六部分的范围,可在下面的附件 A 中找到。所请求信息的第三、五和七部分根据《信息自由法》(FOIA)第 21 条免于限制,因为您可以通过其他方式合理获取这些信息。没有与您请求的第二部分相关的信息。第一部分:联合服务出版物 (JSP) 440 - 国防安全手册(第 2 部分传单 3F)规定“机构负责人负责为其机构/站点制定访问控制政策,并确保将其记录在当地安全命令中”。第四部分:陆军一般行政指令 (AGAI) 53 是一份陆军特定文件,详细说明了针对居住在单人居住区 (SLA) 的 SP 的营房制度。第 53.017 段规定“CO 应根据 AGAI 第 2 卷第 63 章并在指挥官的酒精政策、指令或指导范围内,在例行命令中公布单位的‘酒精状况’”。第六部分:陆军指挥常务命令 (ACSO) 2002 规定“所有人员必须尽快向陆军 WARP 报告实际或可疑安全事件,通常不晚于发现事件后的 24 小时。及时报告安全事件可以采取补救、遏制和反妥协措施,防止事件影响升级”。根据《信息自由法》第 16 条(建议和援助),您可以通过以下链接找到第三、第五和第七部分的信息,这可能会有所帮助。具体
摘要。随着人工智能 (AI) 和基于学习的系统的最新进展,各行各业已开始将 AI 组件集成到其产品和工作流程中。在可以频繁测试和开发的领域,这些系统已被证明非常有用,例如在汽车行业,车辆现在配备了先进的驾驶辅助系统 (ADAS),能够自动驾驶、路线规划以及与车道和其他车辆保持安全距离。然而,随着任务的安全关键方面增加,开发和测试基于 AI 的解决方案变得更加困难和昂贵。航空业就是这种情况,因此,开发必须在更长的时间内逐步进行。本文重点介绍在人类飞行员和潜在辅助系统之间创建界面,以帮助飞行员在复杂的飞行场景中导航。口头交流和增强现实 (AR) 被选为交流方式,口头交流以绿野仙踪 (WoOz) 的方式进行。该界面在飞行模拟器中进行了测试,并通过 NASA-TLX 和 SART 问卷就工作量和态势感知评估了其实用性。
摘要。随着人工智能 (AI) 和基于学习的系统的最新进展,各行各业已开始将 AI 组件集成到其产品和工作流程中。在可以频繁测试和开发的领域,这些系统已被证明非常有用,例如在汽车行业,车辆现在配备了先进的驾驶辅助系统 (ADAS),能够自动驾驶、路线规划以及与车道和其他车辆保持安全距离。然而,随着任务的安全关键方面增加,开发和测试基于 AI 的解决方案变得更加困难和昂贵。航空业就是这种情况,因此,开发必须在更长的时间内逐步进行。本文重点介绍在人类飞行员和潜在辅助系统之间创建界面,以帮助飞行员在复杂的飞行场景中导航。口头交流和增强现实 (AR) 被选为交流方式,口头交流以绿野仙踪 (WoOz) 的方式进行。该界面在飞行模拟器中进行了测试,并通过 NASA-TLX 和 SART 问卷就工作量和态势感知评估了其实用性。
项目 Y/NN/A 评论(可能会要求提供示例) 机构/组织是否有一套人力资本规划系统,以促进人力资本战略与机构/组织使命、目标和宗旨的一致性? 年度绩效计划和预算请求中是否包括人力资本活动和投资? 机构/组织是否有一套系统来持续评估和改进人力资本规划和投资以及对任务完成的影响? 管理人员是否对有效实施人力资本计划和总体人力资本管理负责? 如何? 关键成功因素:劳动力规划——机构/组织确定实现机构/组织目标所需的人力资本,进行分析以确定能力差距,制定战略以满足人力资本需求并缩小能力差距,并确保机构/组织结构合理
摘要 近年来,随着航班数量的增加,航空公司和飞机制造商面临着一个严峻的问题:飞行员短缺。解决这一问题的一个方法是减少飞机上的飞行员数量,转向单飞行员操作 (SPO)。然而,采用这种方法,必须保证飞行的安全和质量。由于驾驶任务的复杂性,需要一种人机协作的形式来为飞行员提供额外的帮助和见解。为此,寻找合适的人工智能 (AI) 解决方案是很自然的,因为该领域在过去几十年中随着机器学习和深度学习的兴起而迅速发展。这项任务的理想人工智能应该旨在改善人类的决策能力,并专注于与人类的互动,而不是简单地在没有人为干预的情况下实现流程自动化。这个特定的人工智能领域旨在与人类交流,被称为认知计算 (CC)。为此,可以采用多种技术来涵盖交互的不同方面。其中一项技术就是增强现实 (AR),截至目前,该技术已经足够成熟,可用于商业产品。因此,进行了一项实验来研究飞行员和 CC 队友之间的互动,并了解是否需要帮助才能安全过渡到 SPO。
飞行员的电子飞行包,其中包含大量纸质飞行清单、航空图、天气图和手册 (Ates, 2017)。这些文件(即航海图、手册和咨询)是飞行操作的重要资源,尤其是在飞行的关键阶段 (Babb, 2017b)。飞行员需要在飞行过程中快速访问它们,而不会影响飞行安全。这些图表通常夹在操纵杆上,以便于查看 (Babb, 2017b)。如果这些图表不小心掉落在驾驶舱地板上,很难找回它们,因为驾驶舱空间通常很小。它们也容易磨损 (Cahill & Donald, 2006)。最早采用电子飞行包的是 1990 年代的联邦快递飞行员 (Babb, 2017b)。他们的驾驶舱配备了笔记本电脑,称为机场性能笔记本电脑 (APLC) (Babb, 2017a)。
摘要 简介 本研究旨在评估基于离线智能手机的 Medios 人工智能 (AI) 算法在使用免散瞳 (NM) 视网膜图像诊断糖尿病视网膜病变 (DR) 方面的性能。 方法 这项横断面研究前瞻性招募了 922 名糖尿病患者。使用 Remidio NM 手机眼底 (FOP) 相机采集每只眼睛的 NM 视网膜图像(以视盘和黄斑为中心)。图像离线运行并记录 AI 的诊断(存在或不存在 DR)。将 AI 的诊断与五位视网膜专家的图像诊断进行比较(大多数诊断被视为事实)。 结果 分析包括 900 名个体(252 人患有 DR)的图像。对于任何 DR,AI 算法的灵敏度和特异性分别为 83.3%(95% CI 80.9% 至 85.7%)和 95.5%(95% CI 94.1% 至 96.8%)。AI 算法在检测可转诊 DR (RDR) 方面的灵敏度和特异性分别为 93%(95% CI 91.3% 至 94.7%)和 92.5%(95% CI 90.8% 至 94.2%)。结论 Medios AI 在使用 NM 视网膜图像检测 RDR 方面具有较高的灵敏度和特异性。
大多数主要飞机制造商和航空电子系统供应商都在开发支持单人驾驶客机的技术。巴西航空工业公司航空市场情报副总裁 Luiz Sergio Chiessi 表示,他们希望在 2020-25 年实现单人驾驶能力 1,2 。其他项目已经研究了在巡航阶段在长途飞机上只使用一名驾驶舱机组人员的可行性(例如欧洲 ACROSS 项目:用于减轻压力和工作量的先进驾驶舱)。空客前首席技术官 Paul Eremenko 公开表示,制造商正在开发允许一名飞行员驾驶客机的技术 3 。在英国,ATI 资助的未来飞行甲板和开放飞行甲板项目正在开展一项工作,以确定单机组客机的技术要求和机组人员策略。然而,美国宇航局艾姆斯研究中心航空学主任托马斯·爱德华兹表示,单机组飞机才刚刚开始。他最终表示,问题不在于是否应采用单人操作,而是“一名飞行员是否是实现零飞行员的合理垫脚石?” 4。
单飞行员操作 (SPO) 代表了不久的将来商业航空的可行概念。它将需要与当代航空公司飞行员不同的培训制度,因为单飞行员和远程操作员(包括调度员)的职责和伴随程序将在空中和地面上发生变化。对单飞行员和远程副驾驶培训建议的初步系统理论分析确定了两者的工作轮换协议。因此,飞行员仍然可以在特殊训练机队中接受新的单飞行员特定程序的培训,包括 SPO 中的学徒式培训。先进的新自动化工具将很难纳入培训。在此基础上,技能退化成为一个必须解决的问题。尽管如此,在 SPO 设计过程的早期深入研究不同概念时,可以通过应用工人能力分析来及早解决培训问题。在过去的二十年里,减少客机机组人员的研究一直很热门