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World File Search System复述
引用本文：Qiong Wu、Brett R. C. Molesworth 和 Dominique Estival（2019）：对影响商业航空飞行员和空中交通管制员之间沟通不畅的因素的调查，国际航空心理学杂志，DOI：10.1080/24721840.2019.1604138
摘要 目的：本研究旨在调查以英语为母语的飞行员和带口音的商业飞行员在两个不同的飞行阶段（即进场和离场阶段）的沟通表现。背景：英语语言能力要求、标准化用语和复述是航空业为确保有效沟通而采取的一些主动措施。然而，尽管做出了这些努力，沟通错误仍然会发生，有传闻证据表明语言背景和飞行阶段等因素会增加沟通错误的可能性。方法：分析了澳大利亚悉尼金斯福德史密斯国际机场 18 小时的空地通信。结果：结果显示，带口音的飞行员比以英语为母语的飞行员犯了更多的沟通错误，更具体地说，这些错误是错误而不是遗漏，涉及的是单词而不是数字。无论语言背景如何，飞行进场和离场阶段的沟通表现都相似。结论：这些结果提供了有关商业航空中发生的沟通错误类型、其普遍性及其发生的背景的详细信息，有助于指导应将资源引导到何处以进一步提高安全性。
引用本文：Qiong Wu、Brett R. C. Molesworth 和 Dominique Estival（2019）：对影响商业航空飞行员和空中交通管制员之间沟通不畅的因素的调查，国际航空心理学杂志，DOI：10.1080/24721840.2019.1604138
摘要 目的：本研究旨在调查以英语为母语的飞行员和带口音的商业飞行员在两个不同的飞行阶段（即进场和离场阶段）的沟通表现。背景：英语语言能力要求、标准化用语和复述是航空业为确保有效沟通而采取的一些主动措施。然而，尽管做出了这些努力，沟通错误仍然会发生，有传闻证据表明语言背景和飞行阶段等因素会增加沟通错误的可能性。方法：分析了澳大利亚悉尼金斯福德史密斯国际机场 18 小时的空地通信。结果：结果显示，带口音的飞行员比以英语为母语的飞行员犯了更多的沟通错误，更具体地说，这些错误是错误而不是遗漏，涉及的是单词而不是数字。无论语言背景如何，飞行进场和离场阶段的沟通表现都相似。结论：这些结果提供了有关商业航空中发生的沟通错误类型、其普遍性及其发生的背景的详细信息，有助于指导应将资源引导到何处以进一步提高安全性。
内容
2. 2019 年主席报告的建议 2019 年主席报告包含有关国际背景、资源成本、宏观经济成本、融资成本、共同效益、过渡成本和深度脱碳政策的部分。报告的结论和建议考虑了气候行动的总体成本和效益、净零排放与 80% 减排目标的具体情况，以及对 CCC 评估净零排放成本和效益的方法的一些思考。这里无需详细复述 2019 年报告的内容，该报告仍可在 CCC 网站上查阅。与本次更新最相关的是自 2019 年以来资源成本、宏观经济和共同效益的发展考虑，尤其是 COVID-19 危机引发的考虑以及为从中经济复苏可能采取的行动。这些是下面讨论最多的主题。关于结论和建议，早先报告的主要观点是深度脱碳的成本和收益无法准确得知，因为它们本身非常不确定，并且取决于脱碳政策及其实施的时间表。然而，尽管如此，报告得出了以下结论：
VodafoneZiggo 2021 年第四季度报告 - Liberty Global
报告并非对历史事实的复述，此类陈述构成前瞻性陈述，根据定义，前瞻性陈述涉及风险和不确定性，可能导致实际结果与此类陈述表达或暗示的结果大不相同。特别是，管理层对财务状况和经营成果的讨论和分析下的陈述可能包含前瞻性陈述，包括有关我们的业务、产品、外币和财务战略、用户增长和保留率、竞争、监管和经济因素、拟议交易的时间和影响、我们市场的成熟度、新立法的预期影响（或现有规则和法规的变化）、我们收入、成本或增长率的预期变化、我们的流动性、信用风险、外币风险、目标杠杆水平、我们未来预计的合同承诺和现金流以及其他非历史事实的信息和陈述。在任何前瞻性陈述中，我们表达了对未来结果或事件的期望或信念，这种期望或信念是善意表达的，并被认为具有合理的基础，但不能保证这种期望或信念会产生或实现。在评估这些陈述时，您应考虑以下列表中的风险和不确定性以及本文中描述的风险和不确定性，因为它们是可能导致实际结果或事件与预期结果或事件存在重大差异的部分（但不是全部）因素：
使用 Affectiva 软件区分脑外伤患者和非脑外伤患者的面部表情使用情况：一项初步研究
摘要：本研究调查了使用自动面部编码引擎 Affectiva（集成在 iMotions，版本 8.2 中）评估创伤性脑损伤 (TBI) 后面部表情的可行性。根据 TBI 患者和对照组参与者的视频中的面部表情数据进行了一项观察性横断面研究。目的是比较 TBI 组和对照组，并确定影响数据分析的混杂因素。使用 Affectiva 分析了来自十名严重 TBI 参与者和十名无 TBI 的对照组参与者的两个叙事任务（个人事件和故事复述）的视频样本。在组间和组内对参与者的参与度、微笑和皱眉的自动数据进行了统计比较。还记录了每个样本的定性注释。Affectiva 检测到 TBI 参与者在两个任务上的参与时间百分比高于对照组参与者。TBI 参与者在一项任务中的微笑时间百分比也更高。在组内，两个叙事任务之间没有显着差异。 Affectiva 提供有关面部表情的标准化数据，可能对检测 TBI 后面部表情使用的变化很敏感。本研究还确定了在视频录制过程中应避免的因素，以确保为未来研究提供高质量的样本。
PhyAAt：语音数据集的听觉注意生理学
对自然语音的听觉注意是一个复杂的大脑过程。从生理信号中对其进行量化对于改进和扩大当前脑机接口系统的应用范围很有价值，但这仍然是一项具有挑战性的任务。在本文中，我们展示了一个从对自然语音的听觉注意实验中收集的生理信号数据集。在这个实验中，向 25 名非母语参与者呈现了由不同听觉条件下的英语句子复述组成的听觉刺激，并要求他们转录这些句子。在实验期间，从每个参与者那里收集了 14 通道脑电图、皮肤电反应和光电容积图信号。根据正确转录的单词数量，获得呈现给受试者的每个听觉刺激的注意力分数。发现注意力分数和听觉条件之间存在很强的相关性（p << 0.0001）。我们还制定了涉及收集到的数据集的四个不同的预测任务，并开发了一个特征提取框架。使用具有光谱特征的支持向量机获得每个预测任务的结果，结果优于偶然水平。该数据集已公开，供进一步研究，同时公开了 Python 库 phyaat，以促进本文中提出的结果的预处理、建模和重现。数据集和其他资源在网页上共享 - https://phyaat.github.io 。
数字现实的心理挑战
引言“人工智能”(AI)一词是英文。人工智能（AI）在上个世纪中叶被引入科学界，并首先被科幻小说作家、随后被记者所关注，很快就超出了科学论述的范围。随着科学以及技术的发展，该术语的内容发生了重大变化。人工智能最初被理解为一种科学抽象（艾伦·图灵），到 2022 年已经转变为一种真实的（尽管是虚拟的）软件产品，为全球数百万人使用。2022年11月，人工智能领域取得了质的突破，当时“Open AI”公司推出了其人工智能聊天机器人“ChatGPT”的第一个版本。我们从孤立的应用程序转向将 AI 工具全面应用到我们的生活还并不遥远。继Open AI之后，IT行业巨头也开始奋起直追。微软首先宣布并推出了其互联网搜索引擎 Bing 的人工智能功能。2023年2月，谷歌还宣布将AI引入其Chrome搜索引擎。在这些公告的背景下，几乎每天都有关于使用人工智能创建新工具的报道：从基于文本描述创建图像的服务，到分析、审查和复述科学文章的能力用简单的话来说。与此同时，人工智能并没有成为仅仅大公司的专利：得益于这种形式，普通用户已经能够将此类工具引入到他们的生活。开发数据流管理软件的初创公司 Landscape 1 的创始人乔·珀金斯 (Joe Perkins) 告诉 Vice，他需要为下一个项目编写代码，并引入了 ChatGPT 来帮忙。据 Perkins 介绍，AI 做得非常出色，它不仅能编写代码本身，还能提供如何使用这段代码的详细说明。
2023 年 Terran Orbital 公司状况
本演示文稿包含的陈述，只要不是对历史事实的复述，则构成联邦证券法含义内的前瞻性陈述，并且基于公司当前的预期和假设。“大约”、“计划”、“相信”、“预期”、“预期”、“打算”、“展望”、“估计”、“预测”、“预计”、“继续”、“可能”、“或许”、“或许”、“可能”、“潜在”、“预测”、“将”、“应该”、“会”和“可以”以及其他类似的词语和表达旨在识别前瞻性陈述，但没有这些词语并不意味着陈述不是前瞻性的。这些陈述并非对未来表现的保证，并且受风险和不确定性的影响，包括但不限于：我们扩大制造流程和设施以满足项目需求的能力；我们重新符合纽约证券交易所上市标准的能力；我们在预期时间内制造大量卫星的能力以及与此类制造相关的预期成本；市场趋势、收入、利润率、流动性、现金流和现金用途、资本支出以及我们投资于增长计划的能力；实施业务计划、预测和其他预期，以及识别和实现更多机会的能力；我们的某些客户获得足够资金来资助运营和为未来的制造合同分期付款提供资金的能力；我们和我们的某些客户继续获得并维持开展业务所需的监管批准的能力；某些客户因方便或违约而终止合同的权利；供应链中断，包括延误、成本增加和供应商质量控制挑战；吸引和留住合格劳动力和专业人员的能力以及我们对高技能劳动力的依赖，包括技术人员、工程师和其他专业人员；我们实现盈利并满足运营和投资现金流预期的能力；我们的杠杆率和我们偿还现金债务和遵守债务维持契约的能力，包括满足最低流动性和营业利润契约；我们的能力
16132 工程力学 1
讲座 辅导 实验室 小组作业 外部在线 项目作业 自学 总计 62 26 20 92 200 教育目标 力学研究为你提供了了解自然和人造世界如何运转的基本工具 - 如果你花时间认真学习，你将为更高级的机械工程研究做好充分准备。力学知识是机械工程师的基本工具。我们的目的是了解所谓的经典力学。你将接触的经典力学概念包括对力、运动、能量、功、动量和热的研究，它们是如何联系在一起的，以及如何将这些思想应用于工程问题。经典力学背后的思想彻底改变了人类。大多数历史学家都认为，人类思想中没有任何发现比它更有影响力。学生在学习工程力学时，将从入门物理中学到的力学基本原理及其在解决问题中的应用结合起来。本课程更注重开始将这些概念和原理应用于实际工程问题解决所需的基本技能（见下文的具体成果）。课程侧重于这些技能的练习，而不是事实内容。在本课程中，进行必修背景阅读、上课和做作业就像为足球队（或音乐团体，打个简单的比方）练习一样。导师/讲师不是信息来源，更像是教练（或指挥），负责组织练习和制定标准。学生的进步不是通过吸收（和复述）信息，而是通过单独练习技能和学会与他人有效合作。考试就像联赛（或音乐会），学生在表现很重要的情况下测试他们的技能。学习成果完成模块后，学生应该能够：LO1 理解并克服对物理学基本概念（力、能量、功等）的任何误解。 LO2 以更适合工程应用的形式重述现有的解决问题的技能 LO3 更详细地解释力学的基本工程应用。 LO4 获得四种基本的思维技能：
蒙住首席复苏者的眼睛对兽医心肺复苏训练期间闭环通信频率的影响：一项随机对照试点研究
清晰的沟通是紧急情况下或完成关键任务时团队成员之间进行有效沟通的一种方法。清晰的沟通最初用于军事和航空领域，以实现有效沟通，后来被人类医学和兽医学所采用，特别是在复苏方面（1、2）。在人类复苏和创伤医学以及其他干预措施期间，清晰的沟通对于避免潜在的致命错误至关重要（3、4）。事实证明，诸如清晰的沟通之类的改进沟通可以提高人类医疗团队在模拟训练和现实紧急情况下的表现（5-7）。清晰的沟通包含三个部分：（第 1 部分）发送者请求指定接收者采取行动；（第 2 部分）接收者以声音确认消息；（第 3 部分）发送者以声音确认收到消息（8、9）（图 1）。成功的 CLC 有助于减少因沟通不畅而导致的失误 ( 10 )，这不仅是因为可以识别出被分配了命令的指定接收者，还因为让接收者复述请求。CLC 还有助于团队建立共享的心理模型，正如基于证据的人类医疗团队绩效框架所建议的那样 ( 11 )。兽医复苏重新评估运动 (RECOVER) CPR 计划表明，在 CPR 期间使用 CLC 可以提高团队绩效 ( 1 )。尽管有这些基于证据的建议，但人类和兽医研究均表明，在现实危急事件和研究观察环境中，CLC 的使用率出奇地低 ( 6 , 12 )。一家兽医教学医院的研究报告称，在 22 起事件中只有 6 起 (27%) 使用 CLC ( 13 )。这些数据表明，CLC 可能是一项难以教授的技能。由于目前的沟通培训技术缺乏效力，因此有必要研究新技术。兽医 CPR 模拟训练课程不仅可以培养实践和技术技能，还可以培养 CLC 等沟通技能。RECOVER CPR 计划的结论是，团队沟通培训可以提高 CPR 团队的效率 (1)。在人类医学领域，最近的研究 (14,15) 报告称，在训练课程中，当首席复苏师蒙上眼睛时，CLC 会增加。据作者所知，目前还没有研究在 CPR 训练期间检查兽医团队的 CLC。本研究的目的是调查在兽医 CPR 模拟课程中蒙上首席复苏师的眼睛对完成 CLC 数量的影响。