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活动分析对培训目标的挑战
本文通过职业培训领域的研究实例，展示了“行动过程”研究计划如何丰富了活动分析。首先回顾了该计划的主要假设，然后我们提出了任何培训目标的核心悖论，即从“外部”改变个人的活动，同时赋予他们基本的自主权。我们介绍了活动分析在培训环境中的四个主要用途，以及它们对分析本身的影响。接下来，本文展示了为什么关注活动的转变会导致倾向性视角，并描述了理解构成这些倾向的条件的重要性（特别是关于情况如何发挥作用）。然后回顾了具有培训目标的活动分析目前面临的一些挑战：在包括培训师作为组成部分之一的情况下研究受训者的活动，这表明也应该分析这一组成部分；扩大分析的时间范围和表达不同的时间尺度；在将活动概念化为多层次系统时表达较低和较高层次；以及开发一种人类技术方法来设计大型和复杂的技术、组织、文化和历史系统，其中培训是一个方面。活动分析领域的研究人员可能会对理论和方法上的进步和问题感兴趣，因为它提出了当前研究的空间-组织-文化-时间拓宽这一发人深省的问题。关键词：行动过程、活动转型、个体化/挪用、多层次活动分析、人类技术。
远程空中交通服务的障碍 - DiVA 门户
空中交通服务 (ATS) 对飞行安全发挥着重要作用。远程空中交通服务 (RATS) 代表了一种新颖的、更加数字化的 ATS 解决方案。在某些方面，可以说 RATS 优于传统 ATS。然而，由于它涉及各种社会技术障碍，使 RATS 成为 ATS 的主导解决方案具有挑战性。对这些社会技术障碍的认识不足可能会阻碍 RATS 的竞争力，尤其是 RATS 提供商的竞争力。本研究旨在从社会技术的角度确定 RATS 在立志成为 ATS 的主导解决方案时面临的主要障碍。为了确定这些障碍，我们进行了一项溯因案例研究。实证数据主要通过对 10 个直接或间接参与 RATS 的关键利益相关者进行半结构化访谈收集。本研究主要收集来自瑞典和英国的实证数据。大型技术系统 (LTS) 和多层次视角 (MLP) 的理论概念用于理解和分析实证数据。已确定的 RATS 面临的障碍被映射到 MLP 的不同层次。已确定 MLP 各个层次的障碍。最突出的障碍似乎在于变革过程的社会方面、命题-认知差距和连接基础设施依赖性。关键词远程空中交通服务、远程塔台、空中交通服务、空中交通管制、多层次视角、大型技术系统、社会技术障碍
远程空中交通服务的障碍 - DiVA 门户
空中交通服务 (ATS) 对飞行安全发挥着重要作用。远程空中交通服务 (RATS) 代表了一种新颖的、更加数字化的 ATS 解决方案。在某些方面，可以说 RATS 优于传统 ATS。然而，由于它涉及各种社会技术障碍，使 RATS 成为 ATS 的主导解决方案具有挑战性。对这些社会技术障碍的认识不足可能会阻碍 RATS 的竞争力，尤其是 RATS 提供商的竞争力。本研究旨在从社会技术的角度确定 RATS 在立志成为 ATS 的主导解决方案时面临的主要障碍。为了确定这些障碍，我们进行了一项溯因案例研究。实证数据主要通过对 10 个直接或间接参与 RATS 的关键利益相关者进行半结构化访谈收集。本研究主要收集来自瑞典和英国的实证数据。大型技术系统 (LTS) 和多层次视角 (MLP) 的理论概念用于理解和分析实证数据。已确定的 RATS 面临的障碍被映射到 MLP 的不同层次。已确定 MLP 各个层次的障碍。最突出的障碍似乎在于变革过程的社会方面、命题-认知差距和连接基础设施依赖性。关键词远程空中交通服务、远程塔台、空中交通服务、空中交通管制、多层次视角、大型技术系统、社会技术障碍
五、电子文件和数据交换 - 国际民航组织
• PLACI 是供应链安全多层次方法的附加层。• 按照世界海关组织安全标准框架 (SAFE) 的定义，特定的 7+1 数据集• 从可用的托运数据中提取。• 由货运代理商、航空公司、邮政运营商、• 集成商、受监管代理或其他实体提供给监管机构。• 在飞机最后出发点装载货物之前尽快提交• 用于评估托运货物对飞机安全构成的潜在风险（即“箱中炸弹”）的数据。• 装载前尽快提交 7+1 数据元素。
多制度互动：系统涌现的一个例子
本文讨论了多层次视角 (MLP) 下社会技术系统和转型中的背景问题。它强调系统间相互作用，为此开发了一种类型学，该类型学借鉴了已发表的转型案例研究的回顾和元级分析。随后，该类型学与 MLP 转型路径相关联。通过这一过程，我们得出了一种新的转型路径，即新系统的出现，适用于从现有先行社会技术系统的贡献中出现的系统。关键词：多政权、社会技术转型、系统交互 1. 简介
使用信号处理和机器学习
抽象心率变异性（HRV）测量连续心跳之间时间的变化，并且是身心健康的主要指标。最近的研究表明，可以使用光摄影学（PPG）传感器来推断HRV。但是，许多先前的研究都有很大的错误，因为它们仅采用信号处理或机器学习（ML），或者是因为它们间接推断出HRV，或者因为缺乏大型培训数据集。许多先前的研究也可能需要大型ML模型。较低的精度和较大的模型尺寸将其应用限制在小型嵌入式设备上，并在医疗保健中的潜在使用中使用。为了解决上述问题，我们首先收集了一个大量的PPG信号数据集和HRV地面真相。使用此数据集，我们开发了HRV模型，将信号进程和ML结合起来直接推断HRV。评估结果表明，我们的方法在3之间存在错误。5％至25。 7％，仅优于仅信号处理的方法和仅ML的方法。 我们还探索了不同的ML模型，这表明决策树和多层次感知器具有13个。 0％和9。 平均有数百个KB的模型和推理时间小于1ms的平均误差。 因此，它们更适合小型嵌入式设备，并有可能使未来基于PPG的HRV监测在医疗保健中使用。5％至25。7％，仅优于仅信号处理的方法和仅ML的方法。我们还探索了不同的ML模型，这表明决策树和多层次感知器具有13个。0％和9。平均有数百个KB的模型和推理时间小于1ms的平均误差。因此，它们更适合小型嵌入式设备，并有可能使未来基于PPG的HRV监测在医疗保健中使用。
2023-26 年业务计划
我们对通过差异化满足学生的多样化需求来促进学习寄予厚望。投资教师是我们的首要任务，通过 2023-2026 年业务计划，我们将不断努力培养课程各个领域的专家教师。通过促进协作和专业知识共享的文化，我们努力改善教学和学习。我们的全校教学模式确保整个学校都有一致的循证实践，我们将继续利用教育部教学影响力来促进全校范围的改进。通过多层次的方法提高教职员工的能力，改善教学实践并为学生取得积极成果，这贯穿于整个业务计划。