程序。提交的作品绝对不得付出的作品,任何作者都在杂志或会议/研讨会上发表了诉讼,或者已提交/计划在Au Thor Thernification Notification截止日期之前提交给期刊或其他会议/工作室的截止日期。审核过程是单盲。子任务应以标题,作者的名字和隶属关系,简短的摘要和关键词列表开始。它的引言应以适合非专业读者的水平来总结本文的概述。提交忽略这些准则的提交可能会在没有进一步考虑的情况下被拒绝。所有论文必须在初始提交截止日期以有意义的摘要提交。这是一个坚定的截止日期。未登记截止日期的论文将不考虑。作者可以在初始提交截止日期和最终提交截止日期之间随时更新或绘制提交。
技术的进步改变了安全关键任务中的工作动态。如今,许多系统都为操作员提供了通过将子任务转移给自动化技术来减轻复杂任务负担的选项。自适应自动化的目标是消除操作员启动/关闭自动化的需要,而是让子任务的自动控制实时适应操作员的需求。然而,自动化的每一次变化也会产生任务需求转变,这已被证明会对认知工作量指标产生意想不到的影响。自适应自动化系统需要准备好考虑操作员的工作量历史,以动态调整系统如何有效地帮助操作员。本研究的主要目的是研究认知工作量历史对最近经历的认知工作量感知的影响(即滞后)。本研究旨在通过任务控制的自动化交接来引发滞后效应,使用单-双-单任务呈现方法产生低-高-低任务需求序列。设计了两个可变需求计划序列来模拟高水平和低水平的认知需求条件。通过比较第一个和第二个低需求期,可以确定高需求期是否显著影响了第二个低需求期的认知工作量指标,表明存在滞后影响。本研究的结果表明,数据中没有出现滞后效应。多元分析表明,虽然高需求和低需求条件之间存在显著差异,但两个低需求期之间没有出现无法用其他因素解释的显著差异。这表明第二个低需求期没有受到前一个高需求期的显著影响。这些发现表明,滞后影响可能与动态自适应自动化任务卸载和重新加载条件不太相关。鉴于本研究的结果,对于滞后效应,资源耗竭假说或努力调节假说都无法提供显著的支持。需要做更多的工作来检查需求转变不太明显的任务中的滞后效应。
•所有摘要都应在2025年4月1日之前提交。•只有通过国会网站上的在线摘要子任务平台www.hsgtrm2025.gr才有可能提交摘要。。•通过电子邮件,传真或帖子提交的摘要将不接受。•应指示所需的演示表(口头或海报)。•对于每个摘要,应提及相应的作者。(名称,电话号码,电子邮件)。相应的作者将获得国会秘书处的所有统治。•提交时通过电子邮件自动通过电子邮件将摘要的收到(每个摘要都有在提交时发送的唯一ID号)。还请检查您的垃圾电子邮件文件夹。如果您没有收到确认电子邮件,请通过电子邮件与国会秘书处联系:abvistms@hsgtrm2025.gr。•如果您需要在摘要中引入任何更改,请向国会秘书处的电子邮件发送一个信息,以参考摘要的ID号。•有关该过程的问题,可以通过电子邮件提交至:abvists@hsgtrm2025.gr。
环境:环境保护不仅是法律,也是正确做法。这是一个持续的过程,从深思熟虑的规划开始。在训练和任务期间,始终注意保护环境的方法。这样做,您将为维持我们的训练资源做出贡献,同时保护人民和环境免受有害影响。请参阅当前的环境考虑手册和当前的 GTA 环境相关风险评估卡。安全:在训练环境中,领导者必须根据当前的风险管理原则进行风险评估。领导者将根据 TRADOC 安全官在规划和完成每项任务和子任务时完成当前的深思熟虑风险评估工作表,评估任务、敌人、地形和天气、部队和支援可用时间以及民事考虑因素 (METT-TC)。注意:在 MOPP 培训期间,领导者必须确保监控人员是否可能受到热伤害。必须遵守当地政策和程序
由于动态和不可预测的开放世界设置,在Minecraft中导航的复杂环境对多代理系统构成了重大挑战。代理必须与环境互动,并与其他代理人协调其行动以实现共同目标。然而,传统方法通常难以有效地管理代理间的沟通和任务分配,这对于有效的多代理导航至关重要。此外,对代理人了解其目标并成功,全面浏览环境至关重要,处理和集成多模式信息(例如视觉,文本和听觉数据)至关重要。为了解决此问题,我们设计了具有框架来自动化基于LLM的代理以完成导航任务。在我们的方法中,我们设计了一个层次自动组织导航系统,该系统的特征是1)用于多机构组织的层次结构系统,以确保集中式计划和分散的执行; 2)自动组织和内部通信机制,在子任务下进行动态组调整; 3)多模式
任务 1:土地评估 土地评估应利用通过各种研究收集和汇总的现有数据,主要评估太阳能园区土地的可行性以及土地准备所需的必要投资。顾问将获得以下地理空间数据集以执行任务 1: (i) 指定地点的无人机图像(3D,5 厘米空间分辨率)和正射卫星图像(中等空间分辨率); (ii) 地形层,包括 DEM、DSM 和等高线。 根据附件,将提供的地理空间数据集涵盖该区域的一部分(标记为红色),而本研究范围内的整个区域涵盖更广泛的地理区域。 顾问应收集和整合未标记为红色的指定区域所需的相同地理空间数据集,以完整表示紫线内的整个土地。 整个指定区域由附件中概述的坐标标识。 此外,指定区域的初步水文形态评估结果将提供给顾问。土地评估,特别是任务 1.4 中的评估,应考虑指定区域的潜在气候风险(尤其是洪水、飓风、风暴潮等),并考虑未来情景和气候变化对整个区域的潜在影响。此类气候风险应包括与太阳能园区运营期间(约 30 年)的洪水和动态水文形态变化相关的风险。评估的目的是确定计划中的太阳能园区的适用性以及所需的相关土地准备投资,同时考虑当前和预测的地形和水文条件。下面概述的子任务将产生由顾问提供的独立交付成果,此外,这些子任务的整合将为任务 1.4 的完成提供参考。任务 1.1:水文形态分析基于卫星图像的形态评估表明,研究区域的河流宽度在过去二十年中保持相对稳定,表明河流在指定区域附近的当前稳定性。值得注意的是,研究区域中的炭块表现出不同的生长模式,导致其年龄不同。顾问应对土地的水文状况和未来风险进行详细评估,其中必须包括以下内容:
任务 1:土地评估 土地评估应利用通过各种研究收集和汇总的现有数据,主要评估太阳能园区土地的可行性以及土地准备所需的必要投资。顾问将获得以下地理空间数据集以执行任务 1: (i) 指定地点的无人机图像(3D,5 厘米空间分辨率)和正射卫星图像(中等空间分辨率); (ii) 地形层,包括 DEM、DSM 和等高线。 根据附件,将提供的地理空间数据集涵盖该区域的一部分(标记为红色),而本研究范围内的整个区域涵盖更广泛的地理区域。 顾问应收集和整合未标记为红色的指定区域所需的相同地理空间数据集,以完整表示紫线内的整个土地。 整个指定区域由附件中概述的坐标标识。 此外,指定区域的初步水文形态评估结果将提供给顾问。土地评估,特别是任务 1.4 中的评估,应考虑指定区域的潜在气候风险(尤其是洪水、飓风、风暴潮等),并考虑未来情景和气候变化对整个区域的潜在影响。此类气候风险应包括与太阳能园区预计运营的几年内(约 30 年)的洪水和动态水文形态变化相关的风险。评估的目的是确定计划中的太阳能园区的适用性以及所需的相关土地准备投资,同时考虑当前和预测的地形和水文条件。下面概述的子任务应产生由顾问提供的独立可交付成果,此外,这些子任务的整合将为任务 1.4 的完成提供信息。任务 1.1:水文形态分析基于卫星图像的形态评估表明,研究区域的河流宽度在过去二十年中保持相对稳定,表明河流在指定区域附近的当前稳定性。值得注意的是,研究区域中的炭块表现出不同的生长模式,导致其年龄不同。顾问应对土地的水文状况和未来风险进行详细评估,且必须包括以下内容:
环境:环境保护不仅是法律,也是正确之举。这是一个持续的过程,始于深思熟虑的规划。在训练和执行任务期间,始终注意保护环境的方法。这样做,您将为维持我们的训练资源做出贡献,同时保护人类和环境免受有害影响。请参阅当前的环境注意事项手册和当前的 GTA 环境相关风险评估卡。环境保护不仅是法律,也是正确之举。这是一个持续的过程,始于深思熟虑的规划。在训练和执行任务期间,始终注意保护环境的方法。这样做,您将为维持我们的训练资源做出贡献,同时保护人类和环境免受有害影响。请参阅 ATP 3-34.5 环境注意事项和 GTA 05-08-002 环境相关风险评估。安全:在训练环境中,领导者必须根据当前的风险管理原则进行风险评估。领导者将根据 TRADOC 安全官的要求,在规划和完成每项任务和子任务时,通过评估任务、敌人、地形和天气、部队和可用支援时间以及民事考虑因素 (METT-TC),完成当前的“故意风险评估工作表”。注意:在 MOPP 培训期间,领导者必须确保监控人员是否可能受到热伤害。在高温等级增加时,必须遵守当地政策和程序,以避免与高温相关的伤害。考虑 MOPP 工作/休息周期和水更换指南 IAW 当前的 CBRN 原则。在培训环境中,领导者必须根据 DA Pam 385-30“风险评估”进行风险评估。领导者将根据 TRADOC 安全官的要求,在规划和完成每项任务和子任务时,通过评估任务、敌人、地形和天气、部队和可用支援时间以及民事考虑因素 (METT-TC),完成 DD 表格 2977“故意风险评估工作表”。在高温等级增加时,必须遵守当地政策和程序,以避免与高温相关的伤害。考虑工作/休息周期和水补充指南 IAW TRADOC Reg 350-29。
环境:环境保护不仅是法律,也是正确做法。这是一个持续的过程,从深思熟虑的规划开始。在训练和任务期间,始终注意保护环境的方法。这样做,您将为维持我们的训练资源做出贡献,同时保护人民和环境免受有害影响。请参阅当前的环境考虑手册和当前的 GTA 环境相关风险评估卡。安全:在训练环境中,领导者必须根据当前的风险管理原则进行风险评估。领导者将根据 TRADOC 安全官在规划和完成每项任务和子任务时完成当前的深思熟虑风险评估工作表,评估任务、敌人、地形和天气、部队和支援可用时间以及民事考虑因素 (METT-TC)。注意:在 MOPP 培训期间,领导者必须确保监控人员是否可能受到热伤害。必须遵守当地政策和程序
生成的AI模型和社交媒体的兴起引发了图像编辑技术的广泛兴趣。现实且可控的图像编辑现在对于内容创建,营销和娱乐等应用是必不可少的。在大多数编辑过程中的一个关键步骤是图像合成,无缝地将前景对象与背景图像集成。然而,图像构成的挑战带来了许多挑战,包括结合新的阴影或反射,照明错位,不自然的前景对象边界,并确保对象的姿势,位置和刻度在语义上是连贯的。以前关于图像合成的作品[5,30,32,59,61]专注于特定的子任务,例如图像融合,协调,对象放置或阴影一代。更多的方法[9,36,50,62]表明,可以使用扩散模型同时处理一些单独的组合方面(即,颜色协调,重新定位,对象几何调整和阴影/反射生成)[18,46]。这种方法通常以自我监督的方式进行训练,掩盖地面真相图像中的对象,并将蒙版的图像用作输入[9,62],或者在反向扩散过程中仅在掩模区域内deno [9,50]。因此,在本文中,我们提出了一个生成图像合成模型,该模型超出了掩码,甚至使用空掩码,在这种情况下,模型将自然位置在适合尺度的自然位置中自动合成对象。我们的模型是图像合成的第一个端到端解决方案,同时解决了图像合成的所有子任务,包括对象放置。因此,在推理过程中需要掩模作为输入,导致了几个限制:(i)对普通用户进行精确掩码可能是不乏味的,并且可能会导致不自然的复合图像,具体取决于输入蒙版的位置,规模和形状; (ii)掩模区域限制了生成,其训练数据不考虑对象效应,从而限制了合成适当效果的能力,例如长阴影和反射; (iii)物体附近的背景区域往往与原始背景不一致,因为该模型在面具覆盖的情况下不会看到这些区域。为了实现此目的,我们首先使用图像介绍来创建包括图像三重态的训练数据(前景对象,完整的背景图像和