ATCO Ltd. 和 Canadian Utilities Limited 代表的声明以及本演示文稿中提供的信息可被视为前瞻性信息。前瞻性信息通常(但并非总是)使用诸如“预期”、“预期”、“计划”、“可能”、“将”、“打算”、“目标”、“承诺”、“未来”等词语和类似表达来表示。特别是,本演示文稿中的前瞻性信息包括但不限于以下提及:所提及交易的预期成交日期;预期收购将在 2023 年增加现金流和收益;实现 2030 年 ESG 目标;预期运营资产签约;预期发电能力和预期商业运营时间或将要收购或计划开发的项目的建设完成时间;Forty Mile Wind 第一阶段项目的预期运营寿命;预计到 2030 年碳定价将上涨至 170 美元/吨;以及可再生能源组合随时间推移的预期发展进程。
摘要:脱抑制是注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 儿童的常见症状。本研究考察了计算机化眼动追踪训练对改善 ADHD 儿童抑制控制的效果。研究对象为 32 名 ADHD 儿童(平均年龄 = 8.4 岁)。一半的参与者在两周内接受了 240 分钟的眼动追踪训练(即实验组),而另一半则未接受任何训练(即对照组)。训练后,实验组在神经心理学抑制测试中表现出显著改善,例如在 Flanker 测试的不一致条件下反应时间更快、类别流畅性和五点测试中设计更独特、儿童色彩追踪测试第 2 次追踪中完成时间更快。对照组在这些测试中均未表现出显著变化。我们的研究结果支持使用眼动追踪训练来改善 ADHD 儿童的抑制控制。
摘要。这项研究的目的是设计一种用于陶瓷设计的VR系统,该系统将多模式感知与CAD技术相结合,旨在提高设计效率和用户满意度。我们通过创建一个超现实的3D设计设置,为设计师提供一个新颖的沉浸式平台,集成了各种感觉输入,例如视觉,声音和触摸,并与CAD数据无缝接口。实验结果表明,与单峰设计设置相比,使用我们的系统的设计人员平均将任务完成时间降低了65%。此外,其设计的创造力和实用性显着改善。我们的系统特别提高了设计师的生产力,并提高了用户在陶瓷设计方面的体验。这为陶瓷行业介绍了尖端的设计工具和方法,并探索了VR技术在该领域的巨大潜力,从而将新的生命注入了行业的创新和进步中。
Morris PD、Curzen N、Gunn JP。血管造影得出的血流储备分数:更多还是更少的生理学?J Am Heart Assoc。2020 年 3 月 17 日;9(6):e015586。doi: 10.1161/JAHA.119.015586。Witberg G 等人。FFRangio 引导治疗冠状动脉疾病的临床结果。JACC Cardiovasc Interv。2022 年 2 月 28 日;15(4):468-470。doi: 10.1016/j.jcin.2021.11.039。Arefinia F 等人。使用深度学习对中段左前降支冠状动脉病变血管造影图像进行无创血流储备分数估计。Sci Rep。2024 年 1 月 20 日;14(1):1818。 doi: 10.1038/s41598-024-52360-5。使用 FFRangio 冠状动脉生理评估 (ALL-RISE) 提高心导管室结果 ClinicalTrials.gov 标识符:NCT05893498。研究开始时间:2023-06-21。初步完成时间(预计):2024-12。Clinical Trials.gov。
本报告更新了NEPA下的EIS时间表的数据和分析,NEPA的环境质量委员会(CEQ)于2020年6月发布。1此更新报告包括对1,903 EIS的分析,在2010年1月1日至2024年12月31日之间发布了最终EIS。如下所述,CEQ对NEPA第107条的最后期限规定的方法进行了更改,并由2023年的《财政责任法》修订,并报告了NOI到Final EIS的EIS时间表数据。本报告讨论了EIS的时间表,这是环境审查最复杂的形式,但可用数据表明,NEPA下的绝大多数环境分析(约99%)是通过环境评估或分类排除完成的。2尽管不存在有关完成环境评估和分类排除时间的全面全面数据,但这些分析所需的时间比本报告中分析的EISS所花费的时间要少得多。3例如,美国运输部的数据显示,对于从2021年到2023年开始并完成的环境评估,平均完成时间为9.6个月。4 EIS数据集和方法论的描述
异质自动化导向车辆路线问题的启发式启发式问题解决了异质自动导向车辆(AGV)路由问题,该问题将给定的工作分配给其中一个AGV,并为每个AGV找到一条路线,同时最大程度地减少了旅行成本的总和。多个终端的近似算法,当成本满足三角形不平等时,汉密尔顿路径问题针对多个仓库,多个终端,哈密顿路径问题提出了一种新的2-氧化算法。使用编码的红外光在移动机器人本地化中,使用编码红外光作为人造地标的移动机器人本地化。两个仓库异质无人车路计划的启发式方法计划最小化最大旅行成本为多重仓库异质旅行推销员问题提供了与工作完成时间高度相关的多种仓库的解决方案,并且对无人驾驶汽车有许多申请。
摘要 — 维护、修理和大修行业中的手动维修任务需要经验和特定于对象的信息。如今,许多此类维修任务仍通过低效的纸质文档执行和记录。认知辅助系统有可能通过以数字方式提供所有必需信息来降低成本、错误和脑力工作量。在本案例研究中,我们介绍了一种用于涡轮叶片特定对象维修任务的辅助系统。辅助系统提供数字工作说明并使用增强现实显示空间信息。在一项用户研究中,十名经验丰富的金属工人执行熟悉的维修任务,我们将新辅助系统的任务完成时间、主观工作量和系统可用性与他们既定的纸质工作流程进行了比较。所有参与者都表示,他们更喜欢辅助系统而不是纸质文件。研究结果表明,使用辅助系统后,手动维修任务的完成速度可提高 21%,感知工作量可降低 26%。
应作战人员的要求,进行了研究以确定眼动追踪 (ET) 作为战术实战环境中大面积显示器 (LAD) 的人机界面 (HMI) 的军事用途。飞行测试确定 ET 感觉毫不费力,直到快速变化的光照条件和瞳孔大小以及升高的重力负荷系数导致 ET 滑动导致请求的界面无法使用。本着“顾客永远是对的”的精神,研究人员通过在 ET 的同时测试一种称为“Rhino Pointing (RP)”的头部跟踪算法,证明了作战人员对新型 LAD HMI 的要求最终是明智的。RP 更易于实施,并且提供了更高的准确性并缩短了任务完成时间。虽然从物理工作量的角度来看并不像 ET 那么轻松,但在飞行测试期间对 RP 概念的评估表明,它比传统的触摸屏 LAD HMI 有显著的改进,并为作战人员在大多数性能指标上提供了比 ET 更好的替代方案。
2023-2025 背景 2020-22 年期间,来自校园和系统各级的管理人员和员工制定了全面的康涅狄格州立社区学院 (CT State) 战略计划。委员会于 2022 年初秋向 CT State 首任校长 John Maduko 博士及其内阁提交了该计划。委员会建议将该计划分发给更大的社区,并在整个学年内留出一段时间进行评论和反馈。但是,为了让 Maduko 校长有机会制定他对 CT State 的愿景和战略重点,我们向新英格兰高等教育委员会 (NECHE) 提出请求,延长最终计划的完成时间。Maduko 校长在 2022 年秋季学期的 9 月和 10 月访问了 12 所传统社区学院。根据他的访问,他制定了一份“100 天”报告,其中他强调了七个主题作为他对 CT State 战略愿景的背景:
虚拟现实 (VR) 已进入日常生活。虽然 VR 提供了越来越高的沉浸感,但控制和触觉仍然有限。当前的 VR 耳机配有专用控制器,用于控制每个虚拟界面元素。但是,控制器输入大多与虚拟界面不同。这降低了沉浸感。为了提供更逼真的输入,我们推出了 Flyables,这是一个使用四轴飞行器为虚拟用户界面元素提供匹配触觉的工具包。我们采用了五个常见的虚拟 UI 元素并构建了它们的物理对应物。我们将它们连接到四轴飞行器以提供按需触觉反馈。在一项用户研究中,我们将 Flyables 与基于控制器的 VR 输入进行了比较。虽然控制器在精度和任务完成时间方面仍然优于 Flyables,但我们发现 Flyables 提供了一种与 VR 环境交互的更自然、更有趣的方式。根据研究结果,我们概述了未来可以改善与 Flyables 交互的研究挑战。