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一种自适应人机交互架构，利用实时工作量感应来增强手术性能——半自动吸盘工具的演示
人机协作是许多领域中一种很有前途的范例，因为它有可能充分利用人类的灵活性和机器人的精确性 (Reason, 2000)。即使有了极其复杂和高度发展的技术，机器人系统也主要由人类操作，干预和控制程度也各不相同 (Power 等, 2015)。然而，需要外科医生远程操纵机械臂的遥控控制可能会带来诸如模糊性和缺乏运动反馈等问题 (Chen 等, 2007)，从而导致过度的心理工作负荷 (MWL)，进而影响外科医生的表现。由于极端的 MWL 会降低性能并增加错误概率 (Yurko 等, 2010)，操作员的工作负荷正成为决定人机协作是否成功的核心问题。因此，人们对开发能够在任务执行期间根据操作员的 MWL 为其提供不同程度协助的机器人的兴趣日益浓厚 (即基于心理工作负荷的自适应自动化) (MWL-AA)。
警察人员配备、工作量和加班效率研究
我们注意到，与 2020 年 CPSM 评估相比，出现了一些重大变化。授权人员编制已逐步增加，包括委任警官和文职雇员。但是，这两个类别的人员入职工作尚未完成。例如，该部门报告称，十名警察新兵处于不同的培训阶段，尚不能独立担任警官。此外，三个警官职位仍空缺，等待招聘。最后，从 2025 年 2 月开始，已批准增加八个新警官职位。当所有职位的招聘和培训完成后，将有十八名额外的警官可供部署。然而，我们提醒，人员流失是一场持续不断的战斗，影响着所有部门的警察人员编制水平，预计该部门能够始终保持委任警官的满员编制是不现实的。
通过 Shapley 加法解释比较 ANOVA 和 PowerShap 特征选择方法，该解释使用 Theta 和 Alpha EEG 频带比率构建的心理工作量模型
摘要：背景：创建模型来区分自我报告的心理工作量感知具有挑战性，需要机器学习来识别脑电图信号中的特征。脑电图频带比率量化了人类活动，但对心理工作量评估的研究有限。本研究评估了使用 theta-to-alpha 和 alpha-to-theta 脑电图频带比率特征来区分人类自我报告的心理工作量感知。方法：在本研究中，分析了 48 名参与者在休息和任务密集型活动时的脑电图数据。使用不同的脑电图通道簇和频带比率开发了多个心理工作量指标。使用 ANOVA 的 F 分数和 PowerSHAP 提取统计特征。同时，使用逻辑回归、梯度提升和随机森林等技术建立和测试模型。然后用 Shapley 加法解释来解释这些模型。结果：根据结果，使用 PowerSHAP 选择特征可以提高模型性能，在三个心理工作量指数中表现出超过 90% 的准确率。相比之下，用于模型构建的统计技术表明所有心理工作量指数的结果都较差。此外，使用 Shapley 值来评估特征对模型输出的贡献，可以注意到，ANOVA F 分数和 PowerSHAP 测量中重要性较低的特征在确定模型输出方面发挥了最重要的作用。结论：使用具有 Shapley 值的模型可以降低数据复杂性并改进对感知人类心理工作量的更好判别模型的训练。但是，由于选择过程中特征的重要性及其对模型输出的实际影响有所不同，因此结果有时可能不明确。
增强工作量驱动t驱动T型管组件在开发心肌细胞中
这是根据Creative Commons Attribution非商业许可条款的开放式访问文章，该许可允许在任何媒介中使用，分发和复制，前提是适当地引用了原始工作，并且不用于商业目的。相应的作者O. Manfra和W. E. Louch：奥斯陆大学医院和奥斯陆大学实验医学研究所，Ullevål，PB 4956 Nydalen，NO-0424，NO-0424，挪威奥斯陆。ornella.manfra@medisin.uio.no，w.e.louch@medisin.uio.no。 作者贡献动物工作，组织收获和蜂窝成像是在俄勒冈州健康与科学大学骑士心血管研究所的发展健康中心进行的。 图像和分子分析是在奥斯陆大学医院和奥斯陆大学实验医学研究所进行的。 o.m.，G.D.G.，K.L.T。和W.E.L. 负责研究的概念和设计。 S.L.，S.S.J.，G.D.G.和K.L.T. 有组织并进行了动物手术以及收获的组织。 S.L. 孤立的心肌细胞和O.M. 进行了细胞成像研究。 o.m. 和M.F. 执行图像分析。 H.P-D。设计和执行的PCR实验。 o.m. 和W.E.L. 写了所有作者的关键输入的论文。 该研究的资金由G.D.G.，K.L.T.，O.M。和W.E.L.提供。 所有作者都批准了手稿的最终版本。 所有被指定为作者的人都有资格获得作者身份，所有有资格获得作者资格的人都被列出。ornella.manfra@medisin.uio.no，w.e.louch@medisin.uio.no。作者贡献动物工作，组织收获和蜂窝成像是在俄勒冈州健康与科学大学骑士心血管研究所的发展健康中心进行的。图像和分子分析是在奥斯陆大学医院和奥斯陆大学实验医学研究所进行的。o.m.，G.D.G.，K.L.T。和W.E.L.负责研究的概念和设计。S.L.，S.S.J.，G.D.G.和K.L.T. 有组织并进行了动物手术以及收获的组织。 S.L. 孤立的心肌细胞和O.M. 进行了细胞成像研究。 o.m. 和M.F. 执行图像分析。 H.P-D。设计和执行的PCR实验。 o.m. 和W.E.L. 写了所有作者的关键输入的论文。 该研究的资金由G.D.G.，K.L.T.，O.M。和W.E.L.提供。 所有作者都批准了手稿的最终版本。 所有被指定为作者的人都有资格获得作者身份，所有有资格获得作者资格的人都被列出。S.L.，S.S.J.，G.D.G.和K.L.T.有组织并进行了动物手术以及收获的组织。S.L. 孤立的心肌细胞和O.M. 进行了细胞成像研究。 o.m. 和M.F. 执行图像分析。 H.P-D。设计和执行的PCR实验。 o.m. 和W.E.L. 写了所有作者的关键输入的论文。 该研究的资金由G.D.G.，K.L.T.，O.M。和W.E.L.提供。 所有作者都批准了手稿的最终版本。 所有被指定为作者的人都有资格获得作者身份，所有有资格获得作者资格的人都被列出。S.L.孤立的心肌细胞和O.M.进行了细胞成像研究。o.m.和M.F.执行图像分析。H.P-D。设计和执行的PCR实验。 o.m. 和W.E.L. 写了所有作者的关键输入的论文。 该研究的资金由G.D.G.，K.L.T.，O.M。和W.E.L.提供。 所有作者都批准了手稿的最终版本。 所有被指定为作者的人都有资格获得作者身份，所有有资格获得作者资格的人都被列出。H.P-D。设计和执行的PCR实验。o.m.和W.E.L.写了所有作者的关键输入的论文。该研究的资金由G.D.G.，K.L.T.，O.M。和W.E.L.提供。所有作者都批准了手稿的最终版本。所有被指定为作者的人都有资格获得作者身份，所有有资格获得作者资格的人都被列出。所有作者都同意对工作的各个方面负责，以确保与工作的准确性或完整性相关的问题得到适当研究和解决。
截至 2024 年 9 月 4 日的海军工程司令部西北工作量预测
项目、设计和施工工具列表旨在提高您对 NAVFAC PACIFIC 机会的认识。如果您对列出的任何项目感兴趣，请访问 www.SAM.gov。位置可能不反映项目的实际物理位置。项目概要发布后，请在其中确认项目位置。对于设计代理，IH = NAVFAC PACIFIC 和 AE = 建筑师/工程师顾问免责声明：此处包含的信息不能保证政府针对当前或未来要求的行动方针。所提供的信息反映了当前政府的意图；但可能会发生变化。发布的招标（如果发布）是确定政府实际要求时应依赖的唯一文件。
工作量管理策略市政厅讲义
• 言语病理学中的学校服务提供（asha.org） • 公立学校语言学习障碍学生协作服务提供模型（asha.org） • 如何：为 IEP 编写协作目标（asha.org） • 思考各种服务提供模型（asha.org） • 团体与个人治疗对社区环境中 6-12 岁儿童接受性和表达性语言发展的有效性：一个经过批判性评价的主题（asha.org） • 3：1 模型 - 提高学生成功率的众多工作量解决方案之一：工作量平衡模型使学校专业人员有机会提供直接和间接服务。：ASHA Leader 档案：第 24 卷，第 5 期 • 什么在协作中起作用？确定改善学校服务提供的关键因素 |学校的语言、言语和听力服务 (asha.org) • 学校的言语病理学服务：9 年后跟踪 | 学校的语言、言语和听力服务 (asha.org) • 服务交付时间表对言语产生结果的影响 | 学校的语言、言语和听力服务 (asha.org) • 加油！学校儿科喂养跨专业实践 | 学校的语言、言语和听力服务 (asha.org) • 学校环境下患有言语障碍的学龄儿童干预强度和服务交付模式比较 | 学校的语言、言语和听力服务 (asha.org)
加拿大帝国商业银行加勒比分行举办“点燃创新”数据科学与人工智能网络研讨会 2024 年 7 月 19 日星期五 - 2024 年 7 月 5 日星期五，在巴巴多斯的沃伦斯大宅成功举办了“点燃创新”数据科学与人工智能客户演示。由加拿大帝国商业银行加勒比分行技术团队牵头，此次混合活动深入探讨了人工智能 (AI) 在增强银行业务和业务方面的重要作用。演示吸引了来自线下和线上的多样化观众，确保了广泛的可访问性和互动性。此次活动由企业客户、IT 利益相关者和政府官员参加，提供了绝佳的交流机会并促进了行业主要参与者之间的合作。与会者有机会与演讲者互动，参与互动问答环节，并获得有关如何将人工智能融入其整体业务战略的实践知识。此次活动重点介绍了人工智能的快速发展，其中包括个性化客户服务、内容创建、数据提取和竞争对手监控等关键举措。网络研讨会的主题是“如何让人工智能 (AI) 和数据科学为您和您的企业服务”，全面概述了人工智能在现代商业中发挥的关键作用。会议强调了人工智能在提高客户便利性和效率方面的重要性，并说明了企业如何利用人工智能来简化运营、降低成本和推动创新。加拿大帝国商业银行高级数据科学家 Stephan Barrow 谈到了银行业务的好处，他强调，自 2019 年以来，该银行一直在使用预测分析和软件开发来创建一个成功的数字贷款渠道，该渠道由数据科学和自动化支持，提供 15 分钟的贷款。研讨会的一个重点是受 COVID-19 疫情推动的网上银行的加速采用。这场疫情不仅凸显了数字解决方案的必要性，也为更加无缝和用户友好的银行体验铺平了道路。加拿大帝国商业银行加勒比分行已经接受了这一转变，利用人工智能提供创新解决方案，满足客户不断变化的需求。主要演讲人、客户产品盈利战略高级经理 Quinn Weekes 分享了他对人工智能在银行和业务转型中的作用的宝贵见解。Weekes 强调，与普遍看法相反，人工智能最好与人类输入和知识应用协同使用，以减少员工工作量并提高效率。在谈到人工智能取代人类工作的担忧时，Weekes 向与会者保证，人工智能旨在增强人类能力，而不是取代人类。他强调，人工智能可以接管重复性任务，让人类员工专注于工作中更具战略性和创造性的方面。此外，他强调了银行对数据保护的承诺，
加拿大帝国商业银行加勒比分行举办“点燃创新”数据科学与人工智能网络研讨会 2024 年 7 月 19 日星期五 - 2024 年 7 月 5 日星期五，在巴巴多斯的沃伦斯大宅成功举办了“点燃创新”数据科学与人工智能客户演示。由加拿大帝国商业银行加勒比分行技术团队牵头，此次混合活动深入探讨了人工智能 (AI) 在增强银行业务和业务方面的重要作用。演示吸引了来自线下和线上的多样化观众，确保了广泛的可访问性和互动性。此次活动由企业客户、IT 利益相关者和政府官员参加，提供了绝佳的交流机会并促进了行业主要参与者之间的合作。与会者有机会与演讲者互动，参与互动问答环节，并获得有关如何将人工智能融入其整体业务战略的实践知识。此次活动重点介绍了人工智能的快速发展，其中包括个性化客户服务、内容创建、数据提取和竞争对手监控等关键举措。网络研讨会的主题是“如何让人工智能 (AI) 和数据科学为您和您的企业服务”，全面概述了人工智能在现代商业中发挥的关键作用。会议强调了人工智能在提高客户便利性和效率方面的重要性，并说明了企业如何利用人工智能来简化运营、降低成本和推动创新。加拿大帝国商业银行高级数据科学家 Stephan Barrow 谈到了银行业务的好处，他强调，自 2019 年以来，该银行一直在使用预测分析和软件开发来创建一个成功的数字贷款渠道，该渠道由数据科学和自动化支持，提供 15 分钟的贷款。研讨会的一个重点是受 COVID-19 疫情推动的网上银行的加速采用。这场疫情不仅凸显了数字解决方案的必要性，也为更加无缝和用户友好的银行体验铺平了道路。加拿大帝国商业银行加勒比分行已经接受了这一转变，利用人工智能提供创新解决方案，满足客户不断变化的需求。主要演讲人、客户产品盈利战略高级经理 Quinn Weekes 分享了他对人工智能在银行和业务转型中的作用的宝贵见解。Weekes 强调，与普遍看法相反，人工智能最好与人类输入和知识应用协同使用，以减少员工工作量并提高效率。在解决人们对人工智能取代人类工作的担忧时，Weekes 向与会者保证，人工智能旨在增强人类能力，而不是取代人类。他强调，人工智能可以接管重复性任务，让人类员工专注于工作中更具战略性和创造性的方面。此外，他强调了银行对数据保护的承诺，
截至 2024 年 6 月 30 日的海军工程司令部西南工作量预测
项目、设计和施工工具列表旨在提高您对 NAVFAC Southwest 机会的认识。如果您对列出的任何项目感兴趣，请访问 www.SAM.gov。位置可能不反映项目的实际物理位置。项目概要发布后，请在其中确认项目位置。对于设计代理，IH = NAVFAC Southwest 和 AE = 建筑师/工程师顾问免责声明：此处包含的信息不能保证政府针对当前或未来要求的行动方针。所提供的信息反映了当前政府的意图；但可能会发生变化。发布的招标（如果发布）是确定政府实际要求时应依赖的唯一文件。
大规模数据中心中的基于LSTM的资源和工作量的改进的预测方法
摘要 - 准确的工作量和资源预测是为了实现积极，动态和自适应资源分配，用于构建具有成本效益，能源良好和绿色云数据中心（CDC），为用户提供令人满意的优质服务，并为云提供者提供高收入。这很具有挑战性，因为CDC中急剧增加和大规模的工作量和资源使用的模式随时间而变化显着。当前的预测方法通常无法处理隐式噪声数据，并在工作量和资源时间序列中捕获非线性，长期和短期和空间特征，从而导致预测准确性有限。为解决这些问题，这项工作设计了一种名为VSBG的新型预测方法，该方法无缝且创新地结合了变分模式分解（VMD），Savitzky Golay（SG）滤波器（SG）滤波器，双向长期短期内存（LSTM）和GRID LSTM和GRID LSTM和GRID LSTM，以预测工作量和资源在CDC中的工作量和资源使用。vsbg在执行其预测之前，以四步骤的方式以四步方式整合VMD和SGFURTER。VSBG利用VMD将非机构工作负载和资源时间序列分为多种模式函数。然后，在VSBG中，这项工作设计了二次惩罚，用拉格朗日乘数将其最小化，并采用对数操作和SG滤波器来平滑第一个模式功能，以消除噪声干扰。最后，VSBG首次系统地捕获了具有两个Bilstm层的流量和复杂时间序列数据的深度和时间特征，在此之间，GridLSTM层在其中，从而准确地预测了CDC中的工作量和资源。具有不同现实世界数据集的广泛实验证明，VSBG在预测准确性和收敛速度上的整体最新算法都优于整体。
被动脑电图脑计算机界面预测飞行模拟期间的心理工作量
本研究的目的是研究脑电图（EEG）脑部计算机界面（BCI），以监测虚拟现实（VR）飞行模拟过程中心理工作量的现实差异。许多航空事故与试点认知和任务需求与认知资源之间的不匹配有关。实时神经生理监测提供了一种方法，可以通过获得连续的客观测量，而无需增加飞行员的工作量，从而识别高工作量的精神状态。在VR飞行模拟期间的导航困难和通信任务改变了工作负载。分析了在模拟飞行过程中收集的EEG数据，以评估被动BCI的性能以分类工作负载水平。BCI方法以EEG工作量文献为指导。获得了75.9％的分类率，α和β频带最有用。结果表明，被动EEG-BCI可能是监控工作量和提高飞行安全性的有效策略。