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减少驾驶舱内的峰值工作量 - Arrow@TU Dublin
摘要。为了提高安全性并减少驾驶舱中的高峰工作量情况，开发了一种具有不同交互风格的工具，用于在进近过程中空中交通管制指示跑道变更的情况。在一项实验中，对新工具和传统驾驶舱的工作量进行了比较。每次实验运行后，通过自我评估以及每次运行期间的眨眼频率来测量工作量。结果表明，对于两名机组人员中的一名，使用新工具后，自我评估的工作量会减少，眨眼频率表明另一名机组人员的工作量也会减少。考虑到机组人员在仅进行几次训练后就使用了该工具，并且机组人员提供了积极的反馈，因此得出结论，该工具对高峰工作量有积极的影响。
入门级喷气式飞机的单飞行员工作量管理
民用航空医学研究所 (CAMI) 研究实验室研究了单个飞行员驾驶超轻型喷气机 (VLJ)（也称为入门级喷气机 (ELJ)）进行的任务和工作量管理。14 名获得认证的赛斯纳奖状野马 (C510-S) 飞行员在 CAMI 的赛斯纳奖状野马 ELJ 5 级飞行训练设备中，按照仪表飞行规则 (IFR) 进行了一次涉及高工作量管理的双航段实验飞行。其中八名飞行员是野马的所有者兼操作员，另外六名飞行员驾驶奖状野马作为其专业飞行员工作的一部分。除了 Cessna Citation Mustang 模拟器外，数据收集还包括感知工作量的即时自我评估、NASA 任务负荷指数 (TLX) 工作量测量、研究人员观察、最终汇报访谈和三份问卷：驾驶舱设置偏好、人口统计和自动化体验与感知。为了便于分析，飞行巡航部分的主要高工作量任务分为四个事件。参与者毫无困难地完成了四个事件中约三分之二的任务。虽然所有参与者在所有四个高工作量事件中都犯了各种错误（例如，读回错误、空速违规），但大多数错误与整体任务成功没有直接关系。我们确实发现，仅在第一个事件中，经验时间对任务执行成功有显著影响。我们还发现，使用 G1000 航空电子设备时出现某种类型的错误是大多数参与者难以完成一项或多项任务的根本原因。所有参与者在所有四个高工作量事件中都犯了各种错误（例如，读回错误、空速违规），但大多数错误与整体任务成功没有直接关系。讨论了研究结果的含义，并确定了参与者展示的我们称之为“最佳实践”的技术。还提供了自动化使用的推荐策略以及任务超载和工作量崩溃的对策。17.关键词 18.分布声明
PAC 工作量预测 PP 22_0601.xlsx - NAVFAC Pacific
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。在发布项目概要后确认项目位置。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的政府意图；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。
科学现状：人体工程学中的心理工作量 - Typeset.io
心理负荷 (MWL) 是人体工程学和人为因素中最广泛使用的概念之一，代表着日益重要的主题。由于许多工作环境中的现代技术对操作员的认知要求越来越高，而体力要求却越来越低，因此了解 MWL 如何影响绩效变得越来越重要。然而，MWL 也是最模糊的概念之一，具有众多定义和维度。此外，MWL 研究倾向于关注复杂、通常安全至关重要的系统（例如运输、过程控制）。在这里，我们概述了过去三十年来在复杂系统设计中对 MWL 的理解、测量和应用的现状。最后，我们讨论了应用研究面临的当代挑战，例如认知工作量和身体工作量之间的相互作用，以及工作量“红线”的量化，该红线指定操作员何时接近或超过其性能容忍度。
通过任务分配和心理工作量平衡提高工作流程绩效
19.在不断变化的作战节奏下，来自开发的模拟优化方法的结果 ......................................................................................................................................................101 20.ABOC、ABOA 和开发的 ABOGA 平均持续时间结果之间的百分比差异 ................................................................................................................................................107 21.在不同作战节奏下来自 OptQuest 的结果 .............................................................................................................109 22.开发的 ABOGA 方法结果与 OptQuest 结果之间的百分比差异 .............................................................................................110 23.OptQuest 结果与常见实践启发式结果之间的百分比差异 .............................................................................................................112 24.不同能力差异系数下 ABOA、ABOC 和 ABOGA 输出的比较 .............................................................................................................................................117 25.ABOA、ABOC 和 ABOGA 输出的比较， ABOC 和 ABOGA 的工作订单数量各不相同......................................................................................................................................................123
通过学习与车辆相关的测量数据来推断个性化驾驶员工作量
摘要 — 使车载系统（例如高级驾驶辅助系统和车载信息系统）适应个体驾驶员的工作量可以提高安全性和便利性。要实现这一点，必须推断驾驶员的工作量，以便适时以适当的方式为驾驶员提供自适应辅助。我们不是为所有驾驶员开发一个平均模型，而是通过易于获取的车辆相关测量数据（VRM），使用机器学习技术，开发一个考虑到个体驾驶员驾驶特征的个性化驾驶员工作量推断（PDWI）系统。所提出的 PDWI 系统包括两个阶段。在离线训练中，首先使用模糊 C 均值 (FCM) 聚类根据个体驾驶员的固有数据特征自动将其工作量分成不同的类别。然后，通过分类算法构建 VRM 和不同级别工作量之间的隐式映射。在线实施中，VRM 样本被分类到不同的簇中，从而可以成功推断驾驶员的工作负荷类型。最近从现实世界的自然驾驶实验中收集的数据集被用来验证所提出的 PDWI 系统。比较实验结果表明，所提出的集成 FCM 聚类和支持向量机分类器的框架在准确率、精确率、召回率、F 1 -sco 方面提供了良好的工作负荷识别性能
FY24+ 工作量预测（2024 年 3 月）- 诺福克区
预计 CY24 获得首个建设合同 – DB 泵站阶段 (1A) – 征集 FY24 第 3 季度 - 将有 3 或 4 个独立合同来支持初始阶段 (1A) • 半岛沿海风暴风险管理。- 2023 年 12 月收到 300 万美元资金 • 等待沿海风暴风险研究的新开始 – 钦科蒂格和丹吉尔。• FY24 BIL 支出计划为弗吉尼亚州 Sandbridge Beach 的整修提供 2200 万美元 – FY25 第 1 季度 • Craney Island 东部扩建 – 主堤坝 - 1000-5000 万美元 – 征集 FY24 第 3 季度
工作量预测模板.xlsx - 美国海军工程司令部太平洋
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。发布后，请在项目概要中确认项目位置。对于设计代理，IH =
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。
航空领域应用认知工作量评估的文献综述
估计此次信息收集的公共报告负担平均为每份回应 1 小时，包括审查说明、搜索现有数据源、收集和维护所需数据以及完成和审查信息收集的时间。请将关于此负担估计或本次信息收集任何其他方面的评论（包括减轻负担的建议）发送至国防部华盛顿总部服务处信息运营和报告局 (0704-0188)，1215 Jefferson Davis Highway, Suite 1204, Arlington, VA 22202-4302。受访者应注意，尽管法律有任何其他规定，但如果信息收集未显示当前有效的 OMB 控制编号，则任何人均不会因未遵守信息收集而受到任何处罚。请不要将您的表格寄回上述地址。1. 报告日期（日-月-年）11-10-2022