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World File Search System工作量
工作量是多少？人类......
摘要 目的——空中交通管制员 (ATCO) 在安全、有序和高效的空中交通管理中发挥着重要作用。为了提高安全性，了解允许 ATCO 安全有效地履行职责的工作量阈值将大有裨益。本文旨在介绍模拟平台的开发，以便能够验证基于神经生理因素的情感认知绩效方法，该方法应用于 ATCO，以确定上述阈值。 设计/方法/方法——解释了设置模拟平台所遵循的过程，特别强调了练习程序的设计。还解释了旨在获取有关 ATCO 行为的更多信息以及如何评估其工作量的工具。 结果——为了建立所需的方法，设计了一系列练习进行模拟。本文描述了项目开发框架并以初步结果为参考对其进行了验证。框架的验证为进一步研究以扩展初步结果提供了依据。研究限制/含义——本文仅描述了项目的第一部分，即问题的定义和提出可行的解决方案的方法。进一步的工作将集中在执行模拟程序，然后根据
FY2022工作量和用户人口时间表
在部落咨询和区域审查之后，IHS释放了我们与部落合作调和和验证数据所产生的人口估计。随附的时间轴已由地区统计官员进行了审查，并在可能的情况下包括他们的建议，从2022年2月10日开始，该截止日期为发布月度工作量报告和进度报告。在2022年4月28日，将发布几年至今的用户人口报告中的第一个。这些日期允许区域统计人员足够的时间来审查区域数据并及时，全面地识别差距或丢失数据。国家患者信息报告系统将在2022年10月27日（数据提交截止日期）接近时产生更多的工作量报告。
实时预测认知工作量的短期波动
摘要 人类操作员在几秒钟内经常会经历认知工作量的大幅波动，这可能导致表现不佳，从超负荷到疏忽。自适应自动化可能会解决这个问题，但要做到这一点，它需要了解操作员备用认知能力的实时变化，以便在需求高峰时提供帮助，并利用低谷来引起操作员的参与。然而，目前还不清楚任务需求的快速变化是否反映在备用能力的同样快速波动中，如果是，那么对这些需求的响应的哪些方面可以预测当前的备用能力水平。我们使用 ISO 标准检测响应任务 (DRT) 大约每 4 秒测量一次认知工作量，这是一项要求监控和加油模拟无人机 (UAV) 机队的艰巨任务。我们表明，DRT 提供了一种有效的测量方法，可以检测到由于无人机数量变化而导致的工作量差异。我们使用交叉验证来评估 DRT 之前的任务绩效相关指标是否可以预测检测绩效作为认知工作量的代理。虽然简单的任务事件发生具有较弱的预测能力，但利用操作员对燃油水平的态势感知的综合措施更为有效。我们得出的结论是，认知工作量确实会随着最近的任务事件而迅速变化，并且
基于机器学习的无人机救援任务认知工作量监控
摘要 — 在搜索和救援任务中，无人机操作具有挑战性且对认知要求高。高水平的认知工作量会影响救援人员的表现，导致灾难性的失败。为了解决这个问题，我们提出了一种用于实时认知工作量监控的机器学习算法，以了解是否需要更换搜索和救援操作员或是否需要更多资源。我们的多模式认知工作量监测模型结合了从生理信号（例如呼吸、心电图、光电容积图和皮肤温度）中提取的 25 个特征的信息，这些特征以非侵入式方式获取。为了减少信号的主体和日间变异性，我们探索了不同的特征归一化技术，并引入了一种基于支持向量机的新型加权学习方法，适用于特定主题的优化。在从 34 名志愿者获得的未见过的测试集上，我们提出的特定于主题的模型能够在使用传统控制器和新一代控制器控制无人机模拟器时分别以 87.3% 和 91.2% 的平均准确率区分低和高认知工作负荷。
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。
将以人为本的人工智能融入编程实践以减轻教师工作量 Renate Andersen 1、Eli Gjølstad 1 和 Anders I. Mørch 2
尽管教育领域的 HCAI 是一个新兴领域，但研究仍然有限。尽管如此，Yang 等人。[17] 指出，研究趋势为教育带来了 AI 的新应用，例如采用机器学习和新的深度学习算法。此外，AI 研究可以通过更精确的适应和个性化来改善智能辅导。在关注 HCAI 时，重点是“使用 AI 学习”，例如 Replika [7]，一个由 AI 驱动的虚拟朋友或聊天机器人伴侣；Thinkster [12]，一个用 AI 构建的虚拟数学导师，用于创建个性化学习计划；以及 Cognii [2]，一个使用对话式 AI 吸引学生的虚拟学习助手。这份立场文件增加了沿着这条研究路线的辩论。本文研究的问题如下：1）编程如何融入学校科目学习？2）编程如何利用 HCAI 来提高学习效果？本文重点探讨如何将 HCAI 融入学校的编程活动中，而不是 AI 系统的用户界面设计。我们将 HCAI 的立场和讨论建立在研究中，这些研究源于对学校编程的教育研究活动。
带注释的参考书目：具有不同经验水平的飞行员的认知工作量
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。请将有关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行动和报告局 (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 (DD-MM-YYYY) 2.报告类型 3.涵盖日期 (从 - 到) 19-11-2021 参考书目
截至 2022 年 3 月 31 日的 navfac pacific 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。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。
首届跨会话工作量估计被动式脑机接口竞赛回顾
和许多研究领域的情况一样，脑机接口 (BCI) 领域数据共享仍然很少，尤其是在被动 BCI 领域——即基于从脑部测量估计的用户心理状态实现隐性交互或任务调整的系统。此外，该领域的研究目前面临一个重大挑战，即解决脑信号变异性，例如跨会话变异性。因此，为了在该领域发展良好的研究实践，并使整个社区能够联合起来进行跨会话估计，我们创建了第一个关于跨会话工作量估计的被动脑机接口竞赛。本次竞赛是第三届国际神经人体工程学会议的一部分。数据是从 15 名志愿者（6 名女性；平均 25 岁）获得的脑电图记录，他们进行了 3 次多属性任务组合 II (MATB-II) 测试，每次测试间隔 7 天，每场测试有 3 个难度级别（伪随机顺序）。数据（训练和测试集）与 Matlab 和 Python 玩具代码一起在 Zenodo 上公开提供（https://doi.org/10.5281/zenodo.5055046）。到目前为止，该数据库的下载次数已超过 900 次（2021 年 12 月 10 日所有版本的独立下载次数：911）。来自 3 大洲的 11 个团队（31 名参与者）提交了他们的作品。表现最好的处理流程包括基于黎曼几何的方法。虽然结果优于调整后的随机水平（对于 3 类分类问题，α 为 0.05，结果为 38%），但准确率仍然低于 60%。这些结果清楚地强调了跨会话估计的真正挑战。此外，它们再次证实了黎曼方法对 BCI 的稳健性和有效性。相反，三分之一的方法（4 个团队）基于深度学习获得了随机水平结果。与传统方法相比，这些方法在本次比赛中没有表现出更优的结果，这可能是由于严重的过度拟合。然而，这次比赛是共同努力解决 BCI 变异性并促进包括可重复性在内的良好研究实践的第一步。
高工作量飞行期间彩色编码平视飞行符号的工作量优势 Blundell, J., Scott, S., Harris, D., Huddlestone, J. & Richards, D. 作者后印本（已接受）存放在考文垂大学存储库原始引用和超链接：Blundell, J, Scott, S, Harris, D, Huddlestone, J & Richards, D 2020, '高工作量飞行期间彩色编码平视飞行符号的工作量优势', Displays, vol. 65, 101973。https://dx.doi.org/10.1016/j.displa.2020.101973 DOI 10.1016/j.displa.2020.101973 ISSN 0141-9382 出版商：Elsevier © 2020，Elsevier。根据 Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International 许可 http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ 版权所有 © 和道德权利归作者和/或其他版权所有者所有。无需事先许可或付费，即可下载副本用于个人非商业研究或学习。未经版权所有者事先书面许可，不得复制或大量引用本项目。未经版权持有者正式许可，不得以任何方式更改内容或以任何格式或媒介进行商业销售。本文档是作者的印刷后版本，包含同行评审过程中商定的任何修订。出版版本和此版本之间可能存在一些差异，如果您想引用出版版本，建议您参考出版版本。
高工作量飞行期间彩色编码平视飞行符号系统的工作量优势 Blundell, J., Scott, S., Harris, D., Huddlestone, J.& Richards, D. 作者印后 (已接受) 存放于考文垂大学资料库 原始引用和超链接：Blundell, J, Scott, S, Harris, D, Huddlestone, J & Richards, D 2020, '高工作量飞行期间彩色编码平视飞行符号系统的工作量优势', Displays, vol.65, 101973。https://dx.doi.org/10.1016/j.displa.2020.101973 DOI 10.1016/j.displa.2020.101973 ISSN 0141-9382 出版商：Elsevier © 2020，Elsevier。根据 Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International 许可 http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ 版权所有 © 和道德权利由作者和/或其他版权所有者保留。可以下载副本用于个人非商业研究或学习，无需事先许可或收费。未经版权持有人书面许可，不得复制或大量引用本项目。未经版权持有人正式许可，不得以任何方式更改内容或以任何格式或媒介进行商业销售。本文档是作者的印刷后版本，包含同行评审过程中商定的任何修订。已发布版本和此版本之间可能仍存在一些差异，如果您想引用已发布版本，建议您查阅已发布版本。