接口技术[j]。信号处理期刊,2023年,39 (8):1386-1398。doi:10。16798/j。ISSN。 1003-0530。 2023。ISSN。1003-0530。2023。
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控制器等方面提出了工效学设计要求。 从国外组织来看,国外涉及船舶驾驶室操控界面的标准主要包括:国际海事组织IMO 于2000 年制定的标准《船桥设备和布局的工效学指南》( MSC/ Circ.982 ) [16] ,内容涉及船桥(包括驾驶室)布置、 作业环境、工作站布置、报警、控制界面、信息显示、 交互控制等7 个方面的驾驶室人机界面设计要求。国际海上人命安全公约SOLAS 于2007 年制定的标准《船桥设计、设备布局和程序》( SOLAS V/15 ) [17] , 内容涉及驾驶室功能设计、航海系统及设备设计、布置、船桥程序等,其显着特点是对于驾驶室团队管理作出相关要求,包括船桥程序、船员培训等。 从各个国家来看,美、英等西方国家在军事系 统工效学方面的研究已具有较大的规模,也制定了 一系列军用标准。美国军方军事系统的人机工程学设计准则包括“ 人机工程系统的分析数据” ( MIL.H.sl444 ) [118] , “ 军事系统人机工程学设计准则” ( MIL.STD.1472F ) [19] ,以及1999 年修订的“ 人机工程过程和程序标准” ( MIL.STD.46855A ) [20] 。 MIL-STD-1472 的第一版发布于20 世纪60 年代( 1968 年),在第二次世界大战期间,当时各交战国竞相发展新的高性能武器装备,但由于人机界面设计上的不合理,人难以掌握这些新性能的武器,导致发生了许许多多事故。因此,二次大战结束后,首先美国陆航部队(以后成为美国空军)和美国海军建立了工程心理学实验室,进行了大量的控制器、显示器等的人因素研究,获得了大量的数据,并开始将这些研究成果汇编成手册或制订成各种有关人类工程学的标准或规范。 MIL-STD-1472 就是在这样的时代背景下产生 的。该标准是为军用系统、子系统、设备和设施制定通用人类工程学设计准则,由美国陆军、海军和空军等多个单位评审,美国国防部批准,并强制性要求美国国防部所有单位和机构使用,具有较广泛的影响。 该标准在控制 - 显示综合和控制器章节有针对控制器 通用设计规则的阐述。 美国在船舶人机工程领域的投入力度也较大,不但开展了一系列的船舶人机工程专项试验,而且颁布了多项船舶人机工程设计标准和文件,主要侧重于研究人机环境对船舶的战斗力的影响。其中, ASTMF 1166—88 海军系统装备和设施的人因素工程设计标准是一个通用型标准,涵盖了控制、显示和告警、楼梯和台阶、标识和计算机、工作空间布局等海军设计的所有元素[21 ] 。 英国国防部于2005 年组织建立的船舶SRDs 系统,对船舶人机界面涉及的多方面问题进行梳理和整合,将人机界面研究作为船舶系统设计的一个重要环节,以提高人机界面设计在船舶项目中的优先级别。 英国国防部 2009 年的 MARS 项目计划,将早期人机 界面设计干预纳入到舰艇设计系统中,并委任专业公
接口和TM1650 通信,在输入数据时当SCL 是高电平时,SDA 上的信号必须保持不变;只有SCL 上的 时钟信号为低电平时,SDA 上的信号才能改变。数据输入的开始条件是SCL 为高电平时,SDA 由高变
技术和算法越来越多地渗透到日常工作的管理中,特别表现出在员工控制中的巨大潜力。为了深入探索算法控制对员工对数字传输背景下改变态度的态度的影响,这项研究以角色理论为基础,并深入了解算法控制的概念,构建了一个调解模型,包括算法,算法,责任控制,员工的承诺,雇员的承诺,以改变和变化。利用在线和离线问卷调查方法中,本研究验证了算法控制对就业对变革及其基础途径的态度的影响。研究结果表明,算法控制大大加剧了员工的角色压力,随后提高了他们对变革的抵抗力,并相应地减少了他们对变革的承诺。这项研究不仅为组织环境中算法控制的研究开辟了新的理论观点,而且还为努力实施科学问题的组织提供了宝贵的实践指导。
摘要:为了确保服务质量和智能车辆的可靠和强大的操作,必须加深感知,位置和障碍物的阶段至关重要。的确,这些方面至关重要,因为它们提供了决策和预测模块甚至轨迹计划所需的数据。提出的论文涉及从立体电视摄像机,Lidar等不同方式的道路障碍检测系统的设计,而这些摄像机的设计很少或没有同步。在拟议的论文中,应将深度学习方法应用于通过融合多模态数据来构建3D对象检测体系结构。大多数现有的方法基于以下假设:数据完全同步,但是信息的数量和信息来源的增加越多,这些来源的同步约束就越难以尊重和保证,从而产生了对智能车辆安全性产生强大影响的科学锁定。在不同级别的深神经元网络的建筑中(早期,中间和/或迟到)在不确定性和信念的功能中融合,应确保在复杂且不利的条件下(缺乏照明,图像的饱和度),并弹性地在Cameras和Sensors的崩溃中建立强大的系统。
易等)由公司控股股东 CRH (Microelectronics) Limited (华润集团(微电子)有
在现代操纵器交互任务中,由于环境的复杂性和不确定性,准确的对象表面建模通常很难实现。因此,改善操纵器与环境之间相互作用的适应性和稳定性已成为相互作用任务的重点之一。针对操纵器的互动任务,本文旨在在视觉指导下实现良好的力量控制。因此,基于Mujoco(带有触点的多关节动力学)物理引擎,我们为操纵器构建了交互式仿真环境,并创新地集成了基于位置的视觉伺服控制和录取控制。通过深度强化学习(DRL)中的近端策略优化(PPO)算法,有效地集成了视觉信息和力量信息,并提出了结合视觉感知的接收性控制策略。通过比较实验,将允许控制与视觉感知相结合,并将力控制的整体性能提高了68.75%。与经典的入学控制相比,峰值控制精度提高了15%。 实验结果表明,在平坦和不规则的凹面环境中,允许控制与视觉感知结合表现良好:它不仅可以准确地执行视觉构成的力控制任务,而且还可以在各种接触表面上维持施工力,并迅速适应环境变化。与经典的入学控制相比,峰值控制精度提高了15%。实验结果表明,在平坦和不规则的凹面环境中,允许控制与视觉感知结合表现良好:它不仅可以准确地执行视觉构成的力控制任务,而且还可以在各种接触表面上维持施工力,并迅速适应环境变化。在精确组装,医疗援助和服务操纵器的领域中,它可以提高操纵器在复杂和不确定的环境中的适应能力和稳定性,从而促进智能操纵器的自主操作的发展。
摘要。多方量子计算(MPQC)允许一组各方通过私人量子数据安全地计算量子电路。当前的MPQC协议依赖于网络是同步的事实,即,保证发送的消息可以在已知的固定延迟上限内传递,不幸的是,即使只有一条消息迟到,也完全分解了。是由现实世界网络的动机,Ben-OR,Canetti和Goldreich(Stoc'93)的开创性工作启动了对不同步网络的经典电路的多方计算的研究,其中网络延迟可以是任意的。在这项工作中,我们开始研究异步多方量子计算(AMPQC)协议,其中计算电路为量子。我们的结果完全表征了最佳可实现的损坏阈值:我们提出了一个n-党AMPQC协议,最多可将T 值得注意的是,这种特征与类似的经典环境不同,其中最佳损坏阈值为t值得注意的是,这种特征与类似的经典环境不同,其中最佳损坏阈值为t