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World File Search System快速原型
多元素：Greengate克隆的多重体系结构
植物的遗传修饰从根本上依赖于定制的向量设计。转基因构建体的不断增长的复杂性导致模量克隆系统的采用增加，以易于使用，成本效益和快速原型制作。绿色门是一个模块化克隆系统，专门针对设计定制的单个转录单元向量，用于植物转化 - 这也是其最大的缺陷。Multi-Green旨在解决格林盖特的局限性，同时保持原始Greengate套件的语法。主要限制多元地址为1）串联多路复用，2）并行多路复用，3）通过二进制中间体重复转录单位组装的循环。多元素使用额外的1级载体矢量套件有效地将定制转录单元连接起来，该载体是在最终（最终级别2级）缩合多个转录单元之前的单个转录单元的组装点。具有多元素1矢量尺度的组装，最大速率为2 * d log 6 n e +3天+3天，其中n代表转录单元的数量。此外，多绿色级别1受体向量是二进制向量，可直接用于植物转移以进一步最大化原型速度。Multigreen是原始Greengate体系结构语法的1：1扩展，已被证明可以有效地组装具有多个转录单元的质粒。Multigreen当前支持我们的许多内部多转录单元组件，并将成为更复杂的克隆项目的宝贵策略。多射线已通过使用细菌中的紫罗兰菌中的曲折紫紫胶操纵子进行验证，并通过在planta功能验证中对Ruby Reporter进行解构。
用于大型语言模型应用程序
4 GCC：商业云（GCC）平台上的政府，为政府机构提供标准化的方法，用于采用云服务提供商提供的商业解决方案。https://www.tech.gov.sg/products-and-services/for-government-agencies/software-dractign-dravings-vecomment/aftern-commange-on-commercial-commercial-cloud/。5 AI机器人：一个平台，用户可以在其中创建自己的RAG AI聊天机器人并与他人共享，并轻松地与他人共享。https://aibots.data.tech.gov.sg/。6 LLM堆栈：一个快速原型制作和生产LLM驱动应用程序的平台。https://apps.stack.govtext.gov.sg/。 7 Maestro ：（机器学习与人工智能企业级安全工具套件用于可靠的操作）Maestro是一个集中的WOG数据平台，可提供全面的工具和服务套件，并具有可扩展的计算资源。 https://www.developer.tech.gov.sg/products/categories/categories/platform/maestro/overview.html。 8艘船：船帽是新加坡政府技术堆栈中的CI/CD组件。 它将DevSecops的最佳实践整合到产品开发周期中，以提高生产率。 https://www.developer.tech.gov.sg/products/categories/devops/ship-hats/overview.html。https://apps.stack.govtext.gov.sg/。7 Maestro ：（机器学习与人工智能企业级安全工具套件用于可靠的操作）Maestro是一个集中的WOG数据平台，可提供全面的工具和服务套件，并具有可扩展的计算资源。https://www.developer.tech.gov.sg/products/categories/categories/platform/maestro/overview.html。 8艘船：船帽是新加坡政府技术堆栈中的CI/CD组件。 它将DevSecops的最佳实践整合到产品开发周期中，以提高生产率。 https://www.developer.tech.gov.sg/products/categories/devops/ship-hats/overview.html。https://www.developer.tech.gov.sg/products/categories/categories/platform/maestro/overview.html。8艘船：船帽是新加坡政府技术堆栈中的CI/CD组件。它将DevSecops的最佳实践整合到产品开发周期中，以提高生产率。https://www.developer.tech.gov.sg/products/categories/devops/ship-hats/overview.html。
SSC 将 DARC 1 号场地合同授予诺斯罗普·格鲁曼公司
加利福尼亚州洛杉矶空军基地 ---- 2022 年 2 月 22 日，空间系统司令部 (SSC) 通过空间企业联盟 (SpEC) 其他交易机构向诺斯罗普·格鲁曼公司授予了深空先进雷达能力 (DARC) 成本加奖励费用原型协议，价值 3.41 亿美元。DARC Site 1 是已获批准的中层采购 (MTA) 快速原型，可提供 24/7 全天候功能，从而提高探测、跟踪、识别和表征深空物体的能力。与诺斯罗普·格鲁曼公司在 DARC Site 1 上进行合作是构建全球系统的关键的第一步，以确保能够探测、跟踪、识别和表征地球同步轨道 (GEO) 上的物体，以保护和捍卫我们最宝贵的太空资产免受敌对行动的侵害。 DARC 证明了我们“设计结盟”方针的有效性，与我们最亲密的盟友密切合作将产生互惠互利的伙伴关系，”太空系统司令部太空企业特别项目局地面雷达组合物资负责人凯利·格雷纳中校说。 DARC 是一个地基雷达系统，由遍布全球三个地理上分离的站点组成，可提供深空卫星跟踪和保管能力，比目前的雷达和光学传感器更具优势，填补了关键空白，并显著增强了目前的空间领域感知能力。初始 DARC 站点 1 作战留守能力目前计划于 2025 年 9 月启动。太空系统司令部 (SSC) 总部位于加利福尼亚州埃尔塞贡多的洛杉矶空军基地，是美国太空部队的战地司令部，负责通过快速识别、原型设计、部署和维持创新的天基解决方案来开发和获取致命且有弹性的太空能力，以满足国防战略的需求。 SSC 的功能包括开发测试、生产、发射、在轨检查、
低成本、干梳状 EEG 电极与 ... 的集成
本文介绍了一种便捷快速的低成本、弹簧式干式脑电图 (EEG) 电极与研究级传感器盖的集成，以确保电极根据 5% 系统定位。在心理学和神经科学以外的领域，如工程学，对大脑活动的测量越来越感兴趣。人为错误通常是由于注意力不集中、无法完全理解后果或界面设计不足而发生的。需要有效的设计解决方案来结合和识别人类行为和各种类型的反应，以减轻人为错误。生理传感器可用于更好地评估哪种设计以最佳方式满足用户需求。几十年来，脑活动传感器已在脑机接口 (BCI) 社区中得到应用。EEG 是一种非常流行的模式，因为它具有非侵入性和高时间分辨率。先前的研究表明，在预测和分类任务中使用多模态测量比单模态测量具有更高的实验结果性能。因此，我们希望将 EEG 与现有的实验装置相结合，其中包括功能性近红外光谱 (fNIRS)。通过快速原型在设计-构建-测试的循环中开发了一种集成。与目前可用的低成本设备相比，所提出的设置增加了可用的电极位置，并构成了一种实用的低成本方法，用于将 EEG 测量与其他大脑活动传感器（如 fNIRS）相结合。通过两个任务对信号质量进行了概念验证测试，这两个任务显示 EEG 信号中容易检测到的变化：闭眼和眨眼。闭眼会增加 alpha 范围内的峰值幅度，一旦睁开眼睛，这种效果就会逆转。故意在特定间隔内眨眼会在信号中产生特征性眼电图 (EOG) 伪影。两种反应都与文献一致。所提出的解决方案旨在降低将 EEG 作为现有实验设置中的附加模式的障碍，从而提高实验结果的性能。关键词：EEG、fNIRS、原型设计、以人为本的设计、实验
黛安·M·麦卡锡
Diane M. McCarthy 产品经理，多任务防护车辆项目执行办公室战斗支援和战斗服务支援 Diane McCarthy 于 2023 年 7 月加入多任务防护车辆团队。该产品办公室由 200 多名采购专业人员组成，他们管理所有类别的防地雷伏击防护车辆、寒冷天气全地形车、路线清理车辆和其他旨在为作战人员提供灵活性、增强生存力和能力的推动者的生命周期。她从 2020 年夏天开始领导轻型战术车辆 (LTV) 团队，在世界各地提供紧急支援和资产，并为士兵提供多项安全改进。在 PEO CS&CSS 任职期间，她还担任机器人物流支持中心 (RLSC) 产品总监和应急基础设施 (CBI) 产品副总监，负责建模和仿真分析，以生成部署部队使用的高效大本营模型。在加入 PEO CS&CSS 之前，McCarthy 女士被指派到海军陆战队轻型装甲车 (LAV) 项目经理办公室，担任 LAV 反坦克项目的项目经理。虽然她加入该项目时正值预算和进度挑战的关键时刻，但她还是带领该项目按时并在预算范围内成功完成了里程碑 C 决策。为此，该 PM 获得了海军陆战队系统司令部颁发的 2015 年项目管理卓越奖。在 PM LAV 任职期间，Diane 被选中参加国防采办大学的高级服务学院奖学金计划。她还担任海军陆战队运兵车 (MPC) 计划的工程总监，并领导开发了先进的需求管理流程，该流程生成了用于构建和验证第一个 MPC 原型性能的性能规范。在担任 PM LAV 职务之前，Diane 曾是当时的美国陆军坦克汽车研究与发展中心 (TARDEC - 现为陆军未来司令部地面车辆系统中心) 的成员，为各种项目管理团队提供矩阵支持。2004 年战术车辆装甲危机期间，她支持中型战术车辆系列 (FMTV) 计划。她被任命为 FMTV 的第一位装甲系统采购经理，在六个月内领导该计划完成初始螺栓固定装甲套件的设计、建造、测试和安装。她在制定陆军的长期装甲战略方面发挥了核心作用。黛安于 1991 年在美国陆军 TARDEC 开始职业生涯，并一直在那里工作到 2002 年，担任物理原型团队的制造工程师，并以设计工程师的身份为设计和快速原型团队提供支持。她对制造和设计流程的深入了解帮助黛安在整个职业生涯中了解如何将项目从概念转变为设计，再到制造和安装集成。她有三十年为美国政府担任工程师和项目经理的经验。她拥有机械工程理学硕士学位和全球领导力管理工商硕士学位。
Gordon Feld博士
戈登·费尔德（Gordon Feld）博士的叙事简历（a）学术概况（1200个单词）我研究睡眠期间的记忆重新处理如何有助于形成持久的记忆。我已经对参与此过程的神经递质并开发了神经心理药理学专业知识进行了很多研究。我是一名专家研究多术语者（睡眠脑电图）。目前，我将更多的神经科学方法纳入我的投资组合中，并使用fMRI和MEG进行了或监督研究。我的许多行为工作都使用标准内存任务。但是，我坚信开发新型的行为范式以了解睡眠和记忆是必要的，对于在线实验中的这种快速原型而言，这是关键。我预测睡眠的记忆作用是心理健康问题的关键中介。我的小组目前正在研究这种关系中的物质使用障碍，目的是确定与睡眠相关的过程，这有助于其发育，维护和治疗。但是，睡眠行为以及记忆缺陷的变化在精神障碍上无处不在，因此我计划在不久的将来将研究扩展到其他疾病。理想情况下，我将通过收集筛选多个学术函数检查作为标准检查的所有患者来增加实验研究。我被德国研究基金会授予了著名的艾美奖 - 非赠品（160万欧元，2019年至2024年），该基金会使我能够建立自己的研究小组，以开始实现上述愿景。我是Wissenschaftskolleg Zu Berlin的同伴（2018/2019班）。我还获得了德国研究基金会的研究津贴（2016年至2018年），使我能够迈出独立的第一步，并体验英国的科学体系。我从Fritz Thyssen基金会获得了两个较小的补助金（17,000欧元，2019年和2021年），这使我能够组织睡眠，振荡和存储网络（Somnet）的研讨会。我还获得了德国心理生理学学会及其应用，德国糖尿病学会和美国神经心理药物学院的早期职业研究人员的奖项。我是一名心理学家，但一直在跨学科工作。在我的博士学位期间，我曾在医学院工作，并进行了跨越心理学，生物学和医学的研究。在我的博士学位期间，我已经将机构与吕贝克大学的主管一起转移到了图宾根大学。在我的博士后期间，我搬到了伦敦大学学院的行为神经科学研究所，在那里，我强烈关注人类和动物神经科学。接下来，Wissenschaftskolleg Zu Berlin授予我奖学金，这是一个跨学科的高级研究中心。我目前在中央心理健康研究所（CIMH）的职位再次以跨学科工作为由。此外，我还与海德堡大学体育与体育科学研究所建立了新的跨学科合作。通过在德国和国际的不同机构之间移动，我体验了主管，机构和文化如何影响科学。因此，尽管我仍然是一位在科学方法中接受强有力培训的心理学家，但我已经证明我的工作本质上是跨学科的，我打算利用这种组合来进行强大而令人兴奋的研究。这给了我几个
细胞和基因治疗制造2025-小册子和议程
3D打印的概念已经存在了数十年，其根源可以追溯到科幻小说和电影。这一切都始于Hideo Kodama博士，他开发了一种用于通过使用光敏树脂的逐层方法来创建三维对象的系统。尽管他的工作并没有立即导致商业产品，但它引发了我们今天所知道的3D打印技术的开发。查克·赫尔（Chuck Hull）于1984年申请了3D印刷的第一项专利，这是其历史上一个重要的里程碑。但是，通过逐层制造创建对象的想法可以追溯到更多。在1940年代和1950年代，默里·伦斯特（Murray Leinster）和雷蒙德·琼斯（Raymond F.1970年代，约翰内斯（Johannes f Gottwald）获得了液态金属记录器的专利，这是当今加性技术的先驱。Charles Hull于1984年发明的立体光刻学（SLA）发明，通过利用紫外线来固化光敏感的树脂层并从数字设计中创建固体结构，从而革新了3D打印。1980年代后期看到了由Scott Crump专利的融合沉积建模（FDM）的开发，后者使用融化的塑料逐层构建对象。这些创新为现代3D打印技术铺平了道路，这已成为当今制造事物的重要工具。从火箭零件和医疗工具到艺术和其他创意项目，3D打印为创新和创造力开辟了新的可能性。使您的项目变得更好？FFF打印机通过一次热喷嘴挤压热塑性胶粘剂，一次创建三维对象。今天，FFF是使用最广泛的3D打印技术之一 - 它很容易，可靠且超级可访问！另一个重大突破是选择性激光烧结（SLS），它使您可以使用激光使用激光将它们融合在一起的各种材料，例如塑料，金属和陶瓷。这为3D打印开辟了一个全新的可能性，包括为飞机和医疗植入物制作定制零件。在80年代，3D打印开始从仅仅是一种快速原型制作工具转变为一种全面的生产技术，该技术可以改变航空航天和医学等行业的游戏。90年代看到了更多的创新 - 立体光刻（SLA）具有更好的激光和树脂的重大提升，使其更快，更精确。同时，FFF也在变得更好，Stratasys领导了电荷并制造超可靠的打印机，可以打印各种热塑性材料。SLS也有所改进，让人们打印诸如粉末状金属之类的奇怪物品，这是航空航天和汽车等行业的全面改变游戏规则。然后是多喷式建模（MJM），它使用喷墨机制逐层打印光聚合物材料 - 它是快速，详细且完全很棒的。3D系统不断使用新的SLA机器和材料来推动界限，这使得3D打印更容易被医学，牙科和航空航天等行业访问。但这是事实：90年代也看到了消费者级别的3D打印的兴起 - 突然之间，不仅仅是专业人士！人们开始使用负担得起的打印机，这些打印机可以制造出各种很酷的东西。3D打印的历史开始于1999年开始形成，当时Wake Forest森林再生医学研究所的科学家设计并植入了第一个3D打印的人体器官，这是一种使用患者细胞的合成膀胱支架。生物打印中的这种突破展示了3D打印在产生复杂的组织和器官中的潜力。2000年代初期，计算机辅助制造过程取得了重大进步。融合细丝制造（FFF）技术得到了改进，在商业和个人使用方面变得更可靠和访问。热塑性和加热喷嘴的改进增强了可打印物品的质量和多样性。FFF技术专利有助于推进桌面3D打印，使公众更容易获得。2000年代中期见证了选择性激光烧结（SLS）技术的发展，在扩大其工业应用的同时提高了精度和速度。立体光刻（SLA）变体的出现导致更高的分辨率和更快的打印时间，使SLA成为高尾部原型和生产的关键工具。新的材料挤出技术可以使用各种材料，例如碳纤维增强的塑料，从而为苛刻的应用提供了增强的机械性能。引入多物质3D打印打印机允许同时处理多种材料，从而产生更复杂的零件。单个印刷作业中各种材料的融合增强了印刷品的功能和视觉吸引力。2010年代在3D打印中展现了前所未有的扩展，以技术突破，更广泛的可访问性和各个部门的应用。关键发展包括FFF技术的成熟，关键专利的到期，导致负担得起的台式机3D打印机以及具有选择性激光熔化（SLM）的金属3D打印的进步。在2010年代的十年中，3D打印方面取得了重大进步，其技术能够生产复杂的金属零件在航空航天和车辆制造中变得无价之宝。多物质印刷的兴起通过结合硬质和软塑料来创建更复杂和功能的部分。生物印刷也取得了巨大的进步，使研究人员能够打印人体组织和器官，从而在医学科学领域开辟了新的边界。3D打印中的创新导致了关键专利的提交，其中包括Stratasys的一项用于FFF中的可移动支持，该专利简化了后处理，另一种用于改进SLM技术。这些进步扩大了跨行业的3D印刷的应用，包括医学，航空航天，汽车，消费产品，教育和DIY项目。2020年代继续看到3D打印的显着增长，技术突破可以增强能力并将其整合到各个部门中。添加剂制造技术的进步具有提高的速度，效率和多功能性，可以使用高级材料（例如碳纤维和玻璃纤维）。在2020年代提交的新专利正在塑造3D打印的未来，包括与多物质印刷相关的印刷品。金属3D打印也有了很大的发展，精确度和与各种金属粉末一起工作的能力提高了，对需要复杂，轻量级部分的行业特别有影响力。对3D印刷中的可持续性的关注导致材料废物和能源消耗的减少，与全球在环保制造实践方面的努力保持一致。大型3D打印的出现已经开辟了建筑和建筑方面的新可能性，从而实现了使用此技术的建筑组件和整个结构的创建。软件和AI集成通过3D打印过程中的专利提高了3D打印机的精度，速度和可用性。3D印刷的未来有望随着市场研究的不断增长表明进一步发展。北美的市场统治地位，由于美国和加拿大等国家对高级增材制造技术的投资以及NASA等政府机构的研发投资，从2023年到2030年的复合年增长率为21.4％。FFF和SLS的技术进步已做出了重大贡献，尤其是由于DMLS/SLM技术预计将在高复合年增长率上生长，因为它们能够生产出高质量的金属组件进行快速原型制作。汽车行业一直是用于快速原型应用程序和快速制造定制产品的3D打印的关键采用者，而航空航天行业则使用3D打印机来制造轻量级组件。单击此处与我们聊天，并了解Rish3D如何帮助您做惊人的事情。医疗保健正在发展人造组织和肌肉，以及建筑，建筑，消费品和教育等部门将在采用3D打印技术方面具有显着增长。新兴趋势包括通过减少材料废物和优化能源使用来关注可持续性和环境考虑。AI和软件进步的集成增强了精度和功能，从而导致了更有效和可定制的生产过程。此外，材料科学的进步导致了新材料的开发，包括高级聚合物和复合材料，这将进一步扩大3D打印机的功能和应用。第一台商业3D打印机是由查克·赫尔（Chuck Hull）于1984年开发的。他还发明了立体光刻过程并创立了3D Systems Corporation。他的工作帮助开拓了3D印刷行业，将逐层制造的概念转变为有形且商业上可行的技术。最古老的3D打印技术是Chuck Hull于1984年发明的立体光刻（SLA）。此技术涉及用紫外线固化光敏树脂，以一层构建对象。SLA标志着增材制造技术的开始和现代3D打印的诞生。虽然3D打印取得了重大进展，但它并不比互联网更古老。互联网的基本思想可以追溯到1960年代，而3D打印始于1980年代初，以查克·赫尔（Chuck Hull）的立体光刻开始。因此，互联网早于3D打印大约二十年。在2008年，随着关键融合沉积建模（FDM）专利的到期，3D打印行业的关键发展发生。结果，桌面3D打印机变得负担得起，使对该技术的访问的访问大大使其民主化。重复项目，旨在创建自我复制的3D打印机，也获得了动力，进一步提高了普及度和可及性。另外，2008年看到了第一个使用3D打印技术打印的假肢。3D打印的概念可以追溯到1950年代，其中雷蒙德·琼斯（Raymond F.在1970年代，约翰内斯·戈特瓦尔德（Johannes f Gottwald）在《新科学家》（New Scientist）的常规专栏文章Ariadne中介绍了液态金属记录器的专利，大卫·E·H·琼斯（David E. H. Jones）在他的常规专栏文章中提出了3D印刷的概念。hideo kodama在1980年4月发明了两种用于制造三维塑料模型的添加剂方法，1980年4月，罗伯特·霍华德（Robert Howard通过分层技术创建三维对象的历史可以追溯到1980年代初。1984年7月2日，Bill Masters在美国为其计算机自动制造过程和系统申请了专利。随后是AlainLeMhauté，Olivier de Witte和Jean ClaudeAndré，于1984年7月16日提交了其专利申请，用于立体光刻过程。但是，直到1986年，查尔斯·“查克”赫尔（Charles“ Chuck” Hull）为其系统获得了专利，这导致了第一台商业3D打印机SLA-1的发布。这标志着三维印刷技术的发展是一个重要的里程碑。在接下来的几年中，取得了各种进步。在1993年，Solidscape引入了具有可溶性支撑结构的高精度聚合物喷气制造系统。Fraunhofer学会于1995年开发了选择性激光熔化过程。作为成熟的添加剂制造工艺，很明显，金属加工不再仅限于传统方法，例如铸造和加工。到2010年代，金属最终用途的零件（例如发动机支架和大螺母）通过3D打印而不是需要传统的加工技术。添加剂制造的设计优势变得显而易见，使工程师期望进一步进入各种行业。在2012年，Filabot开发了一个系统，该系统启用了任何FDM或FFF 3D打印机，以更广泛的塑料打印。在2014年，发生了一些重大突破。本杰明·库克（Benjamin S.本地电动机首次亮相，这是一种功能齐全的车辆，完全使用ABS塑料和碳纤维打印，除了动力总成。空中客车公司还于2015年5月宣布，其新的空中客车A350 XWB包括3D打印制造的1000多个组件。ge Aviation在2017年透露，它已将设计用于增材制造来创建各种飞机零件。设计只有16个组件的直升机引擎可能是一个改变游戏规则，可以通过最大程度地减少当前陷入困境制造商的复杂零件的网络来大大简化全球供应网络。
在复杂系统中建模人类表现
在过去的几十年中，人因工程学和人体工程学从业者越来越多地在系统设计和开发过程的早期被要求参与。与一个或多个学科后来发现需要更改的情况相比，所有学科的早期投入可以带来更好、更集成的设计，并降低成本。作为人因工程学和人体工程学从业者，我们的目标应该是提供关于人、人与系统的交互以及由此产生的总体性能的实质性和有充分支持的意见。此外，我们应该准备好从系统概念开发的最早阶段开始提供这种意见，然后贯穿整个系统或产品生命周期。为了应对这一挑战，多年来，许多人因工程学和人体工程学工具和技术已经发展起来，以支持早期分析和设计。两种特定类型的技术是设计指导（例如，O’Hara 等人1995；Boff 等人1986）和高保真快速原型用户界面（例如，Dahl 等人1995）。设计指导技术以手册或计算机决策支持系统的形式出现，将人为因素和人体工程学知识库的选定部分放在设计师的指尖，通常以针对特定问题（如核电站设计或 UNIX 计算机界面设计）量身定制的形式出现。但是，设计指南的缺点是它们通常不提供根据设计对系统性能进行定量权衡的方法。例如，设计指南可能会告诉我们高分辨率彩色显示器将优于黑白显示器，它们甚至可能告诉我们在增加响应时间和降低错误率方面的价值。但是，这种类型的指导很少能很好地洞察人类表现的这一改进元素对整个系统性能的价值。因此，设计指导对于为系统级性能预测提供具体输入的价值有限。另一方面，快速原型设计支持分析特定设计和任务分配将如何影响人类和系统级性能。与所有以人为对象的实验一样，原型设计的缺点是成本高昂。尤其是基于硬件的系统（如飞机和机械）的原型开发成本非常高，尤其是在设计初期，因为那时存在许多截然不同的设计理念。人类行为和表现的计算机建模并不是一项新尝试。尽管花费不菲，但硬件和软件原型设计对于人为因素从业者而言仍是重要的工具，而且它们在几乎所有应用领域的使用都在增长。虽然这些技术对于人为因素从业者而言很有价值，但通常需要的是一种能够从人为因素和人体工程学数据基础（如设计指南和文献中所反映的那样）推断的集成方法，以便支持作为设计替代方案的函数的系统级性能预测。该方法还应以相互支持和迭代的方式与快速原型设计和实验相结合。正如在许多工程学科中的情况一样，这种集成方法的主要候选对象是计算机建模和仿真。复杂认知行为的计算机模型已经存在 20 多年（例如 Newell 和 Simon 1972），并且自 20 世纪 70 年代以来，就已经出现了用于任务级绩效的计算机建模工具（例如 Wortman 等人1978）。但是，在过去十年中，有两件事发生了显著变化，促使使用计算机建模和模拟人类表现作为从业者的标准工具。首先是计算机能力的快速提升以及与之相关的更易于使用的建模工具的开发。有兴趣通过模拟预测人类表现的个人可以从各种基于计算机的工具中进行选择（有关这些工具的完整列表，请参阅 McMillan 等人1989）。第二，研究界越来越关注开发人类表现的预测模型，而不仅仅是描述模型。例如，GOMS 模型（Gray 等人1993）代表将研究整合到一个模型中，用于预测人类在现实任务环境中的表现。另一个例子是认知工作量的研究，它被表示为计算机算法（例如，McCracken 和 Aldrich 1984；Farmer 等人1995）。给定人类所从事的任务和设备的描述，这些算法支持评估何时可能发生与工作量相关的性能问题，并且通常包括识别这些问题对整体系统性能的定量影响（Hahler 等人1991）。这些算法在作为关键组件嵌入到任务和环境的计算机模拟模型中时特别有用。计算机建模和模拟最强大的方面可能在于它提供了一种方法，通过该方法，人因和人体工程学团队可以与