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惊喜训练 - SKYbrary
上述情况告诉业界，在复杂和动态的情况下，飞行员不能仅仅依靠程序、规则和自动化。关于如何处理这种情况，已经提出了不同的方法。其中一种方法是从程序化、基于任务的培训转变为使用各种培训场景的更基于能力的方法（参见 Landman 等人，2017 年）。目的是为飞行员提供可以广泛应用的知识、技能和态度。这与 Safety-II 的理念相呼应，即在复杂和动态的环境中，人是最强大的环节，拥有应对不可预见事件的灵活性和创造力。然而，假设是一个正常运作的个体。惊吓和惊讶的影响会严重损害正常功能。由于惊讶比惊吓更常见，因此研究重点关注前者。
来自惊喜最小化的集体行为
集体运动本质上是普遍存在的；诸如鱼类，鸟类和无蹄类动物之类的动物群体似乎整体运动，展现出丰富的行为曲目，从定向运动到铣削到无序的蜂拥而至。通常，这种宏观模式是由组成部分之间的分散局部互动引起的（例如，在学校中的个人鱼）。这一过程的杰出模型将个体描述为自构的颗粒，受自我生成的运动和“社会力量”，例如短期排斥和远距离吸引力或一致性。但是，生物不是颗粒。他们是概率的决策者。在这里，我们介绍了一种基于主动推断的集体行为进行建模的方法。这个认知框架是单一势在必行的结果：最大程度地减少惊喜。我们证明，许多经验上观察到的集体现象，包括凝聚力，铣削和定向运动，在考虑主动贝叶斯推论所驱动的行为时自然出现，而没有明确的行为规则或目标在单个主体中构建行为规则。此外，我们表明积极推论可以恢复和推广社会力量的经典概念，因为试图抑制与他们的期望相结合的预测错误。通过探索基于信念的模型的参数空间，我们揭示了各个信念与群体属性（如极化）和访问不同集体状态的趋势之间的非平凡关系。我们还探讨了个人对不确定性的信念如何决定集体决策的准确性。最后，我们展示了代理如何随着时间的推移更新其生成模型，从而导致对外部爆发更敏感的组，并更加牢固地编码信息。
惊喜定义的分类学-Infoscience
令人惊讶的事件触发了可衡量的大脑活动，并通过影响学习，记忆和决策来影响人类行为。当前，关于惊喜的定义尚无共识。在这里，我们在统一框架中确定了18个惊喜的数学定义。我们首先根据对代理人的信念的依赖，展示它们如何相互联系，并在什么条件下证明它们是无法区分的，将这些定义的技术分类分为三组。超出了此技术分析，我们提出了一个惊喜定义的分类法，并根据它们衡量的数量将它们分为四个概念类别：（i）“预测惊喜”衡量预测与观察之间的不匹配； （ii）“变更点检测惊喜”衡量了环境变化的可能性； （iii）“信心校正的惊喜”明确说明了信心的影响； （iv）“信息获得惊喜”衡量了对新观察的信念更新。分类学为大脑中功能作用和生理特征的原则研究奠定了基础。©2022作者。由Elsevier Inc.出版这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
向量选择，矢量惊喜
临床研究常规表明，个体患有维生素D的缺乏症，这可能导致健康并发症，包括心血管疾病，自身免疫性疾病，神经退行性疾病和不同的骨骼畸形。鉴于其在体内平衡中的不可或缺的作用和与许多病理的联系，维生素D的早期诊断至关重要。但是，由于现有方法的成本，时间和复杂性，监测维生素D水平是具有挑战性的，尤其是在偏远地区。在这里，我们开发了一种基于抗体功能化MXENE的维生素D的电化学生物传感器，提供了临床相关的敏感性，特定的特定性和可促进点测试的敏感性。ti 3 c 2 t x mxene纳米片通过与聚乙基亚胺的静电驱动的修饰化氨基官能化，然后将其功能用于通过戊二醛化学的抗Vitamin d抗体共轭的共轭。该平台的检测极限为1 pg mL -1，具有动态范围（0.1 - 500 ng ml -1），涵盖临床上相关的缺乏效率，不足，舒适性和毒性。
GCC 的双重惊喜：5 个令人惊讶的趋势
公司是否会将外包的工作带回公司内部？我们的研究表明，作为更广泛转型的一部分，越来越多的公司将创新和思想领导能力带回公司内部。通过重新整合创新能力、简化职能运营，并在企业重塑之旅的不同阶段建立依赖托管服务和 GCC 的灵活增长模式，他们可以加速重塑的规模。寻找能够在正确的时间和地点提供全方位服务的合作伙伴可以更快地释放价值。
Aero India 2025：惊喜和展示！
当每个人都忙于Yelahanka及其展览厅奔跑时，Aero展示区受到了两个展示者的嗡嗡作响，这是航空历史上有史以来最引人注目的景象！SU – 57结束了其第一个出色的展示，F – 35以意外的滑行到跑道的速度使人群感到惊讶，并最终起飞了令人着迷的飞行展示。全球观察家和爱好者仍在从两个竞争对手将其隐形战士带到同一场所的事实中恢复过来，但在听到这些飞机决定在同一天续约地表现出色后，他们再次震惊。在五分钟的显示后F – 35返回后，由Sukhoi的首席测试飞行员Sergey Bogdan驾驶的Su – 57（T – 50–4）再次出发，再次出现了另一个显示，第二次在半小时内！随着我们和俄罗斯航空工程的旗舰赛在激动人心的表演中，该活动变得难忘。仅在巴拉特？我们认为是！
综合惊喜是迷幻经历的基础
charit'e-Universit - 柏林的Atsmedizin，柏林弗里伊大学的公司成员 - 柏林的洪堡大学和柏林卫生研究院，神经科学研究中心，柏林10117，德国柏林，德国B ber b b德国神经疾病中心（德国）神经疾病（Dzne）berit berit，berit，berit，101111111111111111111111111111111117柏林Atsmedizin，柏林弗里大学（Freie Universit）的公司成员 - 柏林洪堡大学 - 柏林和爱因斯坦神经科学中心柏林卫生研究所健康，卓越神经集群，10117德国柏林E Humboldt-Universit - 伯恩斯坦计算神经科学中心的Zu柏林，菲利普斯特斯特。13，10115柏林，德国
货币政策惊喜，中央银行信息冲击...
在本文中，我研究了瑞典的货币政策对经济活动和资产价格的影响，分别确定了传统政策变化的影响，而不是有关经济基本面的新信息的影响。 最近的研究表明，央行政策公告周围的政策利率期货价格的高频变化不仅包含货币政策冲击，还包含中央银行信息冲击。 我通过研究中央银行与本文中研究的许多其他中央银行相反的案例，对货币政策的决定非常开放和透明，并发布了一系列预测，包括在同一决策的同一时刻发布， 。 我使用此信息来为金钱政策冲击构建一种具有信息的工具，这是高频市场的组成部分，这是由政策公告触发的，这与央行的经济预测（包括政策利率预测）以及过去的市场惊喜是正交的。 我还增加了对股票市场变化的标志限制，以与中央银行信息冲击分开结构性货币政策冲击。 与其他国家的最新工作相反，我没有发现将货币政策冲击与中央银行信息冲击分开是衡量瑞典货币政策的影响很重要的。在本文中，我研究了瑞典的货币政策对经济活动和资产价格的影响，分别确定了传统政策变化的影响，而不是有关经济基本面的新信息的影响。最近的研究表明，央行政策公告周围的政策利率期货价格的高频变化不仅包含货币政策冲击，还包含中央银行信息冲击。我通过研究中央银行与本文中研究的许多其他中央银行相反的案例，对货币政策的决定非常开放和透明，并发布了一系列预测，包括在同一决策的同一时刻发布， 。 我使用此信息来为金钱政策冲击构建一种具有信息的工具，这是高频市场的组成部分，这是由政策公告触发的，这与央行的经济预测（包括政策利率预测）以及过去的市场惊喜是正交的。 我还增加了对股票市场变化的标志限制，以与中央银行信息冲击分开结构性货币政策冲击。 与其他国家的最新工作相反，我没有发现将货币政策冲击与中央银行信息冲击分开是衡量瑞典货币政策的影响很重要的。。 我使用此信息来为金钱政策冲击构建一种具有信息的工具，这是高频市场的组成部分，这是由政策公告触发的，这与央行的经济预测（包括政策利率预测）以及过去的市场惊喜是正交的。 我还增加了对股票市场变化的标志限制，以与中央银行信息冲击分开结构性货币政策冲击。 与其他国家的最新工作相反，我没有发现将货币政策冲击与中央银行信息冲击分开是衡量瑞典货币政策的影响很重要的。。我使用此信息来为金钱政策冲击构建一种具有信息的工具，这是高频市场的组成部分，这是由政策公告触发的，这与央行的经济预测（包括政策利率预测）以及过去的市场惊喜是正交的。我还增加了对股票市场变化的标志限制，以与中央银行信息冲击分开结构性货币政策冲击。与其他国家的最新工作相反，我没有发现将货币政策冲击与中央银行信息冲击分开是衡量瑞典货币政策的影响很重要的。
OZH 惊喜地为 Ken Joplin 举行街头献礼
为关注密苏里州农村地区的心理健康和治疗可及性，并作为 5 月指定心理健康宣传月的一部分，密苏里大学推广部健康与安全专家 Karen Funkenbusch 提供了农村人口特有的自杀和心理健康挑战的统计数据，重点关注自杀率的上升和护理方面的不平等。这些数据来自 2020 年的一项研究，该研究题为“农场上越来越大的压力”，由推广部出版，作者是密苏里州牧场主兼药剂师、Ag State of Mind 的创始人 Jason Medows，他通过自己的心理健康斗争及其与农业的经济和环境挑战的独特因素之间的联系以及农村地区心理健康治疗的可及性提供了见解。这项研究的贡献者包括密苏里州社区行为健康联盟、密苏里州精神健康部、密苏里州农业局、密苏里州医院协会和密苏里大学推广部。“这些日益扩大的差距促使密苏里大学推广部的心理健康倡导者寻求方法，帮助该州的农场和牧场家庭获得服务，并打破普遍存在的心理健康污名，”Funkenbusch 在谈到这项研究和推广部为改善这些问题所做的努力时说道。根据 2003 年至 2017 年的统计数据，密苏里州农村居民的自杀率上升了 78%，农村男性的自杀率上升了
神经适应驾驶舱中的自动化惊喜
背景。操作飞机是多维且复杂的。飞行员必须“飞行、导航、通信”——保持空中飞行、管理飞机航线并与空中交通管制部门通话。为了方便完成这些任务，驾驶舱引入了自动化（Billings，1997 年）。当这种自动化发生故障时，后果充其量是令人讨厌的，最坏的情况是危及生命（Endsley & Kiris，1995 年）。自动化中的错误可能会令人惊讶和分心，从而导致自动化意外（Boer & Dekker，2017 年）。这些可能会导致飞行员感到困惑，进而导致人为错误，这是航空事故的主要原因（Lyssakov，2019 年）。识别这种混淆及其原因可能会改善人机交互 (Dehais 等人，2015)。在之前的一项研究中 (Krol 等人，2018)，我们表明可以通过脑电图 (EEG；Berger，1929) 记录飞行员对飞行相关事件的认知反应，使用被动脑机接口 (pBCI；Zander & Kothe，2011) 确定不同级别的事件关键性并实时将解释报告回驾驶舱。此程序可用于使驾驶舱适应飞行员的认知，从而形成神经自适应驾驶舱 (Krol 等人，即将出版)。在本研究中，我们开发了一个更具体的分类器，可以可靠地检测飞行员对意外和/或错误的飞行相关事件的认知反应，这些事件对于持续操作飞机至关重要。方法。记录了 13 名试飞员（均为男性）的脑电图活动和眼球运动，年龄 44-62 岁（平均 54 岁），飞行经验 7210 ± 4809 小时。我们在两部分实验中使用了 32 通道移动无线脑电图系统 1 和双目眼球追踪眼镜 2。在第一部分中，参与的飞行员进行了 10 个新设计的训练范例。我们打算针对意外事件（S 分类器）、错误事件（E 分类器）以及意外和错误事件（AS 分类器）校准不同的分类器，以对应可能的自动化意外。因此，我们设计了一种训练范式组合，即交互奇特范式。该范式由 2 个独立部分组成，分类器在结果数据的不同部分上进行训练。为了唤起与意外和/或错误相对应的认知状态，我们模拟了一个计算机程序，需要教它何时计数音调以及何时忽略它。在 10 个块中的每个块中呈现 50 个音调序列。每个音调可以是标准音调（概率 70%-80%）、非目标音调（概率 10%-15%）或目标音调（概率 10%-15%）。这代表了一个标准的奇特范例（Friedman 等人，2001 年）。研究发现，目标音调会引起参与者的惊讶（Squires 等人，1975 年）。指示参与者在每个音调之后口头说明它是目标音调（“是”）还是不是目标音调（“否”）。然后计算机给出声音反馈：“计数”或“忽略”。由于语音识别是（参与者不知道）模拟的，因此反馈与参与者的评估无关。这使我们能够控制反馈中发生的错误数量。在前 7 个区块中，不一致反馈的概率为 14%-18%，即计算机在“是”后回答“忽略”，或在“否”后回答“计数”。这对应于罕见的、令人惊讶的错误。在最后 3 个区块中，不一致概率为 38-40%，对应于频繁的错误。