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非主导手工鼠标训练和双侧转移效果
这项研究探讨了训练计算机鼠标在非主导手中使用的效果对单击主导和非主导手的性能的效果。计算机鼠标的使用是工作场所中的日常操作，需要通过练习和训练多年来开发和精致的小手和腕部动作。我们的研究有11名右手计算机鼠标用户每天训练他们的非主导手15分钟，每周五天，持续6周。这项研究发现，由于训练的双边转移效果，在非主导手训练后，计算机鼠标的性能提高了。此外，我们的研究表明，非主导手能够学习我们主导的手已经训练多年的复杂运动。最后，我们的研究表明，当技能未经培训一年以上时，非主导性手势会降低，但性能明显高于原始培训之前的性能，并且可以迅速重新学习。总的来说，培训无计算机鼠标的非主导手将允许行业的表现提高，同时允许在众多经济体中更安全，可持续和更可实现的工作。
手工艺范围
– Composition Colour” 6.5" radio system with USB input and Bluetooth® – 2 USB-C ports – App-Connect^ – Four (4) loudspeakers – Bluetooth® phone and audio streaming capability – Multi-function steering wheel with audio controls, telescopic adjustment – Cruise control with speed limiter – Electronic immobiliser – Electromechanical power steering – Central locking with remote control – Power windows and加热的外部镜子 - 手动气候空调系统 - 带有生成制动的停止/启动系统 - 特定于客户功能控制单元（CFCU）带有车身建造者编程 - 拖车布线准备
复杂手工装配案例研究 - MDPI
摘要：手动装配操作容易受到人为错误的影响，而人为错误可能会降低最终产品的质量。本文展示了人为可靠性分析在实际制造环境中的应用，以确定手动装配错误发生的地点和原因。使用 SHERPA 和 HEART 技术进行人为可靠性分析。根据质量记录，选择了三项关键任务进行分析：（1）使用紧固件安装三种类型的支架，（2）使用缓冲环夹将数据线固定到装配结构上，以及（3）安装盖罩以保护入口。使用 SHERPA 识别的错误模式为：36 个动作错误、9 个选择错误、8 个信息检索错误和 6 个检查错误。根据 HEART，人为错误概率最高的是那些对几何相关错误敏感的装配部件（支架和缓冲环夹）。研究表明，具有感知吸引力的装配说明似乎最有可能减少错误并提高绩效。其他确定的行动领域包括改进检查流程和为工人提供更好的跟踪和更好的反馈。实施装配指导系统可能会提高工人的绩效并减少装配错误。
公共通知主题：根据艺术启动程序。 8 法律 n. 241/90，关于续签对周二和周五在大教堂广场经营市场的经营者的优惠政策，以及对在公共区域开展手工艺活动、食品和饮料供应以及报纸和期刊转售的经营者的优惠政策。
鉴于经济发展部于 2020 年 11 月 25 日发布的法令，批准了“根据第 181 条第 4 款之二的规定，在 2020 年 12 月 31 日之前到期的公共区域商业停车优惠续期指南”。 34/2020 经法律编号转换77/2020”；看到了区域政府决议号。 4054 于 2020 年 12 月 14 日关于：根据 2010 年 2 月 2 日区域法律第 17 条第 2 款和第 23 条第 1 款之二实施公共区域贸易规则的规定。 6（区域贸易和展览会法律合并文本）以及适用于开展手工艺活动、供应食品和饮料以及转售报纸和期刊的公共区域特许经营权续期程序的标准：实施经济发展部 2020 年 11 月 25 日的指导方针并替换 DGR 2020 年 7 月 6 日，n。 3338 和 DGR 13.06.2016，n。 5296；认为有必要启动程序，通过在公共布告栏上发布的方式，向周二和周五在大教堂广场 (Piazza Duomo) 市场经营者、在公共区域开展手工艺活动、食品和饮料供应、转售报纸和期刊的经营者更新特许经营权，回顾艺术。伦巴第大区政府决议附件“A”第 3 条2020 年 12 月 14 日第 XI/4054 号法令规定，市政府有义务在核实以下要求后，于 2020 年 12 月 31 日之前启动续约程序（第 3 条第 3.2.1 点第 2 款）：
对移动设备进行手工跟踪的深度学习实施的初步调查
摘要 - 手动跟踪是计算机图形和人机交互应用程序的重要组成部分。使用RGB摄像机没有特定的硬件和SENS（例如，深度摄像机）允许为大量设备和平台开发解决方案。尽管提出了各种方法，但由于阻塞，复杂的背景以及各种手势和手势，单个RGB摄像机的手跟踪仍然是一个具有挑战性的研究领域。我们提出了一个移动应用程序，用于从智能手机摄像机捕获的RGB图像中进行2D手跟踪。图像是由深层神经网络处理的，并经过修改，以解决此任务并在移动设备上运行，以寻找性能和计算时间之间的折衷方案。网络输出用于显示用户手上的2D骨架。我们在几种情况下测试了我们的系统，显示了交互式手动跟踪水平，并在变化的亮度和背景和小遮挡的情况下取得了令人鼓舞的结果。索引术语 - 深度学习，人类计算机互动，图像处理，手跟踪
高热容量板手工焊接组装工艺
双列直插式封装安装在垫片上，以使引线肩部脱离镀通孔的边缘。这样做的好处是，当焊料通过孔时，可以减少肩部的散热效应；它还可以避免肩部和镀通孔边缘之间出现所谓的汗焊点，而汗焊点会影响焊料提取/元件移除过程。然后将干净的烙铁头放在镀通孔的 ss 上，也接触元件引线，并添加少量焊料以形成焊桥。允许停留时间约为 2 秒，然后将焊锡丝送入点式热电偶和烙铁头之间的接头中。如果焊料渗透不成功，则移除焊料，并重复试验，使用连续更长的停留时间，最长可达约 6 秒，然后再送入焊锡丝。结果发现，将焊锡停留时间增加到 6 秒以上并不能改善结果，而且由于可能导致层压板损坏和金属间化合物厚度过大，因此这样做也不可取。如果仍发现焊接不成功，则尝试以下每一种补充加热方法：
高热容量板手工焊接组装工艺
双列直插式封装安装在垫片上，以使引线肩部脱离镀通孔的边缘。这样做的好处是，当焊料通过孔渗透时，可以减少肩部的散热效应；它还可以避免肩部和镀通孔边缘之间出现所谓的汗焊点，而汗焊点会影响焊料提取/元件移除过程。然后将干净的烙铁头放在镀通孔的 ss 上，也接触元件引线，并添加少量焊料以形成焊桥。允许停留时间约为 2 秒，然后将焊锡丝送入点式热电偶和烙铁头之间的接头中。如果焊料渗透不成功，则移除焊料，并重复试验，使用连续更长的停留时间，最长可达约 6 秒，然后再送入焊锡丝。结果发现，将焊锡停留时间增加到 6 秒以上并不能改善结果，而且由于可能导致层压板损坏和金属间化合物厚度过大，因此这样做也不可取。如果焊接仍然不成功，则尝试以下每一种补充加热方法：