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World File Search System技术准备
技术准备程度是尼日利亚图书馆员采用人工智能技术的预测指标
Tunmibi, Sunday 和 Okuonghae, Nosakhare，“技术准备程度是尼日利亚图书馆员采用人工智能技术的预测指标”（2023 年）。图书馆哲学与实践（电子期刊）。7876。https://digitalcommons.unl.edu/libphilprac/7876
为 UBC OKANAGAN 做好技术准备
a) CWL 凭证 b) 如何打印 c) 如何安全连接到 UBC d) 设置学生电子邮件 e) 新的 Microsoft Office 365 许可证 f) Microsoft Teams 和 OneDrive g) 发布者内容支持 6. UBC 提供的软件 7. 资源 8. 保持健康和设置工作空间的快速提示 10. 问答
根据技术准备情况/使用情况/障碍、生活空间、驾驶习惯和认知预测老年司机对自动驾驶班车的接受程度
共享自动驾驶汽车服务（即自动穿梭巴士，AS）正在全球范围内部署，并可能提高老年人（> 65 岁）的流动性、独立性和社区参与度。但是，如果老年驾驶员要接受和采用这项技术，AS 必须易于使用并提供安全保障。目前，他们接受 AS 的潜在障碍包括对系统缺乏信任和不愿采用新兴技术。技术准备情况、感知到的易用性、感知到的障碍以及使用技术的意图是老年人在接受和采用 AS 时需要考虑的特别重要的结构。同样，个人因素，即年龄、生活空间流动性、驾驶习惯和认知可以预测老年驾驶员的驾驶安全性。但是，我们不确定这些因素是否以及如何预测老年人使用 AS 的意图。在本研究中，我们研究了 104 名老年司机（M 年龄 = 74.3，SD 年龄 = 5.9）的回答，他们在乘坐道路自动班车（EasyMile EZ10）之前和之后完成了自动驾驶汽车用户感知调查（AVUPS）。研究参与者还通过技术就绪指数、技术接受度测量、生活空间问卷、驾驶习惯问卷、路径开辟测试 A 部分和 B 部分（TMT A 和 TMT B）提供了信息。老年司机的年龄、认知分数（即 TMT B）、驾驶习惯（即碰撞和/或罚单、暴露和驾驶难度）和生活空间（即老年人离开主要住所多远）被输入到四个模型中，以预测他们对 AV 的接受度——根据子量表（即使用意向、感知到的障碍和幸福感）和 AVUPS 的总接受度分数进行操作。接下来，偏最小二乘结构方程模型 (PLS-SEM) 阐明了技术准备度、感知易用性、AV 接受障碍、生活空间、碰撞和/或罚单、驾驶暴露、驾驶难度、认知和使用 AS 的意图之间的关系。回归模型表明，年龄和认知能力 (TMT B) 都不能显著预测老年驾驶员对 AV 的看法；但他们自我报告的驾驶难度 (p = 0.019) 可以预测他们使用 AV 的意图：R2 = 6.18%，F (2,101) = 4.554，p = 0.040。因此，使用意图是后续 PLS-SEM 中的因变量。PLS-SEM 的结果 (R2 = 0.467) 表明，唯一具有统计意义的
CCS的技术准备和成本
•全球碳捕获与储存研究所首席执行官Brad Page先生（联合主席）•艾哈迈德·阿尔·科特尔先生，CTO，SAUDI ARAMCO（联合主席）•Stephen Bohlen博士Stephen Bohlen博士，加利福尼亚州保护局代理州地质学家，海德·海特卡姆女士•海特·海特卡姆女士，北达克特·伊斯曼·海特卡姆（Heiti Heitkamp）。纽约州能源研究与发展局（NYSERDA）•Ardinall投资管理首席执行官Maria Jelescu Dreyfus女士•Arun Majumdar博士，PROCOURT能源学院和斯坦福大学•Nebojsa Nakicenovic博士•Nebojsa Nakicenovic博士石油研究与研究中心（Kapsarc）•国际能源局（IEA）前执行董事兼杰出能源经济学研究所的杰出研究所日本塔纳卡教授
在开发中对技术准备水平（TRL）的审查
准备水平。系统工程研究会议，加利福尼亚州洛杉矶，2006年4月7日至8日，论文号126，http://www.boardmansauser.com/downloads/2005sauserramirezvermagovecser.pdf（检索：2020年10月1日）
重新审视技术准备就绪：扩展范围的建议
技术准备水平（TRL）量表在当前（2014- 2020年）节目期间已广泛采用了欧盟，国家和地区级别的采用，作为在融资研究，开发和创新投资的工具中，以公共赠款进行融资。我们提出了这一量表的扩展和概括，即法律，组织和社会准备水平，即法律，组织和社会准备程度。唯一的，部分，法律除外，这三个拟议的量表紧密地跟踪了技术准备就绪的预期进步，并且在规范性的角度，应在任何旨在成功的技术采用试点中得到增强和支持。由此产生的4轴框架已用于评估新的和现有的数字技术在促进欧洲公共服务中创新的潜力，同时确保跨境和跨域互操作性。我们建议采用该框架作为公共部门创新政策工具，以评估欧盟资助的研究，开发和创新项目的绩效，在2021 - 2027年的下一个编程期间。
附件2技术准备水平（TRL）
1。构成了要开发的软件技术已准备好将其集成到现有系统中的水平； 2。与环境/接口相对应的原型的实现； 3。实验是由实际问题开发的。4。现有系统接口上的仿真； 5。系统的软件体系结构已经完成；和6。算法在具有预期特征的操作环境中运行（多）处理器7。“跨技术”影响（如果有）通过分析确定和确定8.已确定了系统接口要求9。系统的软件体系结构已确定10。内部接口要求的分析已完成11。功能/模块编码完成12。原型创建了13。质量和可靠性被考虑14。实验室环境已被修改以类似于操作环境
技术准备评估指南最佳...
本 TRA 指南（本指南）是 GAO 的《成本估算和评估指南》和《进度评估指南》的配套指南。3 通过本指南，GAO 正在建立一种基于最佳实践的技术成熟度评估方法，可供整个联邦政府使用。这尤其重要，因为它涉及确定计划或项目是否准备好越过通常与重大资源承诺相吻合的关键决策点。技术开发人员和项目经理也可以在项目过程中进行自我评估（本指南中称为知识构建 TRA），以帮助他们评估技术成熟度、衡量技术开发进度以及识别和管理风险，从而做出类似的评估。政府机构和行业现有的 TRA 指南可能包括类似的技术成熟度评估策略，但目前尚无广泛采用或接受的流程。科学技术、项目管理和系统工程界各自从自己的视角看待技术准备情况，这可能会导致不同的结果。此外，一些机构已经淡化了 TRA 的使用或质疑其价值。我们希望本指南能够重新激发这些组织对 TRA 的使用。