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基于四元数和动态逆的无人机精确航迹控制
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船舶操控台控制界面人机工程设计标准研究
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
LED 驱动控制/键盘扫描专用集成电路TM1650
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
3通道LED恒流驱动专用电路TM1914A
功能说明 1、模式设置 本芯片为单线双通道通讯，采用归一码的方式发送信号。芯片接收显示数据前需要配置正确的工作 模式，选择接收显示数据的方式。模式设置命令共48bit，其中前24bit为命令码，后24bit为检验反码， 芯片复位开始接收数据，模式设置命令共有如下3种： （1）0xFFFFFF_000000命令： 芯片配置为正常工作模式。在此模式下，首次默认DIN接收显示数据，芯片检测到该端口有信号输 入则一直保持该端口接收，如果超过300ms未接收到数据，则切换到FDIN接收显示数据，芯片检测到该 端口有信号输入则一直保持该端口接收，如果超过300ms未接收到数据，则再次切换到DIN接收显示数据。 DIN和FDIN依此循环切换，接收显示数据。 （2）0xFFFFFA_000005命令： 芯片配置为DIN工作模式。在此模式下，芯片只接收DIN端输入的显示数据，FDIN端数据无效。 （3）0xFFFFF5_00000A命令： 芯片配置为FDIN工作模式。在此模式下，芯片只接收FDIN端输入的显示数据，DIN端数据无效。 2、显示数据
算法控制、角色压力与员工变革态度的关系研究
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。
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通过控制流证明确保联合学习
摘要 - 联邦学习（FL）作为一个分离的机器学习范式的出现，引入了新的Cybercurity挑战，尤其是威胁模型完整性和参与者隐私的对抗性攻击。本研究提出了一个受控制流（CFA）机制启发的创新安全框架，传统上用于网络安全，以确保软件执行完整性。通过在FL框架内集成数字签名和加密散布，我们对整个网络跨网络的模型更新的完整性进行了验证，从而有效地减轻了与模型中毒和对抗性干扰相关的风险。我们的方法是将CFA原理应用于FL的新颖性，可确保参与节点的贡献是真实且未受到损害的，从而在不损害计算效率或模型性能的情况下增强了系统的弹性。对基准数据集，MNIST和CIFAR-10的经验评估证明了我们的框架的有效性，在完整性验证和身份验证方面达到了100％的成功率，以及针对对抗性攻击的明显韧性。这些结果验证了提议的安全性增强和开放途径，以提供更安全，可靠和意识的分布式机器学习解决方案。我们的工作弥合了网络安全与分布式机器学习之间的关键差距，为Secure FL中的未来进步奠定了基础。索引术语 - 填充学习，网络安全，控制流证明，数字签名，哈希
