2009 年 5 月,瑞士联邦计量局 (METAS) 和德国联邦物理技术研究院 (PTB) 的 EURAMET 长度联系人决定进行双边比对,以校准微型坐标测量机 (micro-CMM) 的工件。此次比对是 EURAMET 研究合作项目 #1105 的一部分,项目名称为“微型 CMM 工件双边比对”。PTB 是此次比对的试点实验室。在此次合作中,对 PTB 和 METAS 提供的三个选定的微型 CMM 测试对象进行了比对测量。此次合作促成了关于合适工件以及处理和测量策略的实际问题的信息交流。这项工作将有助于未来在微型 CMM 校准这一新领域进行比对。
2009 年 5 月,瑞士联邦计量局 (METAS) 和德国联邦物理技术研究院 (PTB) 的 EURAMET 长度联系人决定进行双边比对,以校准微型坐标测量机 (micro-CMM) 的工件。此次比对是 EURAMET 研究合作项目 #1105 的一部分,项目名称为“微型 CMM 工件双边比对”。PTB 是此次比对的试点实验室。在此次合作中,对 PTB 和 METAS 提供的三个选定的微型 CMM 测试对象进行了比对测量。此次合作促成了关于合适工件以及处理和测量策略的实际问题的信息交流。这项工作将有助于未来在微型 CMM 校准这一新领域进行比对。
2009 年 5 月,瑞士联邦计量局 (METAS) 和德国联邦物理技术研究院 (PTB) 的 EURAMET 长度联系人决定对微型坐标测量机 (micro-CMM) 的校准标准件进行双边比对。该比对是 EURAMET 研究合作项目 #1105 的一部分,项目名称为“微型 CMM 标准件双边比对”。PTB 是该比对的试点实验室。在此次合作中,对 PTB 和 METAS 提供的三个选定的微型 CMM 测试对象进行了比对测量。此次合作促成了关于合适标准件以及处理和测量策略的实际问题的信息交流。这项工作将有助于未来在微型 CMM 校准这一新领域进行比对。
地图应用程序,乘客可以在此接收有关当前航线的信息。重点是探索移动增强现实在乘客自己的设备上运行的地图应用程序中的适用性。为了提供评估基础,开发了同一原型的三个版本,以测试不同类型的用户输入,以获得最简单、最舒适的用户体验。此外,根据测试对象对最积极的感知用户交互类型的反应,开发了一个完整的原型,模仿机上地图应用程序的真实功能。在此过程中,在原型的每次迭代中都实践了以用户为中心的设计方法,该方法基于以用户为中心的设计,包括用户性能测试和访谈。此外,采用了迭代过程,以进一步改进原型的每次迭代。
本文描述了飞行研究模拟器实验的导出数据。数据显示了不同的呈现形式如何影响测试对象的指令行为。根据顶级事件的数量、错误频率、执行时间和主观感知的工作量检查了表示形式算法、图像和文本。为此,在研究飞行模拟器中对 n = 93 名测试人员进行了一项研究,其中测试人员的任务是使用具有不同表示形式的自动驾驶仪降落客机。11 种不同的表示形式可能出现 14 种工作错误。此外,还有来自测试人员的问卷答案。© 2020 作者。由 Elsevier Inc. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章。(http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)
1927 年,最高法院在 Buck v. Bell 案中作出裁决,支持当时处于巅峰时期的美国优生学计划。与国家社会主义和不可信的基因伪科学的联系是 Buck 后来声名狼藉的原因之一。另一个原因是,批评者认为该案是人为的:其策略性目的是使某项弗吉尼亚法律生效,并确保优生运动取得成功,而不是解决争议。由于宪法挑战背后的战略家是一群关系紧密的精英和优生学支持者,而该案的核心测试对象处于弱势地位,Buck 提供了一个引人注目的例子,说明旨在保护社会最弱势群体的法律体系却被操纵并以改革的名义用来对付他们。今天,重要的是要记住
“与非感染者相比,对打喷嚏和生病的人的感知会激活前岛叶,这是大脑的一个区域,除其他外,它还参与内感受,即感知自身身体的生理反应,它代表了大脑和免疫系统之间的重要接口。此外,测试对象的 sIgA 释放量增加,与岛叶活动强度类似,”博士说。埃丝特·迪克霍夫 (Esther Diekhof),汉堡大学生物系神经内分泌学工作组负责人,该研究的作者。 “这表明大脑的这个区域在控制体液免疫反应方面发挥着核心作用,体液免疫反应为口腔粘膜做好与预期病原体接触的准备,例如当有人在附近打喷嚏时。”
摘要 持续的压力会对人的身心健康产生负面影响。压力监测和管理是一个活跃的研究领域,目的是分析或减轻压力的影响。检测压力的一种有前途的方法是测量生物信号,例如脑电图 (EEG) 或心电图 (ECG)。在本研究中,我们介绍了一种可穿戴的入耳式和耳罩式设备,可同时测量 EEG 和 ECG 信号。该设备由干式和软式传感电极组成,它们共形集成在耳塞表面。我们进行了一项初步研究,让测试对象接触三种标准压力源(斯特鲁普、记忆搜索和心算),同时测量他们的 EEG 和 ECG 信号。初步结果表明使用卷积神经网络对各种压力条件进行分类的可行性。