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水和废水质量监测指南... - ewura
审计监控的目的是提供必要的信息，以确定是否符合最新坦桑尼亚标准 (TZS 789:2008 (附录 1) 中规定的所有参数值，除非可以另行确定，即给定饮用水供应中不可能存在可能导致相关参数值违规风险的浓度的参数。这将是从最新坦桑尼亚饮用水标准 (TZS 789: 2008) 规范中所含的微生物学和物理化学参数列表中选择审计监控参数的唯一标准。构成审计监控的参数如表 1 所示。EWURA 或其授权机构将作为外部审计师开展审计监控，而水务公司将作为内部审计师开展审计监控。
面部表情线索整合过程中错误监测的神经元 θ 波特征
错误监控是一种元认知过程，通过这一过程，我们能够在做出反应后检测并发出错误信号。监控我们的行为结果何时偏离预期目标对于行为、学习和高阶社交技能的发展至关重要。在这里，我们使用脑电图 (EEG) 探索了面部表情线索整合过程中错误监控的神经基础。我们的目标是研究依赖于面部线索整合的响应执行之前和之后错误监控的特征。我们遵循中额叶 theta 的假设，认为它是错误监控的强大神经元标记，因为它一直被描述为一种发出认知控制需求的信号机制。此外，我们假设 EEG 频域分量可能有利于研究复杂场景中的错误监控，因为它携带来自锁定和非锁相信号的信息。应用了一个具有挑战性的 go/no-go 扫视范式来引出错误：需要整合面部情绪信号和凝视方向来解决这个问题。我们从 20 名健康参与者处获取了脑电图数据，并在反应准备和执行期间以 θ 波段活动水平进行分析。尽管 θ 调制在错误监控过程中一直得到证实，但它开始发生的时间尚不清楚。我们发现正确和错误试验之间中额通道的 θ 功率存在差异。错误反应后 θ 波段立即升高。此外，在反应开始之前，我们观察到了相反的情况：错误之前的 θ 波段较低。这些结果表明 θ 波段活动不仅是错误监控的指标（这是增强认知控制所必需的），也是成功的必要条件。这项研究通过在复杂任务中甚至在执行反应之前就揭示与错误相关的模式并使用需要整合面部表情线索的范例，为 θ 波段在错误监控过程中的作用增加了先前的证据。
推荐引用 推荐引用 Alblooshi，Fatma Sabeel，“阿联酋使用闭路电视摄像机进行更智能监控的人工智能”（2021 年）。论文。罗彻斯特理工学院。访问自
推荐引用 推荐引用 Alblooshi，Fatma Sabeel，“阿联酋使用闭路电视摄像机进行更智能监控的人工智能”（2021 年）。论文。罗彻斯特理工学院。访问自
数据主体、数字监控、人工智能和工作的未来
工作场所监控是一种古老的做法，但随着新技术使监控实践更加多样化、普遍和广泛，并提高了雇主监控工人生活各个方面的能力，这种做法变得越来越容易和普遍。新技术创新既增加了雇主可用的监控设备的数量，也提高了这些设备提取、处理和存储个人信息的效率。数字化转型、工作设计实验和新技术确实是压倒性的方法，具有增强在工作场所处理个人数据的潜力。虽然许多活动看起来像是一个令人兴奋和充满可能性的美丽新世界，但必须考虑到工人被跟踪和监控的个人经历。现在，出现了与数据所有权、工作相关监控的权力动态、数据使用、人力资源实践和工作场所压力有关的问题，这些问题涉及所有社会经济阶层。
管理咨询：国防部应分析使用条码扫描仪对需要加强最终用途监控的国防物品进行盘点的情况
代理国防部政策副部长部分同意报告中的建议，但并未完全解决该建议。据代理国防部政策副部长称，国防部政策副部长办公室和国防安全合作局的官员每周都会与主要利益相关者会面，讨论条形码扫描仪的功效和改进，并正在努力寻求管理咨询中确定的解决方案。代理国防部副部长表示，在讨论更广泛地推广条形码扫描仪之前，需要对条形码扫描仪进行更广泛的测试和研究，届时将需要对计划的现状进行重新评估，以确定是否有必要制定行动计划和里程碑来纠正未解决的挑战。代理国防部副部长的评论不符合我们建议的意图，因此我们认为该建议尚未解决。当国防部政策副部长办公室 (OUSD[P]) 同意提供行动计划和里程碑，详细说明具体行动和时间表以解决本咨询中确定的使用手持式条形码扫描仪的挑战时，我们将认为该建议已得到解决。当 OUSD[P] 向我们提供文件证明行动计划和里程碑已经执行，且利益相关者已使用手持条形码扫描仪纠正了未解决的挑战时，我们将关闭此建议。请在 30 天内向我们提供有关正在进行或已完成的具体计划或行动的回复。如果是非机密的，请将您的回复发送至 SECRET，如果是机密的，请发送至 SECRET。
ARTES 4.0 中的 Space4Rail 下游应用 (BASS ...
提供无处不在的覆盖，实现可靠、安全的连接扩展，以补充地面通信，包括用于铁路货运和货物监控的卫星物联网，以及用于增强车载和站内连接的卫星宽带。
驾驶员监控最新技术的调查与综合
道路车辆事故大多是由于人为失误造成的，而许多此类事故可以通过持续监控驾驶员来避免。驾驶员监控 (DM) 是汽车行业越来越受关注的一个话题，它将与所有非完全自动驾驶的车辆保持密切联系，因此对于普通车主来说，它将在未来几十年内一直存在。本文重点介绍驾驶员监控的第一步，即表征驾驶员的状态。由于驾驶员监控将越来越多地与驾驶自动化 (DA) 联系在一起，本文将清晰地介绍驾驶员监控在六个 SAE 级别的 DA 中的作用。本文概述了驾驶员监控的最新技术，然后对其进行了综合，为驾驶员监控的众多表征技术提供了一个独特、结构化、多分类的视角。根据调查结果，本文从五个主要维度（此处称为“（子）状态”）表征驾驶员状态，即困倦、精神负荷、分心、情绪和受影响。 DM 的多分类视图通过一对互锁表格呈现，这些表格将这些状态与其指标（例如，眨眼率）以及可以访问每个指标的传感器（例如，摄像头）关联起来。这些表格不仅考虑了与驾驶员直接相关的影响，还考虑了与（驾驶的）车辆和（驾驶）环境相关的影响。它们一目了然地向相关研究人员、设备提供商和汽车制造商 (1) 展示了他们必须实施的大多数选项
推荐引用 推荐引用 Alblooshi, Fatma Sabeel，“人工智能在阿联酋使用闭路电视摄像机进行更智能的监控”（2021 年）。论文。罗彻斯特理工学院。访问自
推荐引用 推荐引用 Alblooshi，Fatma Sabeel，“阿联酋使用闭路电视摄像机进行更智能监控的人工智能”（2021 年）。论文。罗彻斯特理工学院。访问自
