管理安全风险。本文描述并解释了航空领域的安全管理系统。本文介绍了三种航空安全管理方法:被动、主动和预测。目的是展示安全管理系统在三种方法中的运作方式。本文的重点是预测安全管理方法、其优势和潜在用途。还概述了航空业使用的预测方法。该研究收集了有关每种安全管理方法的信息,并揭示了它们之间的相关性,从而提高了我们对安全管理系统的总体理解。根据本文所述研究,作者建议开发一种更先进的安全管理系统,即预测性安全管理系统,该系统将需要开发一个扩展且组织良好的安全数据库,以及使用预测(预报)方法来识别潜在和新出现的危险、趋势和行为模式。
摘要 — 强大的计算和通信技术的可用性以及人工智能的进步使得新一代复杂的人工智能密集型系统和应用程序成为可能。此类系统和应用程序有望在社会层面上带来令人兴奋的改进,但它们也为其发展带来了新的挑战。在本文中,我们认为重大挑战与定义和确保此类系统和应用程序的行为和质量属性有关。我们从与工业、交通和家庭自动化相关的复杂人工智能密集型系统和应用程序的相关用例中特别得出四个挑战领域:理解、确定和指定(i)上下文定义和要求,(ii)数据属性和要求,(iii)性能定义和监控,以及(iv)人为因素对系统接受度和成功的影响。解决这些挑战意味着需要将新的需求工程方法集成到复杂、人工智能密集型系统和应用程序的开发方法中的流程支持。我们详细介绍了这些挑战并提出了研究路线图。
本文提出了一种增强的脑机接口运动想象方法。用于康复治疗,结合幻觉图像的大脑刺激因为想象的方式动作是需要长时间练习的。因此,通过感官从外部刺激刺激的方法是提高效率本研究主要分为两个部分:(1)电影格式的调查与研究脑机接口的幻觉(2)具有想象运动的脑机接口结合虚幻运动图像的刺激这项研究利用风力涡轮机模型来诱发大脑的变化。测试了具有不同叶片数量的风力涡轮机模型。研究发现,96 叶片风车模型能够最有效地刺激大脑。该模型与运动想象法结合使用。这种混合大脑连接系统可以生成命令通过接口程序设计的算法,用两个命令来控制康复装置,用于抬起左臂或右臂。该实验由LabVIEW软件开发,共有8名志愿者参与,采用了脑-身体接口系统。想象一下这些动作以及它们如何组合来比较性能。实验结果表明,所提方法可以提高准确率约为4%~6%。视觉刺激提高了指令生成的速度,因此组合方法的效果可能仅仅归功于虚幻的视觉刺激方法。未来将会见证算法的发展。检查性能并制定在实际应用中正确使用手部康复设备的指南和病人的手臂
摘要:如今,现代信息系统(新兴技术)正日益成为我们日常生活中不可或缺的一部分,并开始对人机交互(HCI)专业人员构成严峻挑战,因为移动和云计算以及物联网(IoT)领域的新兴技术要求 HCI 专家在系统界面设计方面投入更多精力。随着移动平台用户数量的增加,如今包括儿童、老年人和残疾人或有障碍的人,他们都要求一个有效的用户界面,能够满足他们多样化的需求,即使在移动中,也随时随地。本文回顾了当前与现代信息系统设计的 HCI 界面设计方法相关的文章(43),旨在确定和确定这些方法的有效性。研究发现,当前的 HCI 设计方法基于桌面范式,无法为移动平台用户提供基于位置的服务。研究还发现,由于这些技术的灵活性,HCI 专家用于用户界面设计的几乎所有当前界面设计标准都不是有效的,并且不支持新兴技术。根据审查结果,该研究建议将以人为本的设计与敏捷方法相结合进行界面设计,并呼吁未来的工作使用定性或定量方法来进一步研究人机交互界面设计方法,重点关注基于云的技术和其他组织信息系统。 关键词:人机交互设计方法;信息系统开发;新兴技术;移动平台;敏捷方法;用户界面 引用方式:Yakubu Bala, M., & Damla, K. (2021)。面向信息系统开发的人机交互设计方法回顾。大脑。人工智能和神经科学的广泛研究,12 (1),229-250。https://doi.org/10.18662/brain/12.1/180
摘要 — 强大的计算和通信技术的可用性以及人工智能的进步使得新一代复杂的人工智能密集型系统和应用程序成为可能。此类系统和应用程序有望在社会层面上带来令人兴奋的改进,但它们也为其发展带来了新的挑战。在本文中,我们认为重大挑战与定义和确保此类系统和应用程序的行为和质量属性有关。我们从与工业、交通和家庭自动化相关的复杂人工智能密集型系统和应用程序的相关用例中特别得出四个挑战领域:理解、确定和指定(i)上下文定义和要求,(ii)数据属性和要求,(iii)性能定义和监控,以及(iv)人为因素对系统接受度和成功的影响。解决这些挑战意味着需要将新的需求工程方法集成到复杂、人工智能密集型系统和应用程序的开发方法中的流程支持。我们详细介绍了这些挑战并提出了研究路线图。
日本正在进入超老龄化社会,近期国内海员存在短缺的风险。此外,由于许多海上事故都是由人为错误引起的,因此强烈需要先进的机械支持来减少船员劳动并提高安全性。在此背景下,船舶操作自动化的趋势正在加速。但要实现这一目标,防止与其他船舶碰撞或搁浅的避让操作必须实现自动化,而这需要超越风险评估,采取规避行动。
免责声明本学术研究论文中表达的观点是作者的观点,不一定反映美国政府或国防部的官方政策或立场。根据空军教学51-303,知识产权,专利,专利相关事项,商标和版权;这项工作是美国政府的财产。有限的印刷和电子发行权复制和印刷遵守1976年的《版权法》以及美国适用的条约。本文包含的本文件和商标受法律保护。此出版物仅用于非商业用途。未经授权发布该出版物的在线发布。允许仅将本文件复制以供个人,学术或政府使用,只要它没有改变和完成,就要求复制品信用作者和中国航空航天研究所(CASI)。需要获得中国航空航天研究所的许可才能以其他形式复制或重用其商业用途的任何研究文件。有关转载和链接权限的信息,请联系中国航空航天研究所。
然而,在复杂系统开发背景下并不存在同样的成熟度,人们只能找到一些对敏捷系统工程的粗略且相当新的引用。将敏捷框架扩展到系统开发环境的首次尝试似乎可以追溯到 2012 年底,当时 IBM 研究员 Hazel Woodcock 提议重新审视系统工程的敏捷宣言(见 [76])。在这一开创性举措的指导下,国际系统工程理事会 (INCOSE) 的一个工作组于 2014 年开始研究敏捷系统工程(见 [38]),并定期发布有关这一主题的内容,尤其是 BP Douglass 于 2015 年底出版的第一本教科书(见 [28])。最后,还要指出的是,SAFe 团队的一次相当近期的首次尝试——据我们所知可以追溯到 2017 年 10 月——提出了基于模型的系统工程敏捷框架的草图。然而,最后一个建议被简化为非常少的想法,根本没有详细内容,而且显然不是很有效,也没有得到实际系统开发实验回报的支持(参见[58])。
摘要 简介 世界上 1900 万名视障儿童中,约 70% 至 80% 的儿童患有可预防或可治愈的疾病,只要及早发现即可。儿童视力筛查是一种基于证据且经济有效的检测视力障碍的方法。然而,目前的筛查计划面临几个限制:需要培训才能有效执行,缺乏准确的筛查工具以及幼儿协作能力差。其中一些限制可以通过新的数字工具克服。实施基于人工智能系统的系统可避免解释视觉结果的挑战。TrackAI 项目的目标是开发一个识别视力障碍儿童的系统。该系统将有两个主要组成部分:一种在数字设备 DIVE(综合视觉检查设备)中实施的新型视觉测试;以及将在智能手机上运行的人工智能算法,用于自动分析 DIVE 收集的视觉数据。方法与分析 这是一项多中心研究,至少有五个位于五个不同地理位置的研究地点的中心参与招募,覆盖欧洲、美国和亚洲。这项研究将包括年龄在 6 个月至 14 岁之间的儿童,他们的视力发育正常或异常。该项目将分为两个连续阶段:设计和训练人工智能 (AI) 算法以识别视觉问题,以及系统开发和验证。研究方案将包括由经验丰富的儿科眼科医生进行的全面眼科检查,以及使用 DIVE 进行的视觉功能检查。对于研究的第一部分,将为每个 DIVE 检查提供诊断标签以训练神经网络。为了进行验证,将眼科医生提供的诊断与 AI 系统结果进行比较。伦理与传播 本研究将按照良好临床实践原则进行。本方案已于 2019 年 1 月获得阿拉贡临床研究伦理委员会 CEICA 批准(编号 PI18/346)。
社会各领域的技术进步日新月异,导致了新型、现代化、杀伤力更大、精确度更高的武器和军事装备的发展。战斗和其他行动的开展速度影响着作战区机动部队速度的提高。因此,现代指挥和控制系统指挥部需要处理和传输大量数据,时间因素越来越不能适应。因此,根据及时、可靠和准确的数据和信息对其活动做出决策的一方将处于优势地位。及时准确的信息可以节省物力资源,并合理地调动人员。因此,为了满足安全部队的需求,有必要开发一个指挥信息系统 (CIS),该系统将监测指挥和控制系统的现代趋势。