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World File Search System计算机系统
基于DAG 和AHP-TOPSIS 算法的多乘员协同任务分配方法研究
等方面 . 人机功能分配主要包括静态和动态两种类型 , 静态功能分配是从功能特性和需求分析入手 , 通过比较人 和系统在完成该功能上的能力优势或绩效优劣 , 决定该功能分配给人还是系统 . 动态功能分配方法则是在静态 人机功能分配的基础上 , 当动态触发机制响应时 , 允许系统在运行阶段根据情况的变化将功能在人与系统之间 动态地重新分配 , 提高整体的工作效率 . 多智能体的任务分配是指在作战开始前 , 指挥中心通常会根据已掌握的 战场信息 , 对己方作战单元进行任务预分配 . 但随着战场情景变化以及突发情况的出现 , 预分配方案可能会使得 执行任务的效能降低 , 多智能体如何调整自身任务 , 使得执行任务的效能保持最大是其研究的主要内容 . 计算机 任务调度研究的是将任务动态地调用给各个虚拟机并提供给用户使用 , 怎样合理地将任务分配给不同的虚拟机 , 进而提升整个系统的性能是其研究的重点 . 以上分配原则对于多乘员分配有很好的参考价值 , 但舱室乘员间任 务分配时 , 主要考虑到人的特性 , 需要以人的理论基础来加以研究 [4] . 针对实际作战过程中 , 乘员应对非预期事件效率低下的问题 , 本文提出了一种多乘员协同动态任务分配方 法 . 在非预期事件触发时 , 对任务进行 DAG 分解及分层 , 根据乘员脑力负荷、乘员能力、任务相关度以及时间成 本四个因素 , 按照一定的任务分配顺序 , 基于 AHP-TOPSIS 方法进行乘员的优选 , 实时更新乘员状态 , 并以此为 依据进行下一任务的分配 . 任务分配过程可实现随乘员状态变化而动态调整 , 达到负荷均衡、效能最优 , 从而将 多任务分配问题简化为单个任务的多属性决策问题 .
飞机座舱数字信息界面交互设计与情境意识研究综述
高的问题，在全面进入 2D 数字屏幕界面阶段后，飞 机座舱只有少数的传统机械仪表被保留，大部分的飞 行信息数据都由计算机分析后再在主飞行显示器 （ PFD ）上显示出来，这种获取信息的方式大大增强 了飞行员驾驶的安全性。平视显示器（ HUD ）是飞机 座舱人机交互界面的另一种形式。 HUD 可以减少飞 行技术误差，在低能见度、复杂地形条件下向飞行员 提供正确的飞行指引信息。随着集成化和显示器技术 的不断进步， 20 世纪末至今，飞机座舱有着进一步 融合显示器、实现全数字化界面的趋势。例如，我国 自主研发生产的 ARJ21 支线客机、 C919 民航客机， 其座舱的人机界面设计均采用触控数字界面技术代 替了大部分的机械仪表按钮 [2] 。 20 世纪 70 年代，美军在主战机上装备了头盔显 示系统（ HMDs ），引发了空中战争领域的技术革命。 在虚拟成像技术成熟后，利用增强现实（ AR ）技术 可以直接将经过计算机运算处理过的数据和图象投 射到驾驶员头盔的面罩上。例如，美国 F-35 战斗机 的飞行员头盔使用了虚拟成像技术，将计算机模拟的 数字化信息数据与现实环境无缝融合，具有实时显示 和信息叠加功能，突破了空间和时间的限制。 20 世纪 90 年代，美国麦道飞机公司提出了“大 图像”智能化全景座舱设计理念，之后美国空军研 究实验室又提出了超级全景座舱显示（ SPCD ）的概 念，充分调用飞行员的视觉、听觉和触觉，利用头 盔显示器或其他大屏幕显示器、交互语音控制系统、 AR/VR/ MR 系统、手 / 眼 / 头跟踪电子组件、飞行员 状态监测系统等，把飞行员置身于多维度的显示与 控制环境中。此外，在空间三维信息外加上预测信 息的时间维度功能也是未来座舱显示器的发展趋势 [3] 。 2020 年，英国宇航系统公司发布了一款第六代 战斗机的概念座舱，去除了驾驶舱中所有的控制操 作仪器，完全依靠头盔以 AR 形式将操作界面显示 出来。由上述分析可知，未来基于 XR 环境下的虚拟 增强型人机界面将成为飞机座舱人机交互的全新途 径之一。 在学术界，有关飞机座舱人机交互界面的研究也 取得了较为丰硕的成果，其中代表性研究成果见表 1 。
candu 工厂计算机系统 - L3Harris
L3Harris 为 SNC-Lavalin 提供了 CANDU 6 工厂的全实时模拟，该工厂在 PC/Windows 平台上运行，由业界领先的 Orchid® 模拟环境提供支持。该模拟器配备了代表 MCR 和双 DCC 仿真的交互式软面板。交互式软面板在多个视频显示单元上启用，以表示增强型 CANDU 6 (EC6) MCR。模拟的 DCC 用作基线，使用在我们的 Orchid® 建模环境中建模和验证的新 PES 控制软件迭代地更改控制程序和逻辑。此外，还提供培训和支持，以确保满足 SNC-Lavalin 的所有目标。
第 2 单元：计算机系统和智能设备
对于信息系统，硬件被定义为任何有助于输入、处理、存储和输出活动的机器。同样，对于计算机来说，硬件是执行输入、处理、数据存储和输出功能的设备的集合。换句话说，计算机系统的所有物理单元都构成了计算机硬件。输入设备从外界获取数据，数据存储在内存中。中央处理单元 (CPU) 处理这些数据，各种输出设备提供结果。组件通过系统总线相互通信。每个硬件组件在计算中都发挥着重要作用。即使在今天，系统内组件的排列方式也是冯·诺依曼在 1945 年提出的存储程序计算概念，被称为冯·诺依曼架构。智能设备使用互联网或组织网络，充当信息处理器和信息提供者。智能设备是一种电子设备，通常通过不同的无线协议（如蓝牙、Wi-Fi 等）连接到其他设备或网络，可以在一定程度上交互和自主运行。它们可以用于从智能制造到医疗保健的几乎所有行业，帮助提高效率和优化运营。
计算机系统中的可再生能源整合
摘要 本文探讨了在计算机系统中利用太阳能和风能等环保能源以应对气候变化。它详细介绍了如何降低计算机的能耗水平，并提供了已实现这一目标的实例。然而，这些问题是可以克服的。此外，它还研究了与目前相比，这种转变将如何影响环境。此外，它不仅是为了拯救世界；它还讨论了社区和经济可能如何通过创造就业机会等方面受到影响。最后，出于环境和道德原因，本文强调在计算领域转向可再生能源。为了实现这一呼吁，应该进行更多的研究。还应该进行更多的创新，同时寻找可能愿意携手将这些事情变为现实的其他团队。关键词：可再生能源、绿色计算、太阳能、风能、水力发电、能源使用、计算机、太阳能电池板、风力涡轮机、分散能源、节能、障碍、政府规则、未来变化。 1. 简介 在技术领域，全球对地球健康的关注日益增加。谈到气候变化，计算机行业正面临压力。可再生能源是一线希望。本次讨论将探讨可再生能源，如太阳能、风能和水力发电，这些能源可用于可持续地为计算机供电。在我们探索这一领域时，了解将可再生能源整合到数字基础设施中的现实影响至关重要。我们谈论的不是瓦特和伏特，而是我们的世界将会发生什么以及技术将如何塑造它。通过这项研究，我们打算让关于将可再生能源可持续地整合到计算机科学中的对话更加人性化。我们将从缺陷和发展两个方面来研究这些问题，从而分析它们如何影响我们的生活和世界。让我们拥抱复杂的本质，为迄今为止取得的成就干杯，并意识到计算系统在使用绿色能源方面的现实问题。因此，当我们一起揭开绿色计算的复杂性的神秘面纱时，我们需要一步步考虑它的成就，然后在考虑未来的替代方案时采取现实的方法，以便为世界各地的计算机提供更持久的解决方案。
飞机数字电子和计算机系统
Butterworth-Heinemann 是 Elsevier 的版权所有 Linacre House, Jordan Hill, Oxford OX2 8DP, UK 30 Corporate Drive, Suite 400, Burlington, MA 01803, USA 2007 年第一版 版权所有 © 2007，Mike Tooley。由 Elsevier 2007 出版。保留所有权利 Mike Tooley 作为本作品作者的权利已根据 1988 年《版权、外观设计和专利法》得到主张 未经出版商事先书面许可，不得以任何形式或任何手段（包括电子、机械、影印、录制或其他方式）复制、存储于检索系统或传播本出版物的任何部分 可直接从英国牛津 Elsevier 科技版权部获得许可：电话 (+44) (0) 1865 843830；传真 (+44) (0) 1865 853333；电子邮件：permissions@elsevier.com。或者，您也可以通过访问 Elsevier 网站 http://elsevier.com/locate/permissions 并选择“获得使用 Elsevier 材料的许可”在线提交您的请求。通知出版商不对因产品责任、过失或其他原因造成的任何人身伤害和/或财产损失承担任何责任，也不对因使用或操作本文材料中包含的任何方法、产品、说明或想法造成的人身伤害和/或财产损失承担任何责任。由于医学科学的快速发展，特别是，应独立核实诊断和药物剂量。英国图书馆出版数据目录记录此
自动化、生产系统和计算机集成...
本书的作者和出版商已尽最大努力编写本书。这些努力包括开发、研究和测试理论和程序以确定其有效性。作者和出版商不对这些程序或本书中包含的文档做任何明示或暗示的保证。作者和出版商在任何情况下均不对因提供、执行或使用这些程序而产生的或由此产生的偶然或间接损害负责。Pearson Education Ltd.，伦敦 Pearson Education Singapore，Pte。Ltd Pearson Education Canada，Inc. Pearson Education—Japan Pearson Education Australia PTY，Limited Pearson Education North Asia，Ltd.，香港 Pearson Educación de Mexico，S.A. de C.V. Pearson Education Malaysia，Pte。有限公司 Pearson Education, Inc.，新泽西州上萨德尔河
计算机、工程与智能系统学院
CARL 将以智能系统研究中心 (ISRC) 多年的研究为基础，该中心在神经技术和生物启发式人工智能研究方面取得了国际一流/世界领先的成果，为行业提供技术解决方案。由于 CARL 不受行业限制，它还将寻求利用高性能计算 (HPC) 的进步，将人工智能和机器学习 (ML) 技术应用于先进制造、生命和健康（包括个性化医疗）、创意产业、法律、金融科技、监管科技农业科技、绿色科技等不同领域。CIDRA 特别关注制造业，特别是人工智能在智能机器人系统中的应用，认识到五大核心技术（机器人、自动化、人工智能、工业物联网 (IoT) 和增材制造）现已足够成熟，它们为制造业在各个领域提供了巨大的机遇和挑战。 CADRIC 的商业计划大纲 (OBC) 计划于 2023 年第四季度完成，并由阿尔斯特提交给德里-伦敦德里和斯特拉班地区城市协议 (DCSDC)，专用建筑计划于 2026 年完工并投入使用。预计 CARL 和 CIDRA 将拥有一个共享空间，行业员工可以与研究人员（PDRA/博士生）、中心主任、业务/营销经理、挑战基金经理、工程师、技术人员和行政支持人员共处一室。CARL 将配备高性能笔记本电脑和 AV/多媒体/创新空间
基于大脑计算机界面的系统综述
通讯 * SAMAA S. ABDULWAHAB电气工程系，技术大学，巴格达，伊拉克电子邮件：316393@student.uotechnolology.iq.iq摘要摘要摘要未来主义时代需要手工工作的进展，甚至需要进行亚辅助依赖性和次要依赖性和脑接口（BCI）。正如文章所暗示的那样，它是人脑思维产生的信号与计算机所产生的信号之间的途径，可以将传递到动作的信号转换为动作。BCI所处理的大脑活动通常使用脑电图测量。在本文中，进一步打算对基于EEG的BCI进行可用的最新评论，重点关注其技术方面。在特定的情况下，我们提出了几种基本的神经科学背景，它们很好地描述了如何构建基于脑电图的BCI，包括评估要使用的信号处理，软件和硬件技术。个人讨论了大脑计算机界面程序，展示了一些现有的设备缺点，并提出了一些ELD的观点。