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World File Search System醉驾
事件链模型已经失去作用
与我们所做的事情相关的内容完全包含在事件链模型中。这有助于我们完全避免聚光灯。当链中只包含直接或简单的关系时，这通常很容易实现。例如，很难将人类行为反向链接到影响该行为的系统设计。飞机或飞行员-车辆界面的设计涉及什么“事件”？并且一个论点很容易提出，本质上是说，由于并非每个人在遇到这些情况时都会犯错误，因此这些情况不是原因。例如，其他飞行员在狮航坠机前驾驶过 737 MAX，他们能够克服设计缺陷。因此，设计缺陷不能成为事故的“原因”。这里争论的是，只有直接原因存在且重要，间接原因则不然。吸烟不会导致肺癌，因为不是每个吸烟的人都会得肺癌，也不是每个得肺癌的人都吸烟。我们为了我们自己的目的而简化因果机制，或者可能只是因为我们更容易理解和让每个人都同意。但是，你真的相信吸烟与患肺癌无关吗？否认这种关系（正如烟草研究所几十年来成功做的那样）是否会导致有效的预防措施？
建议引用：Puranam, Phanish (2021)：人机协作决策作为组织设计问题，《组织设计杂志》，ISSN 2245-408X，Springer，Cham，第 10 卷，Iss。2，第 75-81 页，https://doi.org/10.1007/s41469-021-00095-2
在这篇简短的观点文章中，我提出了一些想法，即我们如何将人类与人工智能算法之间的协作决策概念化为组织设计中的一个问题。虽然人类与人工智能算法之间可能存在多种交互形式，但这里的论点与知识工作最相关，在知识工作中，人类和人工智能算法通过某种形式的协作，共同做出由第三方实施的决策（例如选股、投资、判刑、筛选候选人）。我将这些情况称为“人机协作决策”（或 HACD）。这些论点也可能适用于人类训练人工智能算法（例如，通过观察人类驾驶来学习的自动驾驶汽车）或反之亦然（例如，基于聊天机器人的语言学习应用程序）的情况，或使用算法来改善人与人之间的匹配（例如，社交媒体平台上的朋友建议），但需要一些我在这里没有涉及的其他考虑因素。在下文中，我将“人工智能”和“算法”这两个术语与“机器学习”（ML）互换使用。我知道并非所有算法都是人工智能，也并非所有人工智能都是机器学习（Broussard 2018；Raj and Seamans 2019），但我的
蒙茅斯县综合规划...
每四年，新泽西州的 21 个县都会根据 a) 设立酗酒、教育、康复和执法基金 (AEREF) 的州立法的法定要求 (PL1983，c.531，经 PL1989 第 51 章修订) 和 b) 州规划政策的要求，制定县级酗酒和药物滥用预防、治疗和康复支持服务综合计划 (CCP)。CCP 记录了县级当前和新出现的药物使用趋势，以及县级预防、早期干预、治疗和康复支持过程中药物滥用服务的可用性和组织情况。授权立法进一步规定，CCP 特别关注青少年、酒驾司机、妇女、残疾人、雇员和犯罪分子的需求。自 2008 年以来，部门政策要求各县将同时患有共病的人和老年人添加到该名单中。根据记录的需求和对可衡量的服务“差距”的分析，各县有责任提出合理的投资计划，用于支出 AEREF 资金和补充州拨款，这两项资金均根据各县的人口相对权重、人均收入和治疗需求分配给各县，以弥补已确定的服务“差距”。
任务 108 - 兰伯特飞机
本章重点介绍了仪表板和航空电子设备，凭借 Filip Lambert 的专业知识，它们已经成为一个相当复杂的整体。我曾经和一位备受推崇、现已退休的老派飞行教练一起飞行。你知道的，他的飞行日志上有数千小时的飞行时间，驾驶过的飞机类型比我吃过的热晚餐还要多。他曾经讲述过他曾经驾驶虎蛾飞机在 10,000 英尺的高空飞过伦敦市中心并能够俯视白金汉宫的故事。没有大惊小怪，只是在精神和触觉上尽情飞行。当然，没有无线电、最少的仪器、只有一张地图和一块手表的想法非常吸引人，但在英格兰东南部拥挤的天空中，那些日子早已一去不复返。但对我来说，那种自由和放松的飞行方式可以通过使用一些现代技术来部分恢复。当我驾驶俱乐部飞机（我的情况是 PA-28 或 C172）时，我喜欢在操纵杆支架上安装一个小型便携式 GPS，它会轻轻地发光，以确认我实际上身处我认为的位置。我可以使用无线电检查目的地的咖啡馆是否仍然营业，并宣布我的到达，应答器让我可以选择在更受控制的空域飞行。也许可以去勒图凯吃午餐。乐趣和自由仍然存在
任务 108 - 兰伯特飞机
本章主要介绍仪表板和航空电子设备，Filip Lambert 对此非常精通，因此这些设备非常复杂。我曾经跟随一位备受推崇、现已退休的老派飞行教练飞行。你知道，他的飞行日志上有数千小时的飞行时间，驾驶过的飞机种类比我吃过的热晚餐还要多。他曾经讲过他驾驶虎蛾飞机在 10,000 英尺的高空飞越伦敦市中心，并俯视白金汉宫的故事。无需大惊小怪，只需以最佳的精神和触觉飞行即可。当然，闲逛、不使用无线电、使用最少的仪器、只带一张地图和一块手表的想法非常吸引人，但在英格兰东南部拥挤的天空中，那些日子早已一去不复返。但对我来说，使用一些现代技术可以部分恢复那种自由和放松的飞行方式。当我驾驶俱乐部飞机（我的情况是 PA-28 或 C172）时，我喜欢在轭架上安装一个小型便携式 GPS，它发出微弱的光芒，以确认我实际上在我认为的地方。我可以使用收音机检查目的地的咖啡馆是否仍然开放，并宣布我的到来，应答器让我可以选择在更受控制的空域飞行。也许去勒图凯吃午饭。乐趣和自由仍然存在
bevdriver：利用LLMS中的BEV地图进行强大的闭环驾驶
摘要 - 自主驾驶有可能为更有效的未来移动性奠定基础，要求研究领域通过安全，可靠和透明的驾驶来建立信任。大语言模型（LLM）具有推理能力和自然语言的理解，具有作为可以与人类互动和为人类驾驶员设计的环境互动的自我运动计划的普遍决策者的潜力。尽管这条研究途径很有希望，但当前的自动驾驶方法通过结合3D空间接地以及LLMS的发展和语言能力来挑战。我们介绍了BEV-驱动程序，这是一种基于LLM的模型，用于Carla中的端到端闭环驾驶，它利用潜在的BEV功能作为感知输入。bevdriver包括一个BEV编码器，以有效地处理多视图图像和3D LiDAR点云。在一个共同的潜在空间中，BEV特征通过Q-前者传播，以与自然语言指示保持一致，并传递给LLM，该LLM预测和计划在考虑导航说明和关键场景的同时，可以精确的未来轨迹。在Langauto基准测试中，与SOTA方法相比，我们的模型在驾驶得分上的性能高达18.9％。
前进
新奥尔良大学（SUNO）和位于洛杉矶巴吞鲁日的国会大厦公园博物馆（Capitol Park Museum）正在共同赞助旅行，同时黑人电影系列和对话：小组讨论。CAAAS将在黑色面板讨论时赞助驾驶来开始系列。此活动定于2021年7月15日，下午6:00至晚上8:30（CST）。注册现已在suno.edu开放。链接到面板：https：//bit.ly/3vdazau这种多种努力，利用电影，讲座和讨论，将突出非洲裔美国人在追求全面公民的同时克服旅行和流动性障碍的斗争。小组成员如下：Gretchen Sorin，《黑色时驾驶：美国的种族，空间和流动性》的作家/导演；电影制片人里克·伯恩（Rick Burns），《黑色时期驾驶：种族，空间和流动性》的导演兼制片人；路易斯安那州代表界E，埃德蒙·乔丹（Edmond Jordan）；最后，新奥尔良市的前独立警察监视器苏珊·赫特森（Susan Hutson）。该活动将由著名的社会正义倡导者和法律学者安吉拉·艾伦·贝尔（Angela Allen-Bell）主持。
人工智能与印度空战的未来
以色列王牌战斗机飞行员吉奥拉·埃文-爱泼斯坦 (Giora Even-Epstein) 在自传《鹰眼》中回忆了驾驶战斗隼 F-16 的经历，并评论说“驾驶 F-16 与我驾驶过的其他飞机都不同。感觉更像是电脑在驾驶飞机，而不是飞行员。”1 继火药和核武器之后，人工智能 (AI) 在战争中的使用可以被视为战争的下一次革命。2 人工智能应用越来越多地被纳入军事系统、自主武器、侦察和监视平台等。作为一种军民两用技术，它对未来军事力量分配的影响正在世界各地广泛讨论。人工智能引领进步的可能性开启了军备竞赛的范围，随着时间的推移，常规军事能力将变得越来越不重要。有报道称人工智能已经在模拟中击败了专业飞行员。 2020 年，美国空军官员与人工智能特工 ALPHA 展开了一场空中缠斗，ALPHA 每次都成功击落了美国官员。3 此外，据称，经过训练后，廉价计算机或智能手机中运行的人工智能系统可能会胜过人类飞行员。4 未来，大量微型隐形无人机将蜂拥进入敌人的空域/AD 系统，并严重破坏许多重要目标。5 无人平台将迅速普及，无论目前争论如何，同时使用有人和无人平台都将成为一种普遍做法
驾驶员对动态信息标志安全活动信息的响应 http://www.virginiadot.org/vtrc/main/online_reports/pdf/20-r16.pdf TRIPP SHEALY, P
最终合同 14. 赞助机构代码： 15. 补充说明：这是一份 SPR-B 报告。 16. 摘要：“愿 4 日与你同在，文字我不会”之类的信息越来越多地用于吸引驾驶员的注意力。非传统安全信息的开发和使用与以前在高速公路标志上显示的信息截然不同。这些信息试图激发情绪反应，并可能引用流行文化、体育等主题，或使用押韵来提高其有效性。不幸的是，几乎没有实证证据衡量这些信息在改变驾驶员行为方面的有效性，也没有关于如何针对特定人群发送信息的指导。本研究的目的是了解全国范围内正在显示哪些类型的非传统安全信息，衡量它们的有效性，并确定这些信息对驾驶员的任何潜在负面影响。非传统安全信息是从全国各地收集的，并根据其预期行为、预期情绪反应和信息主题（例如体育、押韵、流行文化）进行分类。为了衡量这些非传统安全信息的有效性，300 人阅读了 80 条信息。信息根据他们的行为、情感和主题进行分组。参与者被问及他们对这些信息的看法，以改变驾驶员的行为、识别信息的意图并回忆信息。还观察了参与者在阅读信息时的神经认知反应。一种名为功能性近红外光谱的神经成像仪器被用来量化非传统信息在驾驶员中引起认知注意力的差异。结果表明，人们认为所有类型的非传统安全信息都是有效的。关于分心驾驶和不系安全带驾驶的信息、旨在激起负面情绪的信息以及使用统计数据的信息被认为最有可能改变驾驶员的行为。性别、年龄和驾驶行为对感知的影响很小。与男性相比，女性更有可能相信非传统安全信息是有效的。与 65 岁以下的驾驶员相比，65 岁以上的驾驶员更有可能相信非传统安全信息是有效的。与中等风险驾驶员相比，低风险和高风险驾驶员更有可能相信非传统安全信息是有效的。与分心驾驶、酒驾和系安全带的信息相比，有关一般安全驾驶和一般激进驾驶的信息被严重误解。关于分心驾驶和酒驾的信息最容易被记住。关于分心驾驶的信息、带有幽默的信息以及使用文字游戏和押韵的信息会显著提高大脑的认知激活水平。认知激活的增加是注意力增加的代表。阅读信息时认知激活的最高水平发生在与情绪控制和文字处理相关的大脑区域。驾驶员越年轻，大脑这一区域的信息参与度增加得越多。这些结果证明，驾驶员认为非传统安全信息是有效的，而且特定的信息比其他信息更有效。关于分心驾驶的信息、包含幽默的信息以及使用文字游戏和押韵的信息在多种有效性衡量标准中排名靠前。提供了创建新信息和针对特定人群的建议。17 关键词：18. 分布声明：非传统安全信息、动态信息标志、DMS、功能性近红外光谱、fNIRS
谢恩·S·维斯利上校
Shane S. Vesely 上校是夏威夷珍珠港-希卡姆联合基地太平洋空军总部参谋长。他负责制定计划、政策和程序，以确保太平洋空军总部工作人员高效运作，并与下属指挥部和机构无缝对接。Vesely 上校在马萨诸塞州贝弗利长大，毕业于美国空军学院，获得土木工程学士学位。他在哥伦布空军基地参加过 UPT 训练，并在全球完成了多项作战任务。他曾担任中队、大队和联队指挥官。他是一名拥有 4,500 多小时飞行经验的指挥官飞行员，曾驾驶过 T-37、T-1、C130-E、MC- 130E、MC- 130H、MC-130J、C-208、UV-18B 和 CN-235。在担任现职之前，他曾担任太平洋特种作战司令部副司令。他已婚，妻子是来自阿肯色州谢里登的 Francis J. Goode，育有 3 个十几岁的孩子。 教育背景 1998 年，美国空军学院，土木工程理学学士学位，科罗拉多州 2004 年，中队军官学校，麦斯威尔空军基地，阿拉巴马州 2008 年，空军指挥参谋学院，函授 2010 年，航空管理航空科学硕士，安柏瑞德航空大学，函授 2011 年，陆军指挥参谋学院，堪萨斯州莱文沃斯堡 2013 年，航空战争学院，函授 2017 年，海军战争学院，罗德岛州纽波特海军基地 任务