Cognitive workload quantification for air traffic controllers: an ensemble semi-supervised learning approach
The human-automation collaboration has garnered widespread attention due to the significant challenges remaining in achieving full automation in air traffic control (ATC) systems. Accurately identifying the cognitive workload of air traffic controllers (ATCOs) is critical to ensure a seamless transi...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Yu, Xiaoqing, Chen, Chun-Hsien, Yang, Haohan |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Mechanical and Aerospace Engineering |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2025
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/182319 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Semi-supervised spam detection in Twitter stream
بواسطة: Sedhai, Surendra, وآخرون
منشور في: (2018) -
Semi-supervised classification using bridging
بواسطة: CHAN, Jason Yuk Hin, وآخرون
منشور في: (2008) -
A robust operators’ cognitive workload recognition method based on denoising masked autoencoder
بواسطة: Yu, Xiaoqing, وآخرون
منشور في: (2024) -
IMPROVING SEMI-SUPERVISED 3D OBJECT DETECTION
بواسطة: YEO QI XUN
منشور في: (2023) -
Semi-supervised learning with kernel locality-constrained linear coding
بواسطة: Chang Y.-J., وآخرون
منشور في: (2018)