摘要：为探究民航从业人员发现安全问题后自愿报告意愿的影响因素,提高民航各单位主动报告平台运行效果,按照组织、个人、信息3个主要层面,选择系统设计、安全文化、公司政策、个体认知、利己考虑、利他考虑、信息严重程度、信息发生频率及信息价值共9个子层面,构建了包含29项指标的自愿报告意愿影响因素指标体系。根据指标体系设计问卷,向多家航空公司不同岗位的一线员工发放问卷,并利用均方差决策法计算指标权重。结果表明：1）员工心情是报告意愿最主要的影响因素,其次是领导层重视程度;2）报告意愿与员工身心状态有关;3）组织因素与信息因素既直接影响报告意愿,又对个人因素产生间接影响。

摘要：为了更加系统全面地分析民机着陆冲出跑道风险,采用Bow-tie模型进行研究。在着陆冲出跑道原因辨识方面,结合SHEL模型和Reason模型对这些事故的原因进行了具体分析,得到了着陆冲出跑道的形成机理,最终将着陆冲出跑道影响因素归纳为机组技能失误、机组违反程序或标准、机组丧失情景意识、机组资源管理失效、航空器机械故障、不利天气条件影响、跑道湿滑或污染、跑道设计缺陷等,并基于上述分析结果绘制航空器着陆冲出跑道Bow-tie图,对着陆冲出跑道的原因和后果以及相应的预防和控制措施进行了描述。最后对着陆冲出跑道历史数据进行统计,结果表明,机组因素和环境因素是导致着陆冲出跑道最主要的两个原因,提出着陆冲出跑道防范的重点,从系统角度提出了民机着陆冲出跑道的风险管理办法。

摘要：为解决民航不安全事件信息中分类不准确的问题,提出一种基于机器学习的数据清洗方案。首先,设计了一种基于one class svm的异常值筛选模型,筛选出现有航空不安全事件信息中事发阶段中标签错误的数据。其次,建立了一种基于BERT的分类模型对分类正确数据进行训练,利用经过训练的模型对筛选出来的异常数据进行重新分类。最后,将清洗后的数据与原始数据进行比较,清洗后的数据标签准确率提高了10.2%。实验结果表明,基于机器学习的数据清洗方法能够实现民航安全信息的数据清洗,提高了数据质量。

摘要：介绍了计算机飞行计划系统的设计和实现过程,给出了实现该系统的软硬件环境,说明了其中的一些关键技术和解决方案,同时,还介绍了该系统的主要功能,并对进一步的工作和这项技术的应用前景作了展望。

摘要：搜索引擎已经成为我们访问互联网的主要入口,但是搜索引擎的返回信息准确率低已经成为我们有效利用网络资源的一个主要障碍。理解用户的输入语义,并能返回准确的信息的语义搜索引擎一直是人们的期望,也是近几年研究的热点。本文基于语义表达的基本原理,利用自然语言中处理词语语义歧义的重要手段——词语同现,构造词语同现矩阵,设计具有语义理解能力的搜索引擎,并通过实验证明可以很好的理解用户的输入,提高返回信息的准确率。

摘要：新课程改革的潮流使得以学生为本的教学观念在教育界风靡开来,这一教学观念要求教师在教学设计当中更多的关注学生本身的学习体验和学习感受,更多的尊重学生在学习过程中的心理体验和兴趣方向,从而让学生在愉悦的学习体验当中学好课程。同时,生本意识还注重教师在课堂上对于学生学习自主性和创新意识的调动。本文主要探究生本意识下教师如何在初中体育课堂教学当中最大限度的照顾学生的学习体验,并对教学设计的具体方法进行经验分享。