A human factors methodology for real-time support applications

A general approach to the human factors (HF) analysis of new or existing projects at NASA/Goddard is delineated. Because the methodology evolved from HF evaluations of the Mission Planning Terminal (MPT) and the Earth Radiation Budget Satellite Mission Operations Room (ERBS MOR), it is directed specifically to the HF analysis of real-time support applications. Major topics included for discussion are the process of establishing a working relationship between the Human Factors Group (HFG) and the project, orientation of HF analysts to the project, human factors analysis and review, and coordination with major cycles of system development. Sub-topics include specific areas for analysis and appropriate HF tools. Management support functions are outlined. References provide a guide to sources of further information

Learning Domain-Specific Word Embeddings from Sparse Cybersecurity Texts

Word embedding is a Natural Language Processing (NLP) technique that automatically maps words from a vocabulary to vectors of real numbers in an embedding space. It has been widely used in recent years to boost the performance of a vari-ety of NLP tasks such as Named Entity Recognition, Syntac-tic Parsing and Sentiment Analysis. Classic word embedding methods such as Word2Vec and GloVe work well when they are given a large text corpus. When the input texts are sparse as in many specialized domains (e.g., cybersecurity), these methods often fail to produce high-quality vectors. In this pa-per, we describe a novel method to train domain-specificword embeddings from sparse texts. In addition to domain texts, our method also leverages diverse types of domain knowledge such as domain vocabulary and semantic relations. Specifi-cally, we first propose a general framework to encode diverse types of domain knowledge as text annotations. Then we de-velop a novel Word Annotation Embedding (WAE) algorithm to incorporate diverse types of text annotations in word em-bedding. We have evaluated our method on two cybersecurity text corpora: a malware description corpus and a Common Vulnerability and Exposure (CVE) corpus. Our evaluation re-sults have demonstrated the effectiveness of our method in learning domain-specific word embeddings

State of The Art and Hot Aspects in Cloud Data Storage Security

Along with the evolution of cloud computing and cloud storage towards matu- rity, researchers have analyzed an increasing range of cloud computing security aspects, data security being an important topic in this area. In this paper, we examine the state of the art in cloud storage security through an overview of selected peer reviewed publications. We address the question of defining cloud storage security and its different aspects, as well as enumerate the main vec- tors of attack on cloud storage. The reviewed papers present techniques for key management and controlled disclosure of encrypted data in cloud storage, while novel ideas regarding secure operations on encrypted data and methods for pro- tection of data in fully virtualized environments provide a glimpse of the toolbox available for securing cloud storage. Finally, new challenges such as emergent government regulation call for solutions to problems that did not receive enough attention in earlier stages of cloud computing, such as for example geographical location of data. The methods presented in the papers selected for this review represent only a small fraction of the wide research effort within cloud storage security. Nevertheless, they serve as an indication of the diversity of problems that are being addressed

From Word to Sense Embeddings: A Survey on Vector Representations of Meaning

Over the past years, distributed semantic representations have proved to be effective and flexible keepers of prior knowledge to be integrated into downstream applications. This survey focuses on the representation of meaning. We start from the theoretical background behind word vector space models and highlight one of their major limitations: the meaning conflation deficiency, which arises from representing a word with all its possible meanings as a single vector. Then, we explain how this deficiency can be addressed through a transition from the word level to the more fine-grained level of word senses (in its broader acceptation) as a method for modelling unambiguous lexical meaning. We present a comprehensive overview of the wide range of techniques in the two main branches of sense representation, i.e., unsupervised and knowledge-based. Finally, this survey covers the main evaluation procedures and applications for this type of representation, and provides an analysis of four of its important aspects: interpretability, sense granularity, adaptability to different domains and compositionality.Comment: 46 pages, 8 figures. Published in Journal of Artificial Intelligence Researc

The important role of retrofitting in agricultural machinery: a case study for techniques and applications

The article provides a comparative analysis of important role of retrofitting in agricultural machinery. Over the last fifteen years, many new technologies have been developed for, or adapted to, agricultural use. Examples of these include: low-cost positioning systems, such as the Global Positioning System, proximal biomass and Leaf Area Index (LAI) sensors mounted on-board agricultural machinery, geophysical sensors to measure soil properties and low-cost, reliable devices to store and exchange/share the information. Combined, these new technologies produce a large amount of affordable high resolution information and have lead to the development of fine-scale or site-specific agricultural management that is often termed Precision Agriculture. Farming moves into the 21st century with tractors carrying satellite navigation receivers, radar guns, and computers. socioagricultural systems and, as a consequence, adopters are currently becoming more and more complex in current economies and it might prove difficult to analyse patterns and forecast trends. The conclusions of this study are of course tentative. Hence, there is need for much more detailed research and analysis concerning the attitudes of adopters of innovations in agricultural tractors, in particular in the presence of fast-changing scenarios due to a more and more acceleration of technological change.У статті наведено результати порівняльного аналізу щодо важливої ролі модернізації сільськогосподарської техніки. За останні п’ятнадцять років багато нових технологій були розроблені або адаптовані для сільськогосподарського використання. Зокрема, системи глобального позиціонування (GPS), датчики біомаси та аналізатори листкової поверхні (LAI), встановлені на борту сільгосптехніки, геофізичні датчики для вимірювання властивостей ґрунту, а також недорогі, але надійні пристрої для зберігання і обміну інформацією. У сукупності ці нові технології виробляють велику кількість доступної інформації з високою роздільною здатністю і приводять до розвитку точного землеробства. Сільське господарство переходить в 21-му столітті на трактори з пристроями супутникової навігації, радарами і комп’ютерами, і, як наслідок, соціо-аграрні системи стають все більш і більш складними для аналізу структурних змін та прогнозування тенденцій. Дослідження за вказаним напрямком розвиваються, отже, існує необхідність в більш детальних дослідженнях і аналізі, що стосується впровадження інновацій для сільськогосподарських тракторів, зокрема, в умовах швидко мінливих сценаріїв, через все більше прискорення технологічних змін. Існує необхідність в набагато більш детальних дослідженнях і аналізі в умовах поточної ринкової турбулентності і швидко мінливих технологій. Є ще одна проблема – потреба в освічених фахівцях для модернізації сільськогосподарської техніки. Крім того, експертно-консультаційні послуги теж повинні бути пристосовані до потреб і завдань переобладнання сільськогосподарської техніки.В статье приведены результаты сравнительного анализа по поводу важной роли модернизации сельскохозяйственной техники. За последние 15 лет было разработано и адаптировано много новых технологий для использования в сельском хозяйстве. К примеру, системы глобального позиционирования (GPS), датчики биомассы и анализаторы лиственной поверхности (LAI), установленные на борту сельхозтехники, геофизические датчики для измерения свойств грунта, а также недорогие, но надёжные устройства для хранения и обмена информацией. В совокупности эти новые технологии производят большое количество доступной информации с высоким разрешением и приводят к развитию точного земледелия. Сельское хозяйство переходит в 21-м веке на тракторы с устройствами спутниковой навигации, радарами и компьютерами, и, как следствие, социо-аграрные системы становятся всё более и более сложными для анализа структурных изменений и прогнозирования тенденций. Исследования в указанном направлении развиваются, следовательно, существует необходимость в более детальных исследованиях и анализе, который касается внедрения инноваций для сельскохозяйственных тракторов, в частности, в условиях быстро изменяющихся сценариев, из-за всё большего ускорения технологических изменений. Существует необходимость в намного более детальных исследованиях и анализе в условиях текущей рыночной турбулентности и быстро изменяющихся технологий. Есть ещё одна проблема – потребность в образованных специалистах для модернизации сельскохозяйственной техники. Кроме того, экспертно-консультационные услуги тоже должны быть приспособлены к потребностям и задачам переоборудования сельскохозяйственной техники