本研究提出了一种决策意识的预测模型选择框架，旨在优化信息稀缺环境中的劳动力分配。通过机器学习预测工人行为并动态选择最佳模型，研究表明该方法在劳动力管理上优于传统策略。

本文介绍了一种新颖的可穿戴传感原型，用于识别制造业中工人的行为。通过使用该原型和苹果手表在制造流水线上收集和注释传感器数据，评估了硬件和神经网络模型。实验结果表明，该方法相对于基线方法具有更好的性能，具有潜力在制造业中应用。