29、触摸输入的不精确、不准确与挫败感

触摸输入的不精确、不准确与挫败感

触摸和多点触摸技术引发了广泛关注,然而,以人类手指直接在屏幕上输入会带来诸多问题,从精度降低、手指遮挡,到缺乏明确的交互状态反馈等,这些问题可能导致用户对设备缺乏信心,增加挫败感和困惑,尤其在多用户系统中更为明显。下面我们详细探讨触摸式界面用户面临的七个问题及相应的解决方案。

人类手指作为输入设备的问题

在与触摸系统交互时,用户输入常导致意外行为。比如,用户用两根手指触摸对象,可能得到意外响应或无响应。这可能是硬件未检测到触摸、手指未命中目标、多指响应与预期不符、设备其他地方意外激活改变了对象状态,或者对象未启用触摸交互。

大多数应用没有明确的反馈机制帮助用户理解操作失败的原因,通常仅在操作成功时给出反馈,这就是触摸反馈模糊问题。在这种情况下,用户往往只能从极少或没有的应用反馈中推断错误原因,可能导致与系统脱节、产生挫败感或失去控制感。

为理解这个问题,对比鼠标和触摸屏操作屏幕对象的区别:使用鼠标时,用户将指针移到对象上并点击按钮;使用触摸屏时,用户直接点击屏幕上的对象。当系统未按预期反应时,鼠标输入可通过操作系统的反馈(如指针移动、按钮激活、指针位置)快速确定原因,而触摸屏系统通常依赖应用提供反馈,这增加了开发触摸应用的难度,也降低了应用间反馈的一致性。

意外行为的原因 鼠标系统的反馈 触摸系统的反馈
系统无响应 操作系统:指针移动 应用
【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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