42、阿曼元宇宙创新平台采纳中中介因素的影响

阿曼元宇宙创新平台采纳中中介因素的影响

1. 引言

近期疫情的蔓延,迫使教育机构迅速转向各类在线远程教学环境,以避免面对面的互动。主要采用了异步和同步两种授课方式,这也是二维虚拟环境中最便捷的在线学习模式。异步在线学习平台有Moodle和Blackboard等;同步在线学习平台则包括Zoom、Adobe Connect和VooV Meeting等,这些平台能让学习者和教育者进行即时互动。这些学习平台具有易获取和经济实惠的特点,可作为传统实体教室的替代方案。

不过,这两种互动模式虽被广泛应用,但在教育层面也暴露出一些局限,比如学生自我认知不佳、注意力不集中,教师负担加重而非学生,进而导致学业成绩不佳和学生学习动力不足。因此,具备三维虚拟教学环境的元宇宙成为解决方案之一,它能让用户在虚拟空间自由互动,有数字对象满足需求。元宇宙不仅适用于教育环境,还涉及政治、经济和社会研究等领域。此前已有研究提出多种模型和理论,来衡量元宇宙的采纳或接受情况,大多整合了Venkatesh等人开发的模型以及技术接受与使用理论(UTAUT)。

本研究旨在基于概念模型,运用结构方程模型(SEM)探究影响阿曼学生采纳元宇宙的因素,分析各因素与元宇宙采纳之间的结构关系。纳入可能直接或间接影响元宇宙采纳的各种属性,有助于从众多属性中找出最有效的因素,如用户可及性、用户移动性、创新性和产品知识等。为区别于其他研究,本研究借助感知价值和感知普遍性这两个中介变量,考察直接和间接影响。该研究的独特之处在于将基于技术的特征与基于个人的特征相关联,还采用了机器学习(ML)算法和结构方程模型(SEM)等混合分析方法,以及重要性 - 绩效图分析(IPMA)来评估重要性和绩效因素。

2. 过往研究与知识缺口 <
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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