87、老年人设计的应用程序的可用性评估

老年人设计的应用程序的可用性评估

1. 引言

随着全球人口老龄化的加剧,健康、社会科学和经济学等研究领域对老年人的需求和挑战给予了越来越多的关注。预计到2050年,巴西人口中有五分之一将是超过60岁的老年人。这一现象不仅对社会福利体系提出了挑战,也为科技领域带来了新的机遇。为了帮助老年人保持身体和认知功能,科技公司和研究机构正在开发各种应用程序,特别是那些能够激发老年人记忆的游戏。

尽管老龄化带来了诸多优势,如丰富的经验和智慧,但衰老也可能带来负面的身体、认知和社会后果。平均视觉和听觉敏锐度显著下降,力量和反应速度也减弱。此外,老年人可能会经历记忆力衰退、感知灵活性下降以及在获取复杂心智技能方面的困难增加。为了应对这些挑战,科技界正积极开发能够帮助老年人保持认知功能的应用程序。其中,非传统设备如微软 Kinect 提供了一个很好的机会来创造能够激励老年人身体和记忆特征的游戏。

然而,这些游戏的开发和设计必须考虑到老年人的特殊需求,如用力管理、包容性设计和简单的设置程序。本文将详细介绍一个基于 Corsi 测试的 Kinect 应用程序的开发过程及其可用性评估结果,该应用程序旨在测试和训练老年人的视觉空间记忆。

2. 应用程序发展与评估

2.1 应用程序的开发背景

在应用程序开发之前,我们咨询了一位专门从事记忆问题的专业人士。他建议创建一个计算机版本的 Corsi 测试,用于分析作为治疗视觉空间记忆的一部分所存储的信息量。Corsi 测试包括向患者展示一个表格,随机放置了 9 个块。实验主持人依次触摸这些块,患者必须重复这个序列。第一个序列由一个块组成,第二个序列包含 2 个块,依此类推,直到最多 9 个块。每个序

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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