44、疫情下舞蹈与言语治疗的数字化变革

疫情下舞蹈与言语治疗的数字化变革

1. 疫情对舞蹈艺术的影响

1.1 视觉媒体舞蹈的新特点

在新冠疫情的背景下,舞蹈艺术与视觉媒体的结合呈现出了新的特点。研究发现,视觉媒体舞蹈有其独特之处,需要从与戏剧、音乐等不同的情境去研究。例如,在与观众的互动以及制作人员之间的沟通方面,存在着改进的空间。同时,还探讨了如何利用虚拟现实(VR)、支持系统和视觉媒体提供更好的计算支持。

1.2 研究的局限性与展望

研究采用了半结构化访谈来获取深入的观点,但访谈样本较小。为了获得更准确的反馈和更广泛的结论,可以基于现有结果设计问卷,不仅收集舞蹈艺术家的意见,还收集观众的意见。尽管存在局限性,但研究结果为理解疫情下舞蹈艺术的变化提供了基础,对人机交互(HCI)研究人员设计新的交互技术具有指导意义。

1.3 相关研究案例

以下是一些与舞蹈和技术相关的研究案例:
| 研究案例 | 研究内容 |
| — | — |
| 自动化摄影中无人机捕捉主观第一人称视角镜头 | 探讨了无人机在自动化摄影中的应用,可用于舞蹈拍摄 |
| 舞蹈生产过程中的技术干预 | 研究了技术在舞蹈创作过程中的应用,如视频注释系统 |
| 当代舞蹈表演中具身体现的可视化评估 | 评估了当代舞蹈表演中具身体现的可视化效果 |

2. 言语治疗中应用程序和数字资源的接受度

2.1 研究背景与目的

随着社会老龄化、专业人员短缺和医疗保健数字化的加剧,言语和语言治疗领域也面临着变革。新的健康技术,如数字疗法和远程疗法,变得越来越重要。本研究旨在调查言语和语言

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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