22、提升用户沟通体验:多渠道通信技术与实现

提升用户沟通体验:多渠道通信技术与实现

1. 与用户沟通的重要性及场景

在实际应用中,与用户在直接用户界面之外进行沟通具有重要意义。以下通过几个例子进行说明:
- 电话 :电话的直接用户界面包括话筒和听筒,但所有电话都配备了铃声,用于通知用户有来电,这是通知用户事件的示例。
- 传真机 :许多传真机在成功发送传真后会打印送达报告,该报告辅助于构成直接用户界面的键盘和液晶显示屏,是让用户了解情况的示例。
- 银行贷款 :当你通过电话申请银行贷款时,即使原则上已获批,银行仍会将文件寄到你注册的家庭地址,你需签署并返还这些文件后,款项才会进入你的支票账户,这是将与用户的沟通作为一种安全验证形式的示例。

2. 与用户沟通的原因及类型

与用户沟通主要有通知、告知和验证三种类型,以下详细介绍:

2.1 通知

由于 HTTP 是无状态协议,让网页浏览器等待事件发生后再通知用户并非易事。以下是一些需要通知用户的场景:
- 复杂报告生成 :应用程序的复杂报告系统生成 SQL 密集型报告时,可离线生成,完成后通过电子邮件等方式通知用户,避免用户长时间等待 HTTP 请求。
- 订阅网站异常 :订阅网站每月自动从用户信用卡扣费,若扣费失败,应发送异常通知,如电子邮件邀请用户登录并提供另一张有效信用卡的详细信息。
通知方式不限于电子邮件,数据中心的运营商常用短信通知手机,以了解关键服务器或进程的状态。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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