14、调解人与机器:理解用户行为与隐私保护

调解人与机器:理解用户行为与隐私保护

1. 引言

在当今数字化时代,人机交互变得日益复杂,隐私保护也成为了一个重要议题。巴沙尔·努赛贝(Bashar Nuseibeh)是开放大学和Lero(爱尔兰软件工程中心)的教授,他在研究中探讨了如何在开发涉及人机交互的软件时,平衡功能性和隐私保护,并强调了理解用户行为模式的重要性。本文将详细介绍努赛贝的研究成果和见解,帮助读者更好地理解这一领域的挑战和解决方案。

2. 用户记忆与隐私保护

2.1 触发短语的记忆效应

努赛贝进行了一项实验,研究用户在隐私问题出现时的记忆情况。实验中,参与者被要求填写一个简短的在线多项选择问卷,关于他们的行动,然后选择一个触发短语帮助他们稍后记住。结果发现,即使在几周后的后续访谈中,参与者能够记住行动及其背景的详细信息,但只有在被提醒他们选择的触发短语时,他们才能回忆起具体情况。这表明,特定提示对记忆有显著的影响。

实验步骤 描述
1 参与者填写简短的在线问卷
2 选择一个触发短语
3 几周后进行后续访谈

2.2 隐私感知的产品设计

努赛贝展示了两个对比视频,一个是正面宣传一款名为“节食者眼镜

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为系统鲁棒性。
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