59、助力特殊群体:个性化软件与智能日历系统的创新探索

助力特殊群体:个性化软件与智能日历系统的创新探索

在当今数字化时代,科技的发展为人们的生活带来了诸多便利,但对于学习障碍群体而言,如何让他们更好地融入信息社会,享受科技带来的福利,是一个亟待解决的问题。同时,在日常的交流和日程管理中,如何通过技术手段实现更加自然和高效的沟通,也是研究的热点方向。本文将围绕这两个方面展开探讨,一是为学习障碍群体开发个性化的即时通讯服务,二是构建自适应的日历对话系统。

为学习障碍群体定制即时通讯服务

在信息社会中,虽然已经有一些针对学习障碍群体的软件提案,例如基于象形图的网页浏览器和电子邮件客户端,但仍有部分服务尚未适配该群体,即时通讯服务就是其中之一。为了满足学习障碍群体的通讯需求,研究人员开发了基于象形图通讯系统的即时通讯服务和客户端。

在开发和评估过程中,采用了以用户为中心的设计(UCD)方法,具体步骤如下:
1. 民族志研究 :与促进学习障碍群体社会融合的非营利组织合作,让两组学习障碍群体、一名教育工作者和两名社会教育工作者参与到开发和评估过程中,以了解象形图即时通讯服务和客户端的使用场景。
2. 半结构化访谈 :考虑到学习障碍群体的沟通限制,与教育工作者和社会教育工作者进行半结构化访谈,获取学习障碍群体在沟通和用户界面设计方面的需求。
3. 用户会话 :每两周组织一次为时一小时的会话,让两组用户、教育工作者和社会教育工作者参与,检查即时通讯服务和客户端是否符合他们的需求,并观察学习障碍群体如何通过象形图与客户端用户界面进行交互。

研究结果表明,参与评估的所有用户都能够使用象形图进

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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