26、执法人员技术接受与现代安全部队知识模型探索

执法人员技术接受与现代安全部队知识模型探索

在当今信息时代,技术在各个领域的应用愈发广泛,执法部门和安全部队也不例外。本文将探讨执法人员对技术的接受情况以及一种适用于现代安全部队的知识模型——“Atrium”模型。

执法人员技术接受相关研究

在研究执法人员对技术的接受情况时,涉及到众多理论和模型。以下是一些重要的理论和相关研究:
- 技术接受模型(TAM) :Davis提出的TAM模型指出,感知有用性(PU)和感知易用性(PEOU)是影响用户接受信息技术的重要因素。例如,使用COPLINK系统时,执法人员认为该系统能提高工作绩效、增加生产力、提升工作效率,这体现了感知有用性;而认为与系统交互清晰易懂、不需要大量脑力劳动,则体现了感知易用性。
- 计划行为理论(TPB) :Ajzen的TPB理论认为,行为意向受到态度、主观规范和感知行为控制的影响。在执法人员使用COPLINK系统的情境中,同事和上级的看法会影响主观规范,而执法人员自身对使用系统的态度也会影响其行为意向。

为了更全面地了解执法人员对COPLINK系统的接受情况,研究还设计了一系列问题来测量不同的构念,具体如下表所示:
| 构念 | 测量项目 | 来源 |
| — | — | — |
| 感知有用性(PU) | - PU - 1: 使用COPLINK会提高我的工作绩效。
- PU - 2: 在工作中使用COPLINK会提高我的生产力。
- PU - 3: 使用COPLINK会提升我工作的有效性。
- PU - 4: 总体而言,我发现COPLINK在我的工作中很有用。

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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