65、虚拟助手在疫情防控与社交互动中的应用研究

虚拟助手在疫情防控与社交互动中的应用研究

1. 新冠疫情下的虚拟安全助手Chloe

1.1 疫情背景下的办公场所安全需求

新冠疫情改变了组织的运营方式,保障办公场所的安全成为当务之急。传统的体温筛查方法虽然有效,但需要人工安保人员时刻在场,存在感染风险,同时管理人员还需跟踪所有进入场所的员工和访客信息。

1.2 Chloe的功能特点

为实现员工无接触的安全通行,Chloe作为一种虚拟人类安全助手应运而生。它具有以下功能:
- 准确检测与体温测量 :能够精准识别面部并测量体温,准确判断员工是否适合进入办公场所。
- 访客管理 :可以检测访客,必要时对访客面部信息进行重新训练。
- 记录功能 :记录员工和访客的到达时间、体温等信息。
- 定制化与虚拟接待 :可根据每个组织的需求进行完全定制,还能充当虚拟接待员,减轻员工的工作负担。

1.3 用户研究结果

为测试Chloe作为虚拟安全助手的有效性和性能,进行了用户研究。参与者在接受Chloe筛查后填写在线表格,记录互动过程中的反馈。结果显示,Chloe能够准确识别人员、检查体温异常,并为所有员工提供安全进入通道,还能确保遵守新冠安全措施。不过,在隐私保护和响应时间方面存在一些局限性,未来将进行改进。大部分员工对Chloe给予了积极评价,并对其作为虚拟安全助手感到满意。

1.4 Chloe功能总结表格

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,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma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)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
内容概要:本文围绕电力系统状态估计中的异常检测分类展开,重点介绍基于Matlab代码实现的相关算法仿真方法。文章详细阐述了在状态估计过程中如何识别和分类量测数据中的异常值,如坏数据、拓扑错误和参数误差等,采用包括残差分析、加权最小二乘法(WLS)、标准化残差检测等多种经典现代检测手段,并结合实际算例验证方法的有效性。同时,文档提及多种状态估计算法如UKF、AUKF、EUKF等在负荷突变等动态场景下的应用,强调异常处理对提升电力系统运行可靠性安全性的重要意义。; 适合人群:具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事电力系【状态估计】电力系统状态估计中的异常检测分类(Matlab代码实现)统自动化相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握电力系统状态估计中异常数据的产生机制分类方法;②学习并实现主流异常检测算法,提升对状态估计鲁棒性的理解仿真能力;③服务于科研项目、课程设计或实际工程中的数据质量分析环节; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,配合电力系统状态估计的基本理论进行深入理解,重点关注异常检测流程的设计逻辑不同算法的性能对比,宜从简单案例入手逐步过渡到复杂系统仿真。
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