18、虚拟现实中社交技能训练的探索与实践

VR社交技能训练的实践与挑战

虚拟现实中社交技能训练的探索与实践

1. VR场景开发的数据源

在开发VR场景时,采用了两个数据源。其一,是从团队研讨会上定期获取的常规数据。在这些研讨会上,团队旨在分析和提升协作质量,人们被要求依据给定的类别描述日常互动以及工作场所氛围,同时表达“良好协作”对他们而言的含义。其二,是与中层管理人员开展的一系列研讨会,共同创建了以“如何以赞赏的方式拒绝员工请求”为主题的典型工作场景。

2. 戏剧和技术挑战

从这些研讨会中衍生出的挑战是,要将该主题转化为有趣的互动体验。玩家应体验到既想支持员工,又不得不拒绝合理请求之间的紧张感。他们不仅要在认知层面,还要在情感层面面对理想中支持型管理者形象与实际缺乏时间资源之间的矛盾,尤其是在难以确定优先级的紧张情况下。

日常办公生活中有许多情况能体现这种潜在的紧张关系,即便只是两次会议之间或办公室走廊里的简短对话。尽管一人提出请求,另一人拒绝的对话看似简单,但它涉及人类几乎能自然感知的社交和情感层面,而虚拟对话者却难以察觉。

这一挑战具有双重性:
- 从戏剧角度看,需构建一个能代表多种不同工作场景的对话,但又不能过于笼统,以免无法引发情感共鸣。
- 就VR体验而言,要应对一系列限制,这些限制使语音和情感识别系统难以进行真实对话。换句话说,要找到一种方法,将用户的学习体验与机器的学习相结合,使机器学习成为共创过程的一部分。

解决方案如下:
- 第一轮对话保持线性,玩家至少在第一轮无法积极解决与虚拟代理的冲突。
- 第二轮,玩家可探索构成线性对话的各个虚拟层面,训练社交互动的反思能力。
- 插入能实现机器学习的互动元素,以便在社交技能训练

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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