92、上下文敏感的用户中心可扩展性在康复和运动医学中的潜力

上下文敏感的用户中心可扩展性在康复和运动医学中的潜力

1. 引言

在康复和运动医学领域,利用健身游戏和辅助系统来改善患者的表现和体验已经成为一个热门话题。这些系统不仅能够激励患者积极参与锻炼,还能实时提供反馈,帮助他们更好地理解自己的进展。然而,这些系统的成功实施依赖于其适应用户当前能力和需求的能力,以及透明地展示用户表现的能力。本文将探讨如何通过上下文敏感的用户中心可扩展性(CSUCS)方法来实现这一目标。

2. 健身游戏和辅助系统的透明适应和可视化

CSUCS方法的核心在于系统能够根据用户的实际表现自动调整难度,并以直观的方式向用户展示这些调整。通过这种方式,用户可以清楚地看到自己的进步,并且不会因为挑战不足或过度而感到无聊或沮丧。具体来说,健身游戏和辅助系统可以透明地适应并可视化用户的表现,使用户在整个过程中保持高度的参与感。

2.1 实时评估和反馈

为了维持用户的心流状态,系统必须实时评估用户的表现,并提供即时反馈。例如,在健身游戏中,用户会因为成功的活动(如接球或抓取硬币)而获得分数,而失败则会扣除分数。这些分数以绿色或红色旋转数字的形式显示,帮助用户理解自己的表现。此外,屏幕右上角的进度条会显示当前表现是否会降低(红色)、保持(黄色)或提高等级(绿色)。这种一致的可视化保持了缩放过程的透明度,并激励了用户。

2.2 用户中心设计

用户中心设计强调系统应围绕用户的需求、限制和意图来构建,而不是强迫用户适应系统的行为。特别是对于老年人和有障碍的人士,他们的身体和心理状态可能会在一天之内发生显著变化。因此,系统必须能够实时测量用户的行为,以适应这些变化。例如,当用户的反应速度下降时,

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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