32、个性化城市探索框架与智慧感知EUD工具的研究与应用

个性化城市探索框架与智慧感知EUD工具的研究与应用

1. 城市探索框架的初步设计

城市探索框架支持四项主要功能,具体如下:
- 共享功能 :可共享各类物品,如景点描述、与景点相关的游戏和其他软件、连接景点的行程安排以及用户组合的服务。
- 定制特定领域服务 :用户通过选择喜爱的地点和创建行程来配置和安排自己的游览。
- 组合特定用户服务 :在某些事件发生时,终端用户只需描述复合服务的激活情况,无需进行详细编程。
- 探索城市 :利用定制和组合的服务来探索城市。

该框架的用户分为提供者和消费者两种角色。例如,旅游办公室和协会通常提供信息,而游客则消费信息。考虑到使用场景,框架可在桌面或移动平台上使用,初期主要聚焦于移动平台,选择安卓系统是因其支持灵活的软件组合且为开源软件。

为实现特定领域的定制和特定用户服务的组合,引入了两款应用程序:City Explorer用于共享、定制和探索,UbiComposer用于组合特定用户服务。这是考虑到服务的可重用性,因为在某些场景中的用户服务也可应用于其他领域,如上传带注释的图片在事故场景中有用,人员跟踪对照顾精神障碍患者的护理人员有帮助。

为了解普通用户对这些概念的看法以及使用该框架的意愿,进行了一项初步探索性研究。招募了12位来自世界各地、年龄在25 - 60岁之间、具有不同教育背景且有智能手机使用经验的频繁旅行者作为测试用户。结果显示,参与者对定制概念持积极态度且有信心使用,组合概念得分稍低,但结果仍为正向,鼓励进一步开发该概念。同

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)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,提出了一种结合数据驱动方法Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模预测控制相关领域的研究研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模线性化提供新思路;③结合深度学习经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想工程应用技巧。
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