1、探索普适环境下的迁移式交互应用

探索普适环境下的迁移式交互应用

1. 人机交互领域概述

人机交互是一个多学科领域,专注于计算机技术发展中的人类因素。随着计算机技术在全球范围内日益普及,以人类为中心的设计和开发方法变得愈发重要。近30年来,计算和行为科学领域的研究人员和从业者致力于确定影响这些技术发展方向的理论和实践,这些多样的工作共同构成了人机交互领域。从广义上讲,它包括研究技术能为人们做什么,以及人们如何与技术进行交互。

1.1 人机交互系列关注方向

  • 理论视角 :例如从各种行为科学中汲取的形式化方法。
  • 实践方法 :像在系统开发中有效整合用户需求的技术。
  • 社会问题 :如实用性、可用性和可接受性的决定因素。

2. 普适环境下的迁移式交互应用

2.1 整体视图

在普适环境中,一个重要方面是为用户提供自由移动并通过各种交互设备(如手机、个人数字助理、台式计算机、数字电视机和智能手表)继续与可用应用进行交互的可能性。然而,人们在更换交互设备时往往需要重新开始会话,这是一个令人沮丧的问题。迁移式交互服务能够克服这一限制,支持用户持续执行任务。这意味着交互式应用需要能够跟随用户,并在保留其状态的同时适应不断变化的使用环境。

OPEN项目(http://www.ict - open.eu/)提供了集成解决方案,能够解决设备更换、状态持久化和内容适配这三个方面的问题。通过中间件,它可以考虑并整合多个方面:
- 适配并保留与终端用户交互的软件

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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