52、Meerkat、Tuba与语音界面的文化设计探索

Meerkat、Tuba与语音界面的文化设计探索

不同内容类型展示的影响

不同内容类型在展示方式上存在显著差异。以Facebook帖子为例,发布者和他们的伙伴会进行一些幽默的反思。然而,这些帖子在公共场合展示时也会引发担忧,比如家里有访客时。由于内容来源广泛,且是为不同受众撰写的,在动态社交环境中展示这些内容并非易事。这尤其体现在需要解释摘录中的信息,或者需要在特定受众面前展示自我的某些方面。例如,一位参与者在有访客时表达了自己的尴尬:
- A:“是的,当新客人来并摆弄了一会儿它的时候。”
- S:“因为里面有很多令人尴尬的Facebook内容,我实际上没给妈妈们看……”[笑着说]
- K:“你为什么会因为一个狂欢夜而尴尬呢?”
- S:“只是我不想每次都向她们解释每一件事。”

不同内容类型的整合既有积极影响,也有消极影响。一方面,它通过放弃选择和提高参与者的参与度,增加了惊喜元素;另一方面,广泛的主题范围和不同的内容来源也导致了一些期望上的不匹配。

Meerkat和Tuba的设计目标与效果

设计Meerkat和Tuba的目标是创建专门用于回忆目的的设备,摆脱现有的数字内容展示技术。通过引入代理、随机性、陌生化、惊喜和放弃选择等元素,探索了让人们更深入参与个人数字内容的可能性。这些设备的部署让我们更深入地了解了人们对这类技术的接受和拒绝情况,以及为什么某些功能在特定环境中效果良好,而在其他环境中却相反。

尽管在设计设备时考虑了上下文因素,但很明显,人们的生活阶段、家庭情况和日常习惯(或缺乏这些习惯)对参与者与设备的感知和互动有显著影响。Meerkat和Tuba要么与现有的社会背景特征产生良好共鸣,

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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 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)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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