62、注意力、意图目标与干扰调解:提升工作效率的新途径

注意力、意图目标与干扰调解:提升工作效率的新途径

在当今信息爆炸的时代,人们在工作中常常会受到各种干扰,如即时通讯消息、邮件提醒等,这些干扰不仅会打断我们的工作节奏,还可能降低工作效率和质量。如何有效地调解这些干扰,成为了提高工作效率的关键问题。本文将介绍一种基于用户目标、任务和活动的干扰管理系统,探讨其在提升工作绩效和减少干扰方面的有效性。

1. 干扰管理器的实现与特点

干扰管理器的决策模块是作为Trillian™的附加组件实现的。Trillian™是一款独立的聊天客户端,支持AIM、ICQ、MSN、雅虎信使和IRC等多种通讯协议。这种实现方式使得干扰管理器能够轻松部署并集成到当前系统中,用户无需丢失现有联系人,也无需学习新的界面。

IM客户端提供了独特的定制功能,如联系人消息历史记录和先进的自动化系统,可根据客户端内发生的任何事件触发相应操作。这使得干扰管理器能够“捕捉”传入的干扰并对其进行控制。

2. 实验评估

为了评估干扰管理器在调解干扰方面的有效性,进行了一项实验,将其与现有界面进行对比。
- 实验目的 :评估干扰管理器在生产力和用户满意度方面的表现。生产力通过客观性能指标衡量,如总体目标完成情况、完成活动、任务或目标所需的时间;用户满意度则通过主观指标评估,以衡量用户对给定任务和总体目标的满意度。
- 主要变量 :主要因变量为绩效和感知干扰,还使用了其他几个变量来确认任务是否正确执行,包括任务时间、处理的通知数量、每封邮件花费的时间和STAI7得分。
- 实验假设
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【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想工程应用技巧。
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