19、职场显示设备的现状与挑战

职场显示设备的现状与挑战

1. 引言

我们每周通常会花费 30 到 45 小时在工作上,还不包括往返工作地点的时间。因此,职场中的显示设备可能是我们接触和交互最多的。然而,工作性质、工作环境以及我们使用的显示设备都在不断变化。无线和移动通讯技术、大屏幕显示以及便携式计算等发展,使得如今我们日常工作中交互的显示设备在类型和形式上变得多种多样,和十年前大多数工作者只有一个阴极射线管电脑屏幕的情况大不相同。

职场中我们可能遇到的显示设备类型和完成的任务差异很大,以下是日常用户可能遇到的典型显示设备和任务示例:
| 示例显示设备 | 示例任务 |
| — | — |
| 智能手机/移动设备 | 电子邮件、电话、应用程序、网页浏览 |
| 独立桌面 LCD/TFT 显示器 | 电子邮件、文字处理、计算机辅助设计、协作工作的共享查看 |
| 大屏幕投影或平板显示器 | 讲座/演示、娱乐、共享决策查看(2D 或 3D) |
| 车载技术 | 卫星导航、娱乐/通讯系统控制 |
| 手持设备 | 在线购物签名、库存/资产管理数据收集 |
| 集成设备显示器(如笔记本电脑) | 电子邮件、图形/文字处理、视频观看 |

Perry 和 O’Hara 确定了职场中基于显示设备活动的三个关键要求:
1. 随时获取信息
2. 社交导向
3. 协调与规划

为了有效考虑人类因素要求来设计显示技术,我们需要确保所应用的评估方法和设计技术适用于当前和未来可能遇到的不同类型的工作显示设备使用场景。接下来将阐述设计职场显示设备时需要考虑的五个关键挑战。

2. 挑战 1:

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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