11、老年群体与移动技术:打破沉默,展现多元实践

老年群体与移动技术:打破沉默,展现多元实践

1. 全球人口老龄化与移动技术普及现状

全球人口正呈现老龄化趋势,据世界卫生组织预测,60岁及以上人口比例的增长速度超过其他任何年龄组。预计在1970年至2025年间,老年人口将增加约6.94亿,增幅达223%,其中80%生活在发展中国家。与此同时,全球范围内手机和网络服务的普及程度显著提高,预计到2010年底,用户订阅数将达到50亿(占比83%)。然而,这些技术的普及在全球和不同人群中并不均衡。例如,2008年,欧盟16至74岁人群中87%宣称自己是手机用户,但65至74岁的老年人中仅有62%表示使用这一日益普及的通讯工具。

2. 老年群体在研究中的缺失

尽管老年群体在人口统计学上具有重要意义,但他们在无线行业的统计研究以及日常媒体使用和实践的批判性媒体研究中却常常被忽视。在媒体报道、营销和学术研究中,对移动电话的关注往往集中在年轻人的使用实践、新技术的前景以及老年人使用的问题上。而且,大多数研究没有对老年用户进行细致区分,通常将55岁以上的人群归为一类,与对年轻用户按年龄分段(如14 - 17岁、18 - 24岁等)的详细研究形成鲜明对比。

3. “移动组合”的概念

“移动组合”这一术语源自布鲁诺·拉图尔的观点,他认为“社会”是一系列行动的组合,而非一个固定的实体。移动组合不仅指各种移动设备(如个人数字助理、无线笔记本电脑)的存在,还包括人类和非人类参与者之间的实践、关系和动态关联。要理解这一组合中权力的轮廓、迂回和沉淀,就需要跟踪参与者本身,了解他们的创新以及如何使各种元素相互契合。

4. 老年群体的“积极老龄化”与移动技术

“积极老龄化”

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值