21、大学生多设备学习与智能辅助系统虚拟顾问研究及智能屏幕适老化设计探索

多设备学习与适老化设计研究

大学生多设备学习与智能辅助系统虚拟顾问研究及智能屏幕适老化设计探索

在当今数字化学习和智能设备普及的时代,大学生的学习方式和智能设备的使用情况发生了很大变化,同时智能屏幕在人们生活中的应用也越来越广泛,但针对大学生和老年人这两个不同群体的相关研究具有重要的现实意义。下面将分别介绍大学生多设备学习与智能辅助系统(IAS)虚拟顾问的研究情况,以及基于情绪调节的智能屏幕适老化设计方法。

大学生多设备学习与IAS虚拟顾问研究

研究通过在线调查,旨在了解大学生多设备学习行为以及他们对IAS虚拟顾问设计的看法和偏好。结果显示,大多数学生在在线学习过程中会使用多种设备,如智能手机、笔记本电脑、耳机和平板电脑等。

  • 多设备学习行为 :学生倾向于使用复杂的多设备组合进行学习,但他们仍采用传统的设备操作方法,如依次或单独操作各种设备,这非常耗时。未来需要设计一种有效的过渡方法,以支持多设备学习环境中的任务切换。基于多设备的IAS虚拟顾问可能是一个有前景的解决方案,它能为每个设备实现灵活的多模态交互。此外,研究还发现了一些典型的多设备学习危机场景,如知识获取和生成,以及协作和互动活动。由于使用多设备可能会给学生带来额外的压力,因此在这个过程中需要关注可能出现的危机场景。
  • 学生对IAS虚拟顾问的看法和偏好 :研究表明,根据学生的个性特征和学习特点,通过IAS虚拟顾问为学生提供一些提醒和建议是可行的,如解决问题的一般方向、知识点和提示、解决问题的具体指导步骤以及情感支持和鼓励。一般来说,学生更喜欢从同学和老师那里获得帮助,因此当虚拟顾问充当促进者或同伴时,他们会更自在。除了拟人化的代理设计,使用
基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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