55、基于运动游戏的虚弱评估与管理系统的开发与研究

基于运动游戏的虚弱评估与管理系统的开发与研究

研究流程与测量方法

在这项研究中,参与者首先在电视屏幕前通过身体动作和手势参与 VITAL 互动体验。他们需要完成有指导的平衡、步态和坐立任务,这些都与 VITAL 健康盒的不同组件和模块相关。最后,参与者回到 VITAL 移动应用扫描个性化二维码,获取健康和表现报告,然后完成一份包含人口统计信息、系统感知和可用性问题以及其他开放性问题的问卷,以收集反馈和建议。完成后,参与者会得到研究说明,并获得一张 20 美元的购物券作为感谢。整个过程大约需要 90 分钟,该研究得到了大学伦理委员会的批准。

为了评估系统的可用性,采用了两种测量方法:
- 系统可用性量表(SUS) :这是一个包含 10 个项目的有效且可靠的量表,采用 5 点李克特量表(0 = “强烈不同意” 到 4 = “强烈同意”)来评估新开发设备和系统的主观可用性。SUS 得分范围在 0 到 100 之间,得分越高表示可用性越好。根据 Bangor 等人的分类标准,得分 70 表示 “可接受的系统”,50 - 70 之间表示系统可接受但存在一些需要改进的可用性问题。
- 技术接受模型(TAM)问卷 :基于 TAM 模型制定了一份 10 项问卷,用于评估参与者对技术的感知有用性(PU)、感知易用性(PEOU)和使用意愿(ITU),采用 7 点李克特量表(1 = “强烈不同意” 到 7 = “强烈同意”)。参与者在评估后分别对 VITAL 移动应用和 VITAL 互动组件进行评价。具体项目如下表所示:

项目
下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在网页构建过程中,表单(Form)扮演着用户网站之间沟通的关键角色,其主要功能在于汇集用户的各类输入信息。 JavaScript作为网页开发的核心技术,提供了多样化的API和函数来操作表单组件,诸如input和select等元素。 本专题将详细研究如何借助原生JavaScript对form表单进行视觉优化,并对input输入框select下拉框进行功能增强。 一、表单基础1. 表单组件:在HTML语言中,<form>标签用于构建一个表单,该标签内部可以容纳多种表单组件,包括<input>(输入框)、<select>(下拉框)、<textarea>(多行文本输入区域)等。 2. 表单参数:诸如action(表单提交的地址)、method(表单提交的协议,为GET或POST)等属性,它们决定了表单的行为特性。 3. 表单行为:诸如onsubmit(表单提交时触发的动作)、onchange(表单元素值变更时触发的动作)等事件,能够通过JavaScript进行响应式处理。 二、input元素视觉优化1. CSS定制:通过设定input元素的CSS属性,例如border(边框)、background-color(背景色)、padding(内边距)、font-size(字体大小)等,能够调整其视觉表现。 2. placeholder特性:提供预填的提示文字,以帮助用户明确输入框的预期用途。 3. 图标集成:借助:before和:after伪元素或者额外的HTML组件结合CSS定位技术,可以在输入框中嵌入图标,从而增强视觉吸引力。 三、select下拉框视觉优化1. 复选功能:通过设置multiple属性...
【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略”展开研究,重点探讨了如何利用深度强化学习技术对微能源系统进行高效的能量管理优化调度。文中结合Python代码实现,复现了EI级别研究成果,涵盖了微电网中分布式能源、储能系统及负荷的协调优化问题,通过构建合理的奖励函数状态空间模型,实现对复杂能源系统的智能决策支持。研究体现了深度强化学习在应对不确定性可再生能源出力、负荷波动等挑战中的优势,提升了系统运行的经济性稳定性。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习背景,从事能源系统优化、智能电网、强化学习应用等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微能源网的能量调度优化控制,提升系统能效经济效益;②为深度强化学习在能源管理领域的落地提供可复现的技术路径代码参考;③服务于学术研究论文复现,特别是EI/SCI级别高水平论文的仿真实验部分。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,深入理解深度强化学习算法在能源系统建模中的具体应用,重点关注状态设计、动作空间定义奖励函数构造等关键环节,并可进一步扩展至多智能体强化学习或其他优化算法的融合研究
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