62、面向老年人的增强现实应用:提升独立生活质量

面向老年人的增强现实应用:提升独立生活质量

1. 引言

随着全球人口老龄化的加剧,老年人能够尽可能长时间地独立且高质量地生活变得至关重要。欧盟统计局 2021 年 4 月的一项调查显示,仅在欧盟范围内,65 岁及以上公民的数量在 10 年内从 2010 年的 17.6% 增加到 2020 年的 20%,且这一趋势在未来几十年仍将持续。为应对这一“银色海啸”,辅助技术的广泛应用势在必行,以避免护理系统的崩溃。

现代触摸屏设备配备了各种传感器,其数据可用于跟踪活动、预测危险情况或激励健康生活方式。随着移动设备上增强现实(AR)技术的广泛普及,为老年人等目标群体利用这一基于视觉的技术提供了机会。然而,老年人在适应现代技术方面仍面临挑战,如触摸屏交互不直观、对虚拟内容感到焦虑或冷漠等。

为解决这些问题,我们提出将 AR 技术应用于老年人的日常生活,以弥合技术与日常活动之间的差距,支持他们自主独立的生活。同时,融入游戏化概念,克服老年人对技术的初始偏见。以下将介绍四个基于 AR 的独特应用:
- 药物和饮食支持:通过 AR 技术对药丸进行分类,并以 3D 形式标记出应服用的药丸。此外,扫描食品杂货的条形码可生成 AR 覆盖层,提醒用户注意不需要的成分。
- 基于位置的严肃游戏 GramoGO:通过探索周边环境寻找音乐唱片的碎片,将其带回家中组装,并在交互式 AR 留声机上播放。
- 防跌倒应用 stAiRs:一款运行在类似 AR 眼镜的头戴式显示器(HMD)上的 AR 应用,用于训练老年人爬楼梯时的安全姿势。
- 导航伴侣:一个 AR 交互式伴侣,在老年人前往陌生地方时提供支持,并帮助他们保持活跃。

2. 相关工作

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)扮演着用户与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输入框与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与优化策略研究(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与优化策略”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与优化调度。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与状态空间模型,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与稳定性。; 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与优化控制,提升系统能效与经济效益;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与代码参考;③服务于学术研究与论文复现,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、动作空间定义与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与其他优化算法的融合研究。
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