15、通信中的媒介差异与对话代理心理状态影响

通信中的媒介差异与对话代理心理状态影响

1. 通信媒介差异结论

计算机中介通信(CMC)提供了一些面对面交流(FtF)所没有的工具,如可回顾性和可修改性。在CMC和FtF中,有些话语标记是相同的,比如“okay”和“alright”,但大多数不同,例如“oh”“umm”和“uh - huh”。虽然缺少某些话语标记可能会降低听众的理解度,但计算机界面有能力弥补这种媒介间的差异。这不仅需要了解在CMC界面中需要哪些话语标记,还需要知道如何让用户利用界面设计中提供的这些工具。FtF的丰富线索是否能为对话者带来优势,取决于他们是否利用了所提供的工具,也取决于正在执行的特定任务。

2. 对话代理研究背景

人们倾向于将具有人类属性的计算机视为真人进行交互。因此,人机界面越符合人类的交流方式,其使用就越容易和便捷。可以通过具身对话代理(ECAs)来达到这种一致性,ECAs是能够与用户进行自然、类人交流的计算机生成动画角色。在这项工作中,使用了由电信巴黎技术研究中心开发的具身对话代理Greta进行测试。

人类对话者在对话中分别扮演说话者和倾听者的角色,每个角色都有其行为属性,现在也在努力赋予虚拟人类这些属性。早期项目通常关注说话者的行为,而当前工作则专注于虚拟倾听者行为的建模。主动倾听是对话代理行为的一个重要方面,代理在这个角色中产生的反馈信号与三个主要因素有关:看到的内容、听到的内容以及倾听者的内部心理状态。产生反馈信号需要理解对话者的话语,但关键限制在于在说话者说完之前无法对其话语进行部分解读,进而导致同步问题。

该工作的背景是“讲故事实验中机器人和代理的多模态反馈”项目,此项目处于人机交互(HCI)和人机机器人交互(HRI)的交叉领域,尤其侧重于

基于STM32 F4的永磁同步电机无位置传感器控制策略研究内容概要:本文围绕基于STM32 F4的永磁同步电机(PMSM)无位置传感器控制策略展开研究,重点探讨在不依赖物理位置传感器的情况下,如何通过算法实现对电机转子位置和速度的精确估计控制。文中结合嵌入式开发平台STM32 F4,采用如滑模观测器、扩展卡尔曼滤波或高频注入法等先进观测技术,实现对电机反电动势或磁链的估算,进而完成无传感器矢量控制(FOC)。同时,研究涵盖系统建模、控制算法设计、仿真验证(可能使用Simulink)以及在STM32硬件平台上的代码实现调试,旨在提高电机控制系统的可靠性、降低成本并增强环境适应性。; 适合人群:备一定电力电子、自动控制理论基础和嵌入式开发经验的电气工程、自动化及相关专业的研究生、科研人员及从事电机驱动开发的工程师。; 使用场景及目标:①掌握永磁同步电机无位置传感器控制的核心原理实现方法;②学习如何在STM32平台上进行电机控制算法的移植优化;③为开发高性能、低成本的电机驱动系统提供技术参考实践指导。; 阅读建议:建议读者结合文中提到的控制理论、仿真模型实际代码实现进行系统学习,有条件者应在实验平台上进行验证,重点关注观测器设计、参数整定及系统稳定性分析等关键环节。
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