40、实时跨虚拟工作空间的双手交互及微软HoloLens 2文本输入评估

实时跨虚拟工作空间的双手交互及微软HoloLens 2文本输入评估

1. 实时跨虚拟工作空间的双手交互研究

在虚拟工作空间交互中,双手交互的不同手势组合对用户的表现和体验有着重要影响。双手交互手势的设计有着明确的隐喻,在用户研究中,主要关注这些双手手势在任务完成效率(时间和准确性)以及手部移动疲劳方面的特点和差异。

1.1 问卷分析
  • VRSQ问卷 :对VRSQ中的两个部分进行了得分计算,得分范围为[0, 100]。动眼相关(与一般不适、疲劳、眼疲劳和聚焦困难等症状相关)的平均得分是25.93(最小值:8.33,最大值:66.67);定向障碍相关(与头痛、头部胀满、视力模糊、头晕和眩晕等症状相关)的平均得分是13.33(最小值:0.00,最大值:73.33)。这两个部分的得分都处于较低水平,没有迹象表明存在VR晕动症,这与用户研究期间的观察结果一致,研究结束后没有参与者报告任何不适,可能是因为VR环境由静态对象组成,只有在用户与之交互时对象才会移动,从而在很大程度上减轻了意外感知运动的发生。
    | 类别 | 平均得分 | 最小值 | 最大值 |
    | ---- | ---- | ---- | ---- |
    | 动眼相关 | 25.93 | 8.33 | 66.67 |
    | 定向障碍相关 | 13.33 | 0.00 | 73.33 |

  • UEQ问卷 :参与者对所有26个问题给出了从 -3(极端负面)到3(极端正面)的李克特量表得分。结果是所有参与者的平均值。根据UEQ的标准解释,值在[-0.8, 0.8]表

在信息技术快速发展的背景下,构建高效的数据处理与信息管理平台已成为提升企业运营效能的重要途径。本文系统阐述基于Pentaho Data Integration(简称Kettle)中Carte组件实现的任务管理架构,重点分析在系统构建过程中采用的信息化管理方法及其技术实现路径。 作为专业的ETL(数据抽取、转换与加载)工具,Kettle支持从多样化数据源获取信息,并完成数据清洗、格式转换及目标系统导入等操作。其内置的Carte模块以轻量级HTTP服务器形态运行,通过RESTful接口提供作业与转换任务的远程管控能力,特别适用于需要分布式任务调度与状态监控的大规模数据处理环境。 在人工智能应用场景中,项目实践常需处理海量数据以支撑模型训练与决策分析。本系统通过整合Carte服务功能,构建具备智能调度特性的任务管理机制,有效保障数据传递的准确性与时效性,并通过科学的并发控制策略优化系统资源利用,从而全面提升数据处理效能。 在系统架构设计层面,核心目标在于实现数据处理流程的高度自动化,最大限度减少人工干预,同时确保系统架构的弹性扩展与稳定运行。后端服务采用Java语言开发,充分利用其平台特性与丰富的类库资源构建稳健的服务逻辑;前端界面则运用HTML5、CSS3及JavaScript等现代Web技术,打造直观的任务监控与调度操作界面,显著提升管理效率。 关键技术要素包括: 1. Pentaho数据集成工具:提供可视化作业设计界面,支持多源数据接入与复杂数据处理流程 2. Carte服务架构:基于HTTP协议的轻量级服务组件,通过标准化接口实现远程任务管理 3. 系统设计原则:遵循模块化与分层架构理念,确保数据安全、运行效能与系统可维护性 4. Java技术体系:构建高可靠性后端服务的核心开发平台 5. 并发管理机制:通过优先级调度与资源分配算法实现任务执行秩序控制 6. 信息化管理策略:注重数据实时同步与系统协同运作,强化决策支持能力 7. 前端技术组合:运用现代Web标准创建交互式管理界面 8. 分布式部署方案:依托Carte服务实现多节点任务分发与状态监控 该管理系统的实施不仅需要熟练掌握Kettle工具链与Carte服务特性,更需统筹Java后端架构与Web前端技术,最终形成符合大数据时代企业需求的智能化信息管理解决方案。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【数据融合】【状态估计】基于KF、UKF、EKF、PF、FKF、DKF卡尔曼滤波KF、无迹卡尔曼滤波UKF、拓展卡尔曼滤波数据融合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕状态估计与数据融合技术展开,重点研究了基于卡尔曼滤波(KF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)、扩展卡尔曼滤波(EKF)、粒子滤波(PF)、固定增益卡尔曼滤波(FKF)和分布式卡尔曼滤波(DKF)等多种滤波算法的理论与Matlab代码实现,涵盖其在非线性系统、多源数据融合及动态环境下的应用。文中结合具体案例如四旋翼飞行器控制、水下机器人建模等,展示了各类滤波方法在状态估计中的性能对比与优化策略,并提供了完整的仿真代码支持。此外,还涉及信号处理、路径规划、故障诊断等相关交叉领域的综合应用。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事自动化、机器人、导航与控制系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①深入理解各类卡尔曼滤波及其变种的基本原理与适用条件;②掌握在实际系统中进行状态估计与数据融合的建模与仿真方法;③为科研项目、论文复现或工程开发提供可运行的Matlab代码参考与技术支撑; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐项运行与调试,对照算法流程理解每一步的数学推导与实现细节,同时可拓展至其他非线性估计问题中进行对比实验,以提升对滤波算法选型与参数调优的实战能力。
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