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丁玉兰的人机工程学复习资料

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简介:
《丁玉兰的人机工程学复习资料》是由著名人机工程学者丁玉兰教授编著的一本针对人机工程学科目的系统性复习指南。该书内容全面,涵盖了人机工程学的核心概念、理论与实践应用,并辅以丰富的案例分析和习题练习,旨在帮助读者深入理解并掌握人机工程学的知识体系,适用于相关课程的学习者及从业人员作为参考用书。 人机工程学的复习资料对于工业设计来说非常有用,请好好学习。

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    《丁玉兰的人机工程学复习资料》是由著名人机工程学者丁玉兰教授编著的一本针对人机工程学科目的系统性复习指南。该书内容全面,涵盖了人机工程学的核心概念、理论与实践应用,并辅以丰富的案例分析和习题练习,旨在帮助读者深入理解并掌握人机工程学的知识体系,适用于相关课程的学习者及从业人员作为参考用书。 人机工程学的复习资料对于工业设计来说非常有用,请好好学习。
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    本复习资料汇集了人机工程学课程的核心知识点和重要概念,包含详细的课件内容与例题解析,旨在帮助学生理解和掌握该学科的关键理论和技术应用。 根据给定的文件信息,我们可以总结出以下与人机工程学相关的知识点: ### 1. 统计分析在人机工程学中的应用 #### 1.1 题目解析 **题目概述**: 该题考察了如何通过给定的数据进行统计分析,包括计算标准化变量(Z值)、查找概率值(p值)以及计算百分率。 **计算步骤**: - **计算Z值**:衡量某个数据点与样本均值之间的标准差数。对于本题而言,需要根据一系列测量数据来确定。 - **查找p值**:通过插值法利用0.23和0.24对应的概率值(分别为0.0910和0.0948)进行计算得出更精确的p值。 - **计算百分率**:基于找到的p值,可以确定比特定数据点高的比例为40.8%,而低于该数值的比例则为59.2%。 **实际应用**: 这类统计分析在人机工程学领域中非常常见,特别是在评估人体尺寸分布、产品设计的安全性和适用性等方面具有重要作用。 ### 2. 能量消耗与代谢率 #### 2.1 题目解析 **题目概述**: 本题主要考察了如何计算一定条件下的人体能量消耗和活动代谢量。具体地,提供了基础代谢率、相对代谢率(RMR)、体表面积等参数来求解连续作业120分钟的能量消耗总量及额外增加的活动代谢量。 **计算步骤**: - **总能量消耗**:根据给定公式进行计算得出为705.7 kcal。 - **作业(活动)代谢量**:进一步通过减去安静状态下的基础代谢率来求解,得到结果为542.8 kcal。 **实际应用**: 此类分析对于评估工作环境中的能量消耗、设计合理的工作强度和休息周期以及预防职业病等方面具有重要意义。 ### 3. 认知过程与人机交互 #### 3.1 内容解析 **认知过程概述**: 这部分内容涵盖了记忆、注意、资源操作、长时记忆、反应执行、决策选择等概念,这些都是理解人在使用设备或软件过程中行为和心理活动的基础。 **认知过程在人机工程学中的应用**: - **记忆**:通过优化界面布局减少用户短期记忆负担。 - **注意**:设计吸引注意力的元素提高操作效率。 - **资源操作与决策**:简化流程并提供直观反馈帮助快速做出正确选择。 - **知觉编码与感觉储存**:考虑用户的感知特性,如视觉、听觉等,以优化用户体验。 人机工程学不仅关注物理层面的设计,还深入理解人的认知和行为特征。综合运用这些知识可以显著提升产品的可用性和用户满意度。
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    《哈工大机器学习复习资料》是一份针对哈尔滨工业大学机器学习课程设计的学习指南,内容涵盖核心理论、算法解析及实践案例,旨在帮助学生深入理解和掌握机器学习知识。 哈工大机器学习复习笔记.pdf
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    《地震工程学》研考复习资料是一套专为研究生入学考试准备的学习材料,涵盖地震工程的基本理论、设计方法及最新研究成果,帮助考生系统掌握相关知识。 参考教材为《地震工程学》,编者是李宏男教授。资源包括武汉理工研究生期末考试真题(2020年到2021年)以及总结的复习资料,适合土木工程方面的从业人员研究学习,禁止商用,有疑问可以私信询问。
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    本复习资料专为《高级人工智能》课程设计,涵盖机器学习、深度学习和自然语言处理等核心主题,适合备考学生使用。 复习高级人工智能课程的内容主要包括回顾机器学习的基础知识、深度学习的原理以及自然语言处理的相关技术。此外,还需要掌握强化学习的基本概念及其在实际问题中的应用案例分析。通过系统地梳理这些知识点,可以帮助更好地理解和记忆复杂的算法模型,并为后续的学习和研究打下坚实基础。
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    本资源为哈尔滨工业大学人工智能课程复习材料,包含课件、习题解答及往年考题解析等,适用于备考和巩固学习内容。 2020年人工智能课件以及一套真题。
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    这份文档包含了全面的机器学习课程复习材料,涵盖算法原理、模型实现及实践案例分析,旨在帮助学生系统地回顾和掌握所学知识。 机器学习是人工智能的一个重要分支,其核心目标在于使计算机系统通过从数据中学习而非预先编程的方式提升性能。这种学习过程主要依赖于在数据中发现模式、规律和知识,并利用这些信息做出决策和预测。 聚类算法是一种无监督的学习方式,用于将数据集中的样本依据相似性分组形成所谓的“簇”。这类算法广泛应用于市场细分、社交网络分析等领域。常见的聚类方法包括K-means、层次聚类以及DBSCAN等。 监督学习则基于有标签的数据进行训练,模型通过学习输入特征与对应输出标签之间的关系来进行预测。例如图像分类和房价预测都是典型的监督学习应用场景。常用算法如决策树、支持向量机及神经网络等在这些场景中发挥重要作用。 无监督学习不依赖于带标签的数据,而是专注于发现未标记数据中的内在结构和模式。常见的任务包括聚类(如K-means)以及降维技术(例如PCA)。这类方法在异常检测和特征提取等方面具有重要意义。 强化学习是一种智能体与环境交互的学习方式,通过尝试不同行动并根据奖励反馈进行优化来解决问题。它适用于游戏策略、机器人控制等领域,并且经典的算法包括Q-learning及深度强化学习等。 逻辑回归是监督学习中的一种二分类模型,用于预测事件发生的概率,在录取未录取等情况中有广泛应用。多分类逻辑回归则可以处理三个或更多类别的问题。该方法通常采用最大似然估计(MLE)来优化参数,并通过梯度下降算法进行调整以最小化损失函数。 梯度下降是一种常用的优化策略,特别适用于求解如逻辑回归中的对数损失函数的极小值点。通过对模型参数计算其导数值并根据结果更新这些参数,我们可以逐步逼近最优解决方案。 综上所述,机器学习涵盖了数据预处理、建模及优化等多个环节。通过掌握各种算法和相关技术,可以更好地利用大数据资源进行预测与决策分析,在现代数据分析以及人工智能领域扮演着重要角色。
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    《河北工业大学软件工程复习资料》是一份专为该校软件工程专业学生设计的学习指南,涵盖了课程要点、历年试题解析及备考建议,旨在帮助学生高效准备考试。 本资源由虾皮工作室根据老师的要求整理而成,非常实用,希望能对学弟学妹们复习有所帮助。
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    本PDF文档是北京大学《人工智能概论》课程的复习资料,涵盖了课程中的核心概念、算法和应用案例等内容,有助于学生深入理解和掌握人工智能的基础知识。 《北大》人工智能概论复习材料指出:机器人是一种能够自动执行任务的机械设备。它们既可以按照人类指令操作,也可以根据预设程序运行,并且能依据人工智能技术制定的原则自主行动。通过协助或替代人们的工作,机器人服务于人类社会。