探索数字健康:Digital Wellbeing Experiments 工具包
在这个快速发展的科技世界中,我们时常在寻找与技术的平衡点。【Digital Wellbeing Experiments】工具包是一个开源项目,旨在帮助开发者和创新者构建能够提升数字生活质量的应用。这个项目源自于谷歌实验平台,目标是通过一系列的实验,激发大家对如何更好地设计并实现数字健康的思考。
项目介绍
项目包含了多种基于Android特性的示例代码,以创建适用于Digital Wellbeing Experiments的组件。每个子目录下都有一个简单可扩展的模块,可以作为你的新实验或现有项目的起点。通过这些代码,你可以了解到如何利用技术来培养更好的数字生活习惯,如专注力、避免干扰以及增加现实世界的社交互动。
技术剖析
1. Copresence(共在)
借助Nearby Messages API,设备能检测到彼此的存在。例如实验应用We Flip,当一群用户一起打开应用时,他们可以共同切换到勿扰模式。一旦有人解锁,会结束群体的勿扰状态。
2. Geolocation(地理位置)
参考实验应用Morph,它利用Google Maps Places SDK和Location & GeoFence APIs,根据用户的地理位置调整功能。这样可以根据用户所处的环境,提供更符合情境的服务。
3. Notifications(通知)
通过Notification Listener API,Post Box实验将所有通知暂时存储并稍后呈现给用户。这使得用户可以在自己方便的时候查看通知,减少即时打扰。
4. App Interaction(应用交互)
借鉴Desert Island实验,Package Manager API允许列出并跟踪用户安装的应用,从而帮助用户聚焦主要的活动。
5. Live Wallpapers(动态壁纸)
如Unlock Clock实验所示,通过Android Live Wallpaper可以实时显示解锁次数,提醒用户关注自己的手机使用习惯。
6. Scheduled Actions(定时行动)
利用Alarm Manager API,你的应用可以安排在特定时间执行任务,而非实时打扰用户。
应用场景
- 聚会模式:利用Copresence,可以创建一种共享的勿扰模式,鼓励面对面交流。
- 工作助手:结合地理位置信息,应用可以自动切换到工作模式,阻止无关应用的通知。
- 学习伙伴:通过调整应用行为,如限制社交媒体访问,帮助用户专注于学习。
- 健康监测工具:动态壁纸可以展示健康统计数据,如屏幕解锁次数,增强自我意识。
- 智能日程管理:定时发送待办事项提醒,确保重要任务不会遗漏。
项目特点
- 开放源码:所有的实验代码都可供自由使用和扩展。
- 创新灵感:提供创新思路和实际代码,助你开发出独特且有益的应用。
- 适用广泛:可应用于各种类型的应用,满足不同用户需求。
- 教育性:通过实践,学习如何更好地结合技术来关注用户福祉。
让我们一起探索这个工具包,创造属于你自己的数字健康解决方案,为用户提供更加尊重和贴心的技术体验。这不仅是一次技术之旅,更是一场关于人与科技和谐共生的探索。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C080
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python056
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0131
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00