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1.
1月12日凌晨,有用户反映中国电信出现断网情况,波及全国多个城市。中国电信表示,1月12日00:27,由于网络设备故障,局部互联网出现拥塞,经紧急处置,已于00:51修复完毕。这并非是我国电信运营商近期内的第一次断网事件。从运营商角度来看,应用层面的网络中断更为平常,例如近期多地出现高峰期刷不了健康码的现象,影响了居民的出行。而大型互联网应用(如视频、短视频、微博)突然不能访问或访问速度突然变慢的情况更是时有发生。  相似文献   
2.
《信息与电脑》2022,(1):29-31
手机App设计中,交互动效的使用越来越广泛。在动效设计中需要同时兼顾产品层级表达和用户体验需求,考虑用户感受与操作反馈。运动曲线的使用有助于UI设计师正确地完成动效设计。本文对App动效的重要元素即运动曲线进行了分析,并详细介绍了标准运动曲线在实现缓入缓出中的作用,最后给出了AE(AdobeAfterEffects)运动曲线的设计方法。  相似文献   
3.
如今,在国内游戏行业,“女性玩家非常重要”的理念早已贯彻到游戏圈上上下下。同样,以女性为主的女性游戏市场也被众厂商看着是兵家必争之地。可以说,游戏市场从来没有如此渴望过女性玩家。女性玩家们游戏最早被看作是男性的快乐源泉,但是如今,很多游戏在男女的比例上相差已经不大,甚至在2021微信公开课PRO上,讲师togo谈到,在小游戏平台上,2020年30岁以上用户占比为65%,男女比例为5:5,女性用户比传统游戏平台更多一些。  相似文献   
4.
为完善云服务平台产品设计知识发现系统,同时进一步提升需求与服务的匹配效率,提出一种基于转换器的双向编码表征(BERT)和随机Lasso的产品关键设计特征识别方法.首先,实验采用真实产品用户反馈数据集并对其进行人工标注,以BERT预训练语言模型为基础,建立输出层以训练设计领域命名实体识别模型,实现对显性设计特征的自动识别.实验表明,所提方法可以实现较好的性能,精确率、召回率、F1分数分别为90.55%、97.16% 和93.68%.同时,提出一种知识迁移思想,在当前大数据环境下,利用随机Lasso算法挖掘其中蕴含的关键设计特征并加以重用,实现了对隐性设计特征的精确定位.  相似文献   
5.
为解决用户认知差异性及局限性所导致的需求获取不充分的问题,提出一种面向相似认知用户集群的TRIZ系统资源需求获取模型.该模型通过模糊卡诺方法对产品用户需求进行分类优化,使用K-modes算法对用户进行聚类分析,获取具有相似认知类型的用户集群;分析集群中已存在的用户属性、使用环境属性等超系统资源并进行拓展演化,获取潜在超系统资源;根据新资源特性得到产品潜在需求与产品设计目标.以自走式圆捆机为例证明了该方法的有效性.  相似文献   
6.
为实现产品的可持续设计,使企业在竞争市场中占据有利地位,提出了基于改进质量功能展开(Q FD)的产品可持续设计模块重要度判定方法.针对需求评价环境的不确定性和用户的偏好表达,利用混合信息表征Q FD中的用户需求评价,考虑到语言术语更符合专家在模糊情境下的表达习惯,利用犹豫模糊语言集表征Q FD中需求和模块的关联关系;构建均衡接近模型,获得具有高认同度的用户层面的需求重要度,联合期望关联和偏差最大化构建模型,获得具有高区分度的专家层面的需求重要度,设置调节参数,确定需求最终重要度;考虑到专家的有限理性行为以及传统判定方法易造成决策补偿性问题,将前景理论和复杂比例评价方法相结合确定模块重要度,以实例验证了所提方法的有效性.  相似文献   
7.
微博是一个可以分享生活、发表看法、发泄情感的社交平台,由于数据量大且易于获取,微博数据已被广泛用于网络用户情感分析.传统对微博进行情感预测的研究没有考虑用户的用词喜好、语言风格等个性化因素的影响,使得情感分类结果的准确性不高.首先通过分析用户兴趣特征构建用户兴趣词典,在此基础上提出基于用户兴趣词典的情感分类模型;然后利用长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)分类准确性高的特点训练一个通用的LSTM分类模型;最后利用支持向量机融合不同模型以得到最终的情感分类结果.实验结果表明,与支持向量机、朴素贝叶斯等传统分类器相比,基于用户兴趣词典与LSTM的个性化情感分类方法在分类精度上有较大提升;与LSTM、循环神经网络等深度学习方法相比,该方法在保证运行效率的前提下能获得更高的分类精度.  相似文献   
8.
随着大规模风电以及能量枢纽接入配电网,配电网故障后抢修重构面临新挑战,提出一种考虑客户画像和能量枢纽的配电网多目标多故障抢修重构模型。通过对配电网用电客户多因素精准画像,确定权重,建立兼顾客户画像和能量枢纽的配电网多目标抢修重构模型,提出一种改进NSGA-II算法以适应对模型求解,从而获得Pareto解集,并利用模糊最大满意度进行决策。算例仿真表明所提模型正确有效,与传统模型相比更加精细而客观。  相似文献   
9.
10.
在机器人流程自动化(Robotic Process Automation, RPA)软件中,经常采用序列推荐系统让机器人完成判断、选择等人工处理的任务。然而常用的序列推荐系统受限于序列信息的提取困难等问题,难以得到广泛应用。为了解决这一问题,构建一种基于Inception的卷积序列推荐模型,把时间和潜在空间中的用户行为序列信息嵌入进一幅“图像”中,并通过动态和静态2种不同的卷积层提取其中的局部特征,全面地提取用户的短期兴趣偏好,同时将用户嵌入矩阵作为用户的长期兴趣偏好嵌入到卷积层的输出中,共同构建完整的用户兴趣偏好,提升推荐性能。通过在3种公开数据集MovieLens 1M、Gowalla、Steam上分别进行实验,验证了基于Inception的卷积序列推荐模型的性能优于最新的序列推荐模型,在Top-N序列推荐的3种评价指标中(精确率、召回率、平均AP值),平均提升幅度在10%左右,单个指标上的最大提升幅度为14%。  相似文献   
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