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为探究手机移动端网店页面设计对服装网店销售的影响,提高网店销售额,文章基于问卷调研及部分服装网店页面的综合分析,挑选出粉蓝、蓝绿、青紫3种颜色设计及3种不同的页面版式设计。利用眼动仪实验和消费者感性评价分析捕捉消费者在浏览网店时的视觉信息与页面版式设计的关系,得到不同颜色和款式的最佳搭配效果,并实际应用于店铺运营。结果表明,优秀的版式设计及适合的配色方案可以极大地增加消费者浏览时的兴趣与关注度,将实验结论应用于真实的服装网店,店铺的支付转化率有所上升且店铺的失跳率有所降低。实验结论可为服装网店的页面提供设计依据。 相似文献
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文章着重研究子集模拟中马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)抽样算法的抽样效率与计算精度。首先,阐述可靠度子集模拟的基本原理与中间状态样本生成的各种MCMC抽样算法,在稳态马尔可夫链构造基础上提出延迟拒绝MMH(Modified Metropolis Hasting)算法,通过在MMH算法上增加备选样本的延迟拒绝步提高MMH算法的抽样效率;阐述基于随机游走与基于扩散方程MCMC方法中建议分布的差异,进一步对备选样本接受率为1的preconditioned Crank-Nicolson(pCN)算法和条件抽样(Conditional sampling, CS)算法开展研究,证明两种算法的等价性;推导有效样本量的计算方法,提出采用有效样本量与总样本量的比值定义MCMC方法的抽样效率。通过复杂目标分布的样本生成研究不同MCMC抽样算法建议分布及其参数对备选样本接受率与抽样效率的影响,最后通过计算实例研究子集模拟过程采用不同MCMC抽样算法得到失效概率的相对误差及其变异性,揭示不同MCMC抽样算法对失效概率计算精度的影响。研究表明:不同MCMC抽样算法生成备选样本的接受率及其自相关性受建议分布及其参数影响较大,对于复杂的目标分布,pCN算法和CS算法的抽样效率较高,延迟拒绝MMH算法次之;采用CS算法和延迟拒绝MMH算法进行子集模拟得到的失效概率精度较高且变异性较低;增加子集模拟中间状态样本量可以提高失效概率计算精度并降低其变异性。 相似文献
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《高科技纤维与应用》2022,(1)
帝人公司宣布推出采用该公司专有的丝束展开技术开发的轻质、坚固且具有成本效益的碳纤维机织物。这种新型机织织物由3K(3,000)碳纤维长丝纱线制成,适用于需要低重量和设计灵活性的应用,例如汽车内饰材料和体育用品。帝人公司利用其内部的丝束展开技术,成功地将3K织物从成型厚度0.2毫米减薄至约0.15毫米,与1K机织物成型为碳纤维增强塑料(CFRP)时的厚度相同。 相似文献