基于情境感知工具辅助碎片化学习行为的研究

碎片化学习难以集中记录,存在无法迅速定位到自己需要的学习内容等用户体验问题.传统方法不能采集真实情境下的用户数据,无法满足研究人员的研究需求.基于此,开发一种基于用户行为的捕捉工具——CAUX(Context-Aware User Experience,CAUX),设计了具有情境感知能力的数据采集模块,自动捕捉指定App内的用户行为数据.CAUX对用户干扰性低,可以辅助研究人员捕捉典型的碎片化学习行为.对利用CAUX采集到的数据进行处理,并结合人工方法进行分析,可以发现不同情境下的用户行为和用户体验问题.     

基于NR-Transformer的集群作业运行时间预测

高性能集群的作业调度通常使用作业调度系统来实现，准确填写作业运行时间能在很大程度上提升作业调度效率。现有的研究通常使用机器学习的预测方式，在预测精度和实用性上还存在一定的提升空间。为了进一步提高集群作业运行时间预测的准确率，考虑先对集群作业日志进行聚类，将作业类别信息添加到作业特征中，再使用基于注意力机制的NR-Transformer网络对作业日志数据建模和预测。在数据处理上，根据与预测目标的相关性、特征的完整性和数据的有效性，从历史日志数据集中筛选出7维特征，并按作业运行时间的长度将其划分为多个作业集，再对各作业集分别进行训练和预测。实验结果表明，相比于传统机器学习和BP神经网络，时序神经网络结构有更好的预测性能，其中NR-Transformer在各作业集上都有较好的性能。     

运动曲线在手机App动效中的应用

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。     

基于慕课堂数据的学生学习行为分析

本文结合慕课堂线上学习数据与线下考试成绩,研究学生在线学习的行为表现与学习效果之间的关联性,所获得的信息能够体现出不同学生群体的特点以及不同学习维度的作用,从而提醒教师适时调整教学策略,持续改进,有助于教师改进教学方法,提高教学质量.     

紧耦合式物理人机系统的交互研究综述

紧耦合式物理人机系统用于人体运动功能增强与重建,已广泛应用于助老助残、康复医疗和国防军事等领域.重点对紧耦合式物理人机系统的交互研究展开综述.通过功能划分,将系统分为功能替代型、功能康复型和功能增强型三个方面,并且详细介绍了每类系统的研究情况.接着从植入式传感和外置式传感两个方面阐述了人机交互接口的现状.然后分析了紧耦合式物理人机系统交互的意图识别算法.最后对未来发展进行展望和总结.     

体系化的飞机/悬挂物电气连接系统技术研究

针对国内各类飞机平台与大中型、小型及微型等武器类悬挂物在设计集成时飞机/悬挂物电气接口通用化水平亟需提高的问题提出了一种系统化的解决方案.首先,阐述了国内外飞机/悬挂物电气连接系统相关技术的发展趋势及相关标准的发展情况;然后,分析了飞机/悬挂物电气连接系统标准簇的组成及其信号组的演变情况;最后,提出了飞机/悬挂物电气连接系统标准体系化贯彻的思路和方法,并简要说明了其应用前景.     

基于用户体验的压路机操纵手柄交互品质研究

目的以压路机操纵手柄为对象,探讨交互品质研究方法,改进用户体验。方法对交互品质进行解析,由用户体验与交互品质的关联性,提出基于用户体验的交互品质研究方法;面向压路机操纵手柄典型任务进行用户体验研究,梳理压路机手柄的操作流程,并对交互行为进行聚类分析,结合语义分析构建用户体验词库,运用半结构式访谈与问卷调查,以定量与定性方法相结合对驾驶员的操纵体验进行调研;以专家研讨的形式进行驾驶员的操纵体验向交互特征的映射,构建交互特征集,进而对操纵手柄的交互品质进行分析与阐释。结果得出了压路机操纵手柄的交互特征与交互品质。结论通过用户体验可以映射交互特征,得到了交互品质,对于从交互品质的角度指导交互设计提供了借鉴。     

机器学习在用户行为审计中的应用

本文阐述了一种利用机器学习技术对用户通信行为和消费行为数据审计,标注异常用户,提升用户发展质量、提高用户价值的方法.文中重点分析了机器学习用户行为审计系统的系统结构和异常用户判定方法,自动化的用户行为审计系统可以有效的提升准确性,降低审计人员工作强度.