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。     

2020年中国电动汽车销量占全球41%

Canalys最新研究数据显示,2020年中国市场共出售130万辆电动汽车,同比增长8%,占全球电动汽车销量的41%。Canalys预测,2021年中国将售出190万辆电动汽车,增幅高达51%,将占中国汽车总销量的9%。Canalys副总裁Sandy Fitzpatrick称,电动汽车在2020年中国乘用车总销量中仅占6.3%,未来将继续增长。     

安卓平台上的医用图像信息采集系统的开发设计

为了探讨在安卓平台上构建医用图像采集系统的开发个案,分析通过以智能手机、平板电脑为核心安卓设备通过拍照获得化验单数据后进行文本识别并提交智慧医疗系统的解决方案。本文首先通过二值化算法形成低阈值图像数据,使用卷积神经元网络算法对文本进行逐一识别,使用K-means算法对识别后的单字文本进行字段记录值的整合并形成元数据库服务于其他智慧医疗系统模块。在使用9000组数据对神经元网络进行前期训练的前提下,该系统的识别准确率达到了99.5%以上。本系统具有一定的可行性,对未来智慧医疗的系统开发有实践意义。     

2020年全球黄金需求下降14%

世界黄金协会1月28日最新数据显示:2020年全球黄金需求下降14%,创下11年来最低。数据显示,2020年全球黄金需求量为3759.6吨,比2019年下降14%。其中黄金饰品需求下降最多,为1411.6吨,较2019年下降34%。世界黄金协会中国区董事总经理王立新:这个也是过去10年来相对比较低的一个年份,主要原因还是疫情造成了全球的经济不正常的状况,使得很多消费者没法正常去购买(黄金)产品。     

基于改进GNG算法的燃煤锅炉数据动态特征分析与控制

数据动态特征分析与控制技术是一种重要的数据挖掘手段,燃煤锅炉数据具有明显时序性和漂移性等特点,针对目前数据跟踪与监督算法大多缺乏动态性、实时性和稳定性等问题,设计一种基于改进生长神经气模型(GNG)的自适应聚类模型,建立基于概率、范围搜寻、节点平均距离的节点生成、删除机制,实现对漂移数据实时监控.最后以燃煤锅炉动态数据为分析对象进行实验,实验结果表明该模型和算法对动态漂移数据的实时跟踪能力更强,能对燃煤锅炉动态数据进行准确、有效的监督和控制.     

人工智能赋能在线实验教学行为分析

教学行为分析作是教学质量分析的重要组成部分，也是教学引导与反馈机制的重要依据。文章阐述了人工智能（AI）的含义及发展历程，重点分析总结了教学行为分析方法及AI在教学行为分析上的应用。文章以东南大学电工电子在线实验为研究平台，探索分析了AI技术在实验教学行为分析上的可行性，梳理了基于专家系统的在线实验分析系统的设计思路，充分探讨了“智能”教育在实验教学中的深刻内涵。     

光学透明的硅烷改性聚氨酯胶粘剂的研究

以聚碳酸酯二醇、1,4-丁二醇、3-异氰酸酯基丙基三甲氧基硅烷为原料，通过加入不同的异氰酸酯单体制备了不同的硅烷改性聚氨酯胶粘剂，研究异氰酸酯类型对硅烷改性聚氨酯胶粘剂的力学性能、光学性能、流变性能、热稳定性的影响。结果表明:使用二环己基甲烷二异氰酸酯(HMDI)制备的硅烷改性聚氨酯胶粘剂相对于六亚甲基二异氰酸酯(HDI)、异佛尔酮二异氰酸酯(IPDI)性能更佳，其PET/玻璃剥离强度为17.70 N(样条宽15 mm)，可见光透过率为99.45%，玻璃化转变温度为-20.04℃。     

富芳烃重油组分结构调变对中间相沥青形成的影响机制

对重油富芳烃组分转化为次生沥青及其氢化改性沥青的热转化行为进行了比较，并对热转化过程中体系化学结构组成特征对中间相形成的影响进行了研究。采用红外光谱及氢核磁共振波谱，对比分析了次生沥青及其氢化改性沥青的化学结构组成特征；借助偏光显微镜、X射线衍射，考察了两体系中间相沥青的形成过程。结果表明：控制体系短烷基侧链含量可有效抑制过度炭化的发生，提高炭化产物的微观有序度；短烷基侧链可以持续稳定释放出小分子自由基，对大分子自由基反应进行调控，显著提升炭化产物微观结构的均一性。     

一种基于SVD的改进LTS气动数据异常检测方法

用稳健的最小截平方和(LTS)估计检测气动数据中的异常,但气动数据是海量和高维的,使得LTS要求解的矩阵维数很大,造成巨大的时空开销.为此,引入迭代的奇异值分解(ISVD)求解LTS的最小二乘问题,实现更快的异常检测.实证分析采用某飞行器外形数据,分别运用OLS,FastLTS以及ISVD-FastLTS对数据集进行异常检测和对比分析.实验证明,相比于传统方法,ISVD-FastLTS能更加快速且准确地识别异常值.