基于视觉感知的移动端网店页面设计效果评价

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。     

子集模拟中马尔可夫链蒙特卡洛抽样算法比较

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。     

南水北调中线总干渠藻类的生态调度

南水北调中线总干渠无在线调蓄水库,对藻类生态调度过程中出现的问题开展生态调度实现策略和实施方式研究。主要实现策略包括:划定自身的调蓄区,隔离生态调度对下游的影响;采用高效的渠池运行方式,减少生态调度时蓄量的反复调整;综合考虑安全、快速、平稳等需求,设定生态调度实施进程和方式。具体实施方式包括:将总干渠划分为流速调控区、调蓄区和正常运行区,分别实施等体积、控制蓄量和闸前常水位方式运行;将生态调度过程划分为充水阶段和泄水阶段,基于流速调控目标值、持续时长和水位降幅约束条件,确定各阶段时长和各分区的闸门群调控方案等。基于2018年3月输水工况,采用明渠一维非恒定流模型,仿真总干渠上游15个渠池的藻类生态调度过程。结果表明,生态调度可在3.5 d内完成,各渠池的平均流速由0.48 m/s增至0.93 m/s,持续时间超过2 h。在整个生态调度过程中,水位变化平稳,水位变幅符合安全阈值要求,下游渠道的正常运行未受生态调度明显影响。     

基于OBE理念的视觉方向实践教学设计

阐述基于OBE理念开展的教学改革与探索，课程内容的设计、教学方法、考核评价，实验应用案例包括变换颜色的台灯、追球的小车、人脸识别的智能门锁。     

联合物探方法在堤防渗漏检测中的应用

对于堤防渗漏问题，为了保障人民生命财产安全，要求是立刻检测、准确定位、及时处理。物探根据一定的物性差异，不同物性特征进行分析求解，具有及时、高效、无损等特点，在工程中广泛应用。但单一的方法，会存在一定的多解性，联合物探方法就是采用多种物探方法，根据不同物性差异综合分析，减少多解性，提高准确性。文中通过在吉林某堤防渗漏检测中的应用，验证此方法的可靠性、准确性，为后期除险加固提供指导建议。     

移动边缘计算中资源分配和定价方法综述

移动边缘计算（mobile edge computing,MEC）通过将计算任务卸载至边缘服务器，降低网络负荷，减少传输时延，提升用户服务体验。因此，MEC受到了广泛关注，并成为5G的关键技术。资源分配作为MEC的主要问题，在提升能量效率、缩短任务时延和节约成本方面具有非常重大的研究意义。首先，介绍了MEC的基本概念、参考架构和技术优势；然后，从技术层面和经济层面归纳总结了MEC中最新的资源分配和定价策略；最后，讨论了MEC资源分配和定价策略中可能存在的问题与挑战，并提出了一些可行的解决方案，为后续研究发展提供参考。     

不同提取方法对咖啡原液理化和感官特性的影响

该文分别采用滴漏法、浸提法、超声辅助提取法、微波辅助提取法和加压提取法制取咖啡原液，测定并比较各种提取方法制备的咖啡原液基本理化指标、酚类物质含量、主要活性成分含量、抗氧化活性、感官品质和香气成分。不同提取方法对咖啡原液pH和色度影响较小；对咖啡原液可滴定酸值和总固形物含量影响较大，滴漏法制得的咖啡原液可滴定酸值最高，超声辅助提取法制得的咖啡原液的总固形物含量最高；加压提取法制得的咖啡原液的总酚含量、主要活性成分含量和抗氧化活性显著(P<0.05)高于其他几种方法；不同提取方法对咖啡原液感官和香气成分影响较大，加压提取法制得的咖啡原液感官评分最高并且香气成分最为丰富。5种提取方法中加压提取法制得的咖啡原液活性成分高、抗氧化活性强且感官品质好，加压提取法更适合生产优质咖啡饮品。     

分数阶全变分泊松去噪的快速线性化增广拉格朗日方法

近年来,有关分数阶全变分(FOTV)的图像去噪问题被广为研究。快速傅里叶变换(FFT)是求解相关子问题最常用的方法,但是FFT只适用于周期边界条件。为了能在非周期边界条件下也能实现好的去噪效果,针对FOTV泊松图像去噪模型,结合增广拉格朗日方法(ALM)和线性化技术提出新的算法。实验表明,在周期边界条件下,与采用FFT的增广拉格朗日方法相比,本文提出的算法在达到几乎相同的去噪效果时,收敛速度较快。而且在零Dirichlet边界条件时,也能实现好的去噪效果。