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.     

煤泥燃烧过程中汞的迁移行为研究

采用在线汞测试方法，以山西省低热值煤电厂中掺烧的煤泥为研究对象，利用实验室小型流化床，研究煤泥中汞的热转化行为差异及共性特征、影响煤泥热转化过程中汞迁移的关键因素，以揭示煤泥热转化过程中汞污染物的迁移机理。结果表明，同一种煤泥，相同气氛，800、900、1 000 ℃下，燃烧温度对煤泥中的汞的释放比例没有变化；相同温度，汞的释放比例为氮气>空气>氧气。3种煤泥在相同燃烧条件下，汞的释放特征相似，元素汞的释放量和释放比例差异较大。释放量与煤泥中的汞含量正相关，释放比例与煤泥中汞的赋存形态有一定关系。     

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。     

基于心流理论的民艺体验产品设计要素研究

目的 探索民艺体验产品的设计方法，帮助用户实现沉浸式体验，提高用户对民艺产品的认同感，促进民艺的活态传承。方法 以竹编体验产品为例，通过用户观察、访谈并以用户体验地图的方式提取出“乌镇竹编”民艺产品在用户体验上的优点和痛点，结合心流理论，提出民艺体验产品的设计策略，同时优化“乌镇竹编”民艺体验产品。结论 经用户测试验证，最优的民艺体验产品除了要具备符合现代审美、工艺流程简化以及材料工具模块化等特征之外，还应具备以下设计要素:产品选择层次化、目标设置精细化、学习形式交互化、背景知识通俗化、作品分享社区化。     

基于Logistic回归的老年人APP用户体验优化设计

目的 提升老年人APP的用户体验水平。方法 提出一种基于Logistic回归的老年人APP用户体验优化设计研究方法。首先，通过文献研究和焦点小组法确定APP的设计模式，并选择合适的正交表确定设计模式的组合方式；其次，构建以行为体验、感知体验和情感体验为基础的用户体验评价体系，邀请被试者对试验样本执行具有代表性的任务，并对用户体验进行评价研究，收集试验数据；再次，运用序次Logistic回归建立APP设计模式与用户体验之间的关系模型，确定APP的最佳设计方案；最后，运用A/B测试方法对得到的试验结果进行验证。结论 以老年人移动医疗APP为例进行研究，结果表明所提出的方法可以有效地对老年人APP的用户体验进行优化设计，有助于设计师了解老年用户的偏好，设计出适合老年人使用的APP。     

互联网新型不正当竞争行为现状调查及完善对策分析

在新修订的《中华人民共和国反不正当竞争法》于2018年1月1日生效实施后,互联网领域内的新型不正当竞争行为的法律规制问题引起社会各界的广泛关注。对于亟待解决的新型不正当竞争纠纷,"互联网专条"并不能使新型不正当竞争行为被及时确认并予以有效规制,反映出现行不正当竞争法律制度的不足。本文通过对网络中的新型不正当竞争行为规制现状进行调查、分析,指出其中存在的问题,并提出针对性的对策建议。     

基于表情识别技术的用户研究方法

目的为了以更加客观的方式评估用户体验,拓展用户研究的途径,引入表情识别技术对已有用户研究方法进行优化与探索。方法以阅读APP为研究载体,以表情识别与卷积神经网络算法为技术手段,通过设计人机交互实验将其应用于用户研究过程中,建立用户面部表情与用户主观满意度的映射关系。结果针对阅读APP"X",开展了基于表情识别技术和传统问卷访谈的双向设计研究,并采用对比验证的方法得出了基于表情识别技术的用户满意度客观度量方法的有效性和可行性,进而挖掘了基于表情识别方法的用户研究优势。结论基于表情识别技术的用户研究方法在产品交互设计中具有一定的通用性。通过识别分析用户与产品进行人机交互时的面部表情动态变化,可以使用户体验评估更加客观并容易解读,准确定位产品交互体验问题,为设计领域中的用户研究和认识提供了新思路,同时也为表情识别技术与产品设计的交叉融合提供了理论和实践意义的参考。     

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℃。