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1.
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. 相似文献
2.
日前,叮咚买菜或将上市的消息传出。除了备受资本青睐,叮咚买菜还以前置仓的差异化布局,以及大规模的地推迅速杀出一条血路,纵观整个生鲜零售市场,已经很久没有出现过以如此激进的方式迅速杀出重围的黑马了。后起之秀事实上,将生鲜搬到密度集中的线下仓内,使购买交易在线上达成的前置仓模式,在业内仍然存在争议,盒马鲜生CEO侯毅认为这种模式存在很大瓶颈,“前置仓模式未来是没有未来的”。在叮咚买菜和每日优鲜纷纷加速布局前置仓的同时,盒马鲜生却叫停了前置仓模式。 相似文献
3.
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。 相似文献
4.
陈奉贤 《计算机工程与科学》2022,44(7):1181-1190
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。 相似文献
5.
7.
8.
9.
目的应用社会认知理论,从时间视角出发探讨时间效能感在时间领导与员工创造力关系的间的中介作用,以及下属依赖的调节作用。方法采用领导-员工配套问卷的方式收集443份有效问卷数据,并运用SPSS和Amos分析工具对数据进行分析。结果时间领导对员工创造力具有显著正向影响;时间效能感在时间领导和员工创造力之间起部分中介作用;下属依赖不仅负向调节时间领导和时间效能感之间的关系,而且还负向调节时间效能感在时间领导与员工创造力间的中介作用。结论时间领导有利于提高员工时间效能感和员工创造力,但会因个体下属依赖程度有所差异。 相似文献
10.
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. 相似文献