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正随着信息时代的到来,越来越多的产品依赖于软件,且产品的操作行为也越发复杂。黑箱式产品的增多,用户很难像过去一样直接通过外观了解他所购买产品的自身用途,学习成本不断地增高。于是一种以用户目标为导向的设计方法——交互设计横空出世,给信息时代的设计带来新的变革。引用美国设计师Tucker Viemeister的话就是"产品设计的未来将越来越少地关注产品外观,而会越来 相似文献
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多尺度数据挖掘多应用于空间遥感图像数据,以图像的分辨率或者区域分割为依据进行尺度划分,然后在每个尺度层进行分析。近期,有不少学者将多尺度数据挖掘应用于一般数据集上,以等级理论、概念分层和包含度理论尺度划分等为尺度划分依据,研究不同尺度层的分布规律,进而发现有意义的事实,如多尺度关联规则以及多尺度聚类。但是在一般数据集下,很少将多尺度数据挖掘应用于分类算法领域。本文定义了广义分形插值理论的概念,打破了局限于迭代函数系统IFS(Iterative Function Systems)的缺憾,拓展了分形插值的应用;提出了基于广义分形插值理论的多尺度分类尺度下推算法MSCSDA(Multi-Scale Classification Scaling-Down Algorithm);仿真实验建立在4个UCI基准数据集和1个H省部分人口真实数据集上,并将MSCSDA与KNN、Decision Tree以及Libsvm算法进行对比分析;实验结果表明,MSCSDA算法在不同的数据集上,均优于其他算法。 相似文献
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糖尿病的治疗期于开发能够实时监测机体血糖浓度,并根据需求精确释放特定剂量胰岛素的载体材料,从而抑制高血糖的出现,同时避免低血糖的发生,以使糖尿病患者的血糖浓度趋于正常范围。温度和葡萄糖双重响应系统的研发无疑为治愈糖尿病的终极目标的实现提供了新的契机。综述了近年来以温敏性聚N-异丙基丙烯酰胺(Poly(N-isopropylacrylamide),PNIPAAm)和糖敏性苯硼酸(Phenylboronic acid,PBA)为功能主体的智能胰岛素递送系统的研究进展,包括简单构造材质(宏观凝胶和微凝胶)和复合结构材料(自组装纳米胶束、核壳式微凝胶、空心微球或微囊)等核心主题。 相似文献
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目前,多尺度数据挖掘的研究多集中于空间图像数据,在一般数据集上的研究已经初见成果,主要包括多尺度聚类以及多尺度关联规则,但 还没有研究涉及 一般数据下的分类。结合分形理论思想,将多尺度数据挖掘相关理论、知识和方法应用于分类领域,提出基于豪斯多夫距离(HD)的相似性度量方法;相对于以往对权重的经验定义,文中明确通过广义分形维数的相似性定义权重来提高相似性度量方法的精度;提出多尺度分类尺度上推算法(Multi-Scale Classification Scaling-Up Algorithm,MSCSUA);实验采用4个UCI基准数据集和1个真实数据集(H省部分人口)进行仿真实验,实验结果表明多尺度分类思想可行有效,并且MSCSUA算法在不同数据集上的性能均优于SLAD,KNN,Decision Tree以及LIBSVM算法。 相似文献
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旋转型灌装机也称回转型灌装机,一般采用连续式灌注,即容器瓶在灌装机运行中自动完成灌注动作。灌装过程中容器瓶可沿圆周方向做等速回转运动,同时完成灌装和封盖操作。因此,旋转型灌装机可以用于连续生产。目前市面上的灌装机普遍存在效率低、灌装不平稳、结构复杂和制造成本高等问题,制约了灌装机的普及和应用。为解决上述问题,设计了一种新型的全自动旋转型灌装机,可自动完成容器输入、传送、定位与夹紧,可实现平稳灌装、封口压盖和成品的传送及输出,优点是自动化程度高、占地少以及生产效率高,最后应用软件进行了仿真验证,为制造和组装奠定了基础。 相似文献
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针对某电动物流车用永磁同步电机的齿槽转矩和转矩脉动较大,以及电机效率与转矩密度较低这一问题,提出一种基于田口法的某物流车用永磁同步电机多目标优化设计方法。通过选取气隙长度δ、永磁体厚度hm、定子铁心内径Di1、定子齿宽bt2和槽口宽b02等5个参数作为优化因子,以电机最高效率、最小齿槽转矩、最大转矩密度三个参数为优化目标,采用田口法建立正交实验表进行性能指标优化,以得到最佳结构参数组合。正交实验与仿真结果表明,优化后的齿槽转矩减小70.4%,转矩脉动降低12.4%,电机最高效率及转矩密度分别增加了7.8%和17.5%,体现出所提方法的有效性,并通过试验证明仿真结果的真实性。 相似文献
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本文通过采用单片机控制和多种传感器融合的手段设计了一款智能的车载人员安防系统,即在感知到驾驶员驻车离开后,主动判断车内有无滞留人员,并自动监测车内的环境数据;当监测到车内的温度或者二氧化碳的浓度过高,车内儿童有窒息或者脱水的危险时,本系统会采取一系列措施主动解救车内被困儿童,还会自动向车辆联系人的手机发送求救信息,为救... 相似文献
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单幅图像超分辨率(Single image super-resolution, SISR)重建是计算机视觉领域上的一个重要问题, 在安防视频监控、飞机航拍以及卫星遥感等方面具有重要的研究意义和应用价值. 近年来, 深度学习在图像分类、检测、识别等诸多领域中取得了突破性进展, 也推动着图像超分辨率重建技术的发展. 本文首先介绍单幅图像超分辨率重建的常用公共图像数据集; 然后, 重点阐述基于深度学习的单幅图像超分辨率重建方向的创新与进展; 最后, 讨论了单幅图像超分辨率重建方向上存在的困难和挑战, 并对未来的发展趋势进行了思考与展望. 相似文献
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