摘要：[目的/意义]将UCD与Kano模型相结合,调查和优化用户视角下图书馆文旅融合服务项目,为推进图书馆文旅融合服务发展提供借鉴和参考。[方法/过程]基于UCD理论,采用访谈法、焦点小组法等用户研究方法确定4类、28项图书馆文旅融合服务项目,针对28项服务项目设计Kano问卷并进行Kano量表分析,通过混合类分析与Better-Worse系数分析优化需求属性,得出图书馆文旅融合服务项目优先级排序。[结果/结论]依据Kano量表分析得出魅力属性服务项目10个,期望属性服务项目4个,必备属性服务项目6个,无差异属性服务项目8个。通过混合类分析得出混合属性服务项目12个,运用Better-Worse系数分析得出必备属性服务项目8个、期望属性服务项目4个、魅力属性服务项目10个以及无差异属性服务项目6个。根据优先级排序结果对文旅特色服务、智慧文旅服务、文旅基础服务和文旅产业服务四类服务项目提出针对性发展建议。

摘要：目的为设计更符合特定人群需求的产品,分析需求在产品设计中的表现形式,提出采用多种定性与定量分析方法结合的用户需求重要度分析决策方法。方法采用因子分析和回归分析法,定性分析用户需求的影响因素及重要度,对用户所需功能重要度排序。最后采用卡方检验,比较不同年龄段对功能需求的差异性。结果年龄增加对功能需求变化产生了显著影响,用户对游戏功能的需求差异显著。结论老年人对智能手机的功能偏重于娱乐和社交。

摘要：本文探讨了2002至2016近15年中国台湾32篇智障者社交技能训练单一个案研究的现况,采用不重叠百分比(PND),对不同干预取向与方法、参与者特征、介入作法的研究进行元分析,根据研究结果提出相关建议:(1)在干预取向与策略上应兼顾认知与行为;(2)在干预对象上,增加学前、初中、高中及以上和女性智障者的研究,同时重视不同障碍程度儿童的社交训练需求;(3)在干预方法上,将自然情景与模拟情景进行优势互补,增加有普通生参与的团体干预形式,并尝试在团体中加入个别介入的干预模式。

摘要：专业是高校办学方向和特色的具体体现,专业设置的合理与否直接影响着高校的生存与发展。面对日益严峻的生存环境,本文以浙江理工大学科技与艺术学院为例,对其专业建设的路径问题进行分析,以利于独立学院的健康发展。

摘要：游戏可以拓展幼儿的知识面,提升幼儿的创造力和综合实践能力,在活动中应当合理地加以利用。幼儿园的美术活动能够一定程度上提升幼儿的艺术素养,让幼儿认识到艺术的美妙,发展幼儿的创造力。但目前幼儿园开展的美术活动较为呆板,不能激发幼儿参与的热情。这就需要从多角度入手,让美术活动回归游戏,提升美术活动的教学效果。

摘要：电影中的色彩能营造出另一个世界,在这个世界里色彩的运用已然超越、还原与再现客观世界对于事物的描述。电影《弗里达》中,导演运用超现实主义的表现手法,用浓墨重彩描绘了传奇女画家弗里达的一生。

摘要：以女装品牌直营终端为研究对象,运用了专家访谈、实体终端调研的方法,建立女装终端销售业务流程指标体系,并基于模糊数学的思想,结合企业实际决策者在进行属性权重判断过程中的主观能动性,得出服装终端销售业务流程指标的综合权重排序.最后采用问卷的形式对所得结果实用性进行检验,证明本权重排序对终端规范化管理及销售培训有很好的借鉴意义,对服装企业提升品牌竞争力具有指导意义.

摘要：利用磁致伸缩材料铁镓合金(Galfenol)设计制作了触觉传感单元,并将其集成为阵列,安装在二指机械手上。基于电磁原理、逆磁致伸缩效应和欧拉伯努利动力学原理,建立触觉传感单元力测量模型。设计的传感单元测力范围为0~3N,当压力小于1.5N时,灵敏度为151mV/N,在1.5~3N区间,灵敏度约为109mV/N,测量较低的静态力时具有更高的灵敏度,在2~4Hz范围内对动态力具有动态响应快、灵敏度高的特点。根据机械手的测量范围,选取形状较为规则的六种饮料瓶样品进行了抓取,搭建实验系统进行数据采集与存储,测试了传感器阵列的输出特性,集成的传感器阵列能很好地辨识所选样品,对于装满水样品有更高的精度。选择合适的特征值,应用支持向量机算法,通过选择不同的特征值数量和训练集与分类集的比例,对采集的数据进行分类识别。经计算可知,选择三个特征值且训练集与分类集比例为9:1时识别率最高,为87.5%。

摘要：空间需要层次,公共性与私密性相居一体。装饰是艺术,采用装饰艺术的手法来整合、分隔我们的居室空间。形成功能各异区域。色彩的变化,材质的光滑粗糙、照明配光的强弱,空间各个界面的上吊下抬,凹入凸出,各种隔断,使空间分分合合,美化扩大空间感,划分区域,使人亲近自然的心理得到一定满足。对传统民族居室特点研究,挖掘潜在的人与居住环境的内在联系。

摘要：针对多义词在不同上下文中语义表达不一致的问题,提出了一个融合歧义感知的问答模型,即模型在问题-候选答案的语义匹配过程中,与外部知识源相结合,动态识别并检测出每个多义词在不同场景下的语义,并将检测到的语义信息进行特征编码后融合到语义匹配任务中,使模型能够更为准确地理解每个词的精准含义,从而做出更为精准的匹配判断.在歧义感知模型的设计上,采用基于Transformer的深度语义编码器,使其能够更加全方位地抓取到待分析歧义词以及知识源的深度语义特征,从而做出更加准确的语义消歧.在标准检索式问答数据集上(Wiki QA和TrecQA)的实验结果表明,所提出的歧义感知的问答方法能够有效融合到多个基线模型中,并捕捉到多义词在不同语境中的精准语义,使其在包含公开数据集上的问答性能MAP评估高于对应基线模型约1%,且该语义特征使得基于BERT的文本相似性匹配模型的性能优于当前先进的其它模型.