【摘 要】
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移动互联网的发展使得在线教育成为教育发展的新方向,而社会对于STEAM教育理念的普遍认可提升了艺术教育的重要性,艺术教育也开始利用互联网进行教学形式与内容的革新。但是由于现有的各类产品仍处于初步发展阶段,其产品功能以及用户体验还存在许多问题,且在线艺术教育市场现在仍是一片蓝海,还有许多用户潜在需求有待实现。本课题专注于7-12岁儿童的在线艺术教育产品设计,从儿童艺术学习的整体体验出发,引入心流理论
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移动互联网的发展使得在线教育成为教育发展的新方向,而社会对于STEAM教育理念的普遍认可提升了艺术教育的重要性,艺术教育也开始利用互联网进行教学形式与内容的革新。但是由于现有的各类产品仍处于初步发展阶段,其产品功能以及用户体验还存在许多问题,且在线艺术教育市场现在仍是一片蓝海,还有许多用户潜在需求有待实现。本课题专注于7-12岁儿童的在线艺术教育产品设计,从儿童艺术学习的整体体验出发,引入心流理论用于指导设计以期产出能够帮助学生获取心流体验的在线艺术教育产品设计策略,最终通过产品设计实践满足用户需求
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在工业过程中,由于受到现场环境、检测技术等条件制约,一些重要变量无法通过在线仪器直接测量,并且传统的实验室离线分析存在时间严重滞后等问题,无法满足工业控制实时性的需求。软测量技术是通过构建易测变量与关键变量之间的数学模型,实现对关键变量的实时估计。对于具有强耦合、多工况特性的工业过程,本文以高斯过程回归(Guassian Process Regression,GPR)算法为基础,从辅助变量选择和多
零等待间歇生产过程要求同一产品的相邻工序连续进行,是制造业中一种常见的生产形式。由于调度方案能够很大程度上决定企业的效率和收益,因此研究此类情形下的生产调度算法有着重要的实际意义。目前传统的启发式算法存在泛化能力不强的弊端,于是本文采用一种超启发式差分进化(Hyper-heuristic Differential Evolution,HHDE)算法求解零等待间歇生产调度问题,并围绕单目标和多目标下
当前,基于深度学习的轴承故障诊断方法在标记样本充足的前提下取得了显著的成绩。标记样本数据量越大,模型训练提取的特征可辨别性越强,诊断效果也就越佳。然而,在实际应用中,针对大量采集数据进行人工标记,耗时耗力且需要专家经验的先验知识。因此当数据集中标记样本不足时,就会带来半监督和无监督诊断问题。本文采用生成对抗网络,系统研究了滚动轴承在标记样本较少和无标记样本情况下的故障诊断问题,并对所提方法的可行性
在经济发展进入新常态阶段的当下,我国制造业也积极地向质量型和效率型的生产方式转变。与此同时,在数字经济的不断推动下,制造业的生产特征也发生了巨大的变化,从原先单一产品的刚性生产逐渐转变为多种类、小批量的柔性生产,这让生产过程进一步复杂化,变得难以管控。车间调度是生产过程的重要一环,实现具有智能化、主动化的车间调度对企业重新获得竞争力有着重要意义。智能调度的研究目标是在更复杂、更贴近实际的调度场景下
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