LED触摸电子琴

使用普通LED发光二极管作为传感器,制作了8×8的LED传感器矩阵。利用PN节的光电效应检测发光二级管的电容变化来识别人手的触摸,并由处理器对采集到的触摸数据进行处理,以确定触摸点坐标,然后将位置以及强度信息通过串口发送给上位机。上位机接收到触摸位置数据后,根据触摸位置模拟不同的琴音,并通过音频输出对应的琴音,根据光线强度信息在上位机实现3D柱状图显示,从而完成了LED触摸电子琴的设计。

基于用户隐性反馈行为的下一个购物篮推荐

下一个购物篮推荐是当前电子商务领域中极其重要的一项任务,传统的下一个购物篮推荐方法主要分为时序推荐模型和总体推荐模型。这些方法对点击、收藏、加入购物车等用户的隐性反馈行为利用得不够,并且没有考虑用户行为偏好的时间敏感性。该文提出了一种基于用户隐性反馈行为的下一个购物篮推荐方法,将用户行为按照一定的时间窗口进行划分,对于每个窗口从多个维度抽取用户对商品的时序偏好特征,运用深度学习领域的卷积神经网络模型进行分类器训练。在真实数据集中的实验结果表明,与传统的线性模型和树模型等分类器相比,该文提出的卷积神经网络框架具有较强的特征萃取能力和泛化能力,提高了推荐系统的用户满意度。