Design Method for Optimizing the Interactive Interface of Live Broadcasting Platform for the Elderly Users

In the era of network live broadcasting for everyone,the development of live broadcasting platforms is also more intelligent and diversified.However,in the face of a large group of elderly users,the interface interaction design mode used is still mainly based on the interaction mode for young groups,and is not designed for elderly users.Therefore,a design method for optimizing the interaction interface of live broadcasting platform for elderly users was proposed in this study.Firstly,the case study method and Delphi expert survey method were used to determine the design needs of elderly users and the design mode was analysed.Secondly,the orthogonal design principle was used to design a test sample of the interactive interface of live broadcasting platform applicable for the elderly users,and then a user evaluation system was established to calculate the weights of the design elements using hierarchical analysis,and then the predictive relationship between the design mode of the interactive interface of live broadcasting platform and the elderly users was established by Quantitative Theory I.Finally,Genetic Algorithm was applied to generate the optimized design scheme.The results showed that the design method based on the Genetic Algorithm and the combination of Quantitative Theory can scientifically and effectively optimize the design of the interactive interface of the live broadcasting platform for the elderly users,and improve the experience of the elderly users.

基于改进搜索策略的Live-Wire医学图像分割算法

Live-Wire分割算法提供了一种精确的、可再现的交互式医学图像分割方法。Live-Wire算法中最优路径的搜索通常采用Dijkstra算法,其时间复杂度为O[n2]。提出从两个方面对Live-Wire医学图像分割算法的搜索策略进行改进以提高Live-Wire算法的实时性:(1)在最短路径的搜索过程中应用二叉堆排序,使算法的时间复杂度从原来的O[n2]降为O[nlnn];(2)在最短路径搜索中加入到达目标节点即停止的限制条件,可明显减少搜索节点数,使算法的时间复杂度远小于O[nlnn]。经算法分析及实验表明,搜索策略的改进可显著提高Live-Wire算法的运行效率。

一种改进的Live-Wire交互式图像分割算法

提出了一种改进的Live Wire交互式图像分割算法。与原Live Wire算法相比 ,改进算法在不增加算法复杂度的同时 ,大大提高了图像分割的性能 ,而且在 3个方面弥补了原算法的不足 :(1)对噪声相当敏感 ;(2 )不能有效地区分图像中的强弱边缘 ;(3)不适用于边缘弯曲程度较大的图像。将改进算法与窗宽 /窗位调整算法相结合用于医学图像分割中 。

改进的live-wire交互式胸片图像分割

肺部轮廓提取是计算机辅助诊断(computer-aided detection,CAD)的关键之一,并且能为医生提供可靠的诊断数据。提出了一种交互式肺部分割方法,用优化的Gabor奇滤波器对胸片图像进行滤波得到边缘响应能量图,然后用此边缘响应能量值来构造Live-wire代价函数进行肺部分割。实验表明该算法能正确区分强弱边缘,快速有效地提取出肺部轮廓,与传统算法相比,能减少人机交互次数,更具鲁棒性和效率性的优点。

基于改进的Live-Wire算法在ARPlanner中的应用

在精准放疗中,医生在勾画靶区以及危及器官时需要进行大量的修改工作,极大地降低了医生的工作效率与靶区的精准度。为此,本文改进了Live-Wire算法,将梯度幅值的计算由原算法中的水平方向和垂直方向改进为由水平方向、45°方向、垂直方向和135°方向来计算,并将改进的算法运用到ARPlanner软件中,用来交互式勾画患者的危及器官以及靶区。本文将改进的算法与原算法进行了对比,实验结果表明,改进的算法能更准确的检测到组织的边缘。

基于PSO的Live Wire交互式图像分割算法

传统Live Wire算法易受伪轮廓干扰,并且算法执行速度较慢.针对这些问题,提出一种基于PSO的Live Wire交互式图像分割算法.算法首先构造新的代价函数,引入相邻节点间梯度幅值变化函数来减轻伪轮廓的干扰,提高了算法的分割精度;其次,为了提高算法的执行效率,应用粒子群算法求取图像中任意两点间最短路径来定位目标边界,并与经典的基于Dijkstra动态规划图搜索的Live Wire算法进行比较.实验结果表明,与传统方法相比,所提算法在分割精度和执行效率上都有很大提高.

基于脉冲耦合神经网络的Live wire新方法的仿真研究

提出了一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的Live wire分割新方法,Live wire方法是把图像当作一个连通图,在边上定义一个代价函数,然后通过搜索最短路径来找物体的边界,把用户指定的物体边界上的两点之间的最短路径当作物体的边界。最短路径是Live wire方法的重要步骤,本文在介绍脉冲耦合神经网络的基本工作原理和特性的基础上,将改进的脉冲耦合神经网络算法引入到Live wire边缘检测的算法中,用于最短路径算法的研究。并在改进算法中应用路径封锁和在线训练来提高算法的准确性和应用性。

live wire算法中局部代价计算的加速改进

目的加快live wire算法中局部代价权值的计算速度,提升算法的运行效率。方法提出利用计算相关性同步计算相邻节点的梯度方向权值代价分量f_D,以及只计算最短路径搜索中已排序节点相对于邻域节点的权值代价两种方法改进局部代价算法。结果改进算法对于不同图像空间分辨率的情况,代价权值的计算量,live wire算法的运行时间以及交互分割时间上,相比较其他两种算法都有一定程度的减少。结论改进代价计算方式的live wire算法,能够正确分割目标图像,在高图像分辨率的情况下明显提高了交互分割速度。

算法“控制”下的景观生活——以农村中老年女性短视频观看为考察对象

短视频通过算法技术,为农村中老年女性提供了与外界交流、展示自我、获得社会资源的更多可能,也带来一种虚实相融的景观生活。运用深度访谈、主题分析与文本挖掘法,对农村中老年女性短视频观看内容、行为与感受展开研究。发现:她们观看的短视频内容多是围绕既有家庭关系与自身际遇展开,并且更喜欢观看情感色彩鲜明的短视频;与自身经历相仿的短视频引发的共鸣,使其情绪价值与个人感受获得被尊重和理解的可能,但也容易使其产生潜意识的比较和自卑心理;她们的短视频观看有着显著的中辍行为,时常被打断与干扰,这可能会加剧其对现实生活的焦虑与不满。算法要真正赋能农村中老年女性,应更多考虑家庭亲密关系提供的社会在场的内层情感支持。

基于CTGAN与GDMPA-RF算法的活立木含水率诊断方法优化研究

活立木含水率的精准实时诊断是智慧林业领域的重要研究内容,其可为植物生理状态分析、林区生态水文调控、林火预警防范等做出关键指征。基于无线声发射传感器网络(Wireless Acoustic Sensor Network,WASN)系统的含水率测定方法既可实现高效无损探测,又能长期野外部署,尤为适合林场实际需求。为了进一步提升WASN的辨识准确率,首先利用条件表格生成对抗网络(Conditional Tabular GAN,CTGAN)对所采集的AE特征进行数据增广,其次基于分布式梯度提升框架(Light Gradient Boosting Machine,LightGBM)对扩增后的混合数据集进行特征优选,然后提出了黄金正弦动态海洋捕食者算法优化的随机森林(Golden-Sine Dynamic Marine Predators Algorithm-Random Forests,GDMPA-RF)策略,并以此建立含水率精准反演模型。实验对比结果显示,基于优选特征子集构建的GDMPA-RF模型在立木含水率诊断性能强化方面效果最佳,其准确率(Accuracy)、精确率(Precision)、F1分数(F1-Score)、加权平均(Weighted Average)和AUC分别为99.17%、99.52%、98.14%、0.9943和0.9850,均高于鲸鱼优化算法等结合RF模型的评估指标,说明方法具有优良的监测效能,较好地优化了活立木树干含水率的在线实时推演精度。

基于分位数回归的直播电商对消费行为的影响因素分析

电商直播作为一种新型的商业模式,顺应了当下经济社会的发展趋势。为了让消费者树立正确的消费理念,增强维权意识,避免盲目从众的消费行为,提出了运用SPSS对直播电商数据进行多元线性回归分析。通过构建数据模型及SPSS数据分析,结果表明:电商直播的优惠力度、消费者信任、购买意愿、观看直播愉悦感对消费行为有显著正向影响,而互动性对消费行为呈负相关影响。建议商家应通过营造良好的直播氛围、打造专业主播、适度安排优惠活动的方式,提升营销效果。

平台的演变及与主播的互动实践探析

随着互联网和数字技术的飞速发展,平台从提供垂直功能的中介软件转变为影响人们生产生活的基础设施。网络直播产业的扩张,更是重塑短视频和电商行业,“刷抖音”“看直播”成为人们的日常劳作。在经济利益和社会利益的双重驱动下,平台与平台上的人产生了各种博弈关系。本研究梳理了平台的不同发展阶段及与主播的复杂关系,研究发现,平台经历了从中介到基础设施再到虚拟-现实融合空间的角色变化,与主播之间既相互依存又相互博弈,从借助主播“跑马圈地”到对主播实行“算法控制”。主播们也“上有政策、下有对策”,在技术规训下寻求游离空间。

带电作业环境下双臂机器人机械臂运动轨迹控制

带电作业下静电会产生非正常吸引效应,导致机器人机械臂运动轨迹控制精度降低,为此提出了一种基于粒子群优化专家PID控制器的双臂机器人运动轨迹控制方法。首先构建了带电作业机械臂的动力学模型和机械臂的约束条件方程;然后根据实际值和期望值的误差,使用专家控制律确定了PID控制器的输出;最后利用粒子群算法优化PID控制器,建立了优化目标函数,实现了对双臂机器人机械臂运动轨迹的控制。实验结果表明,该方法能够提高轨迹控制的精度,并缩短轨迹控制时间,在实际工程中具有可行性和实用性。

基于零序电流突变量的配电线路带电回路识别

配电线路带电回路识别过程中,未对线路异常情况进行检查,导致识别效果存在误差,对此,研究基于零序电流突变量的配电线路带电回路识别。首先,分析配电网的等效电路结构,计算零序电流的数值和分布情况。然后,通过零序电流突变量计算,检测三相电流是否平衡,识别存在电流异常的线路和节点。最后,采用深度优先遍历算法进行带电回路的识别,并结合粒子群优化算法提升识别效率。实验结果表明:采用所提方法后,配电线路带电回路识别精度均高于90%;配电线路带电回路识别时间始终低于15s,说明所提方法能够更准确地识别出带电回路,提高计算效率。

基于非线性支持向量机的配电网带电检测方法

由于现有方法在配电网带电检测中应用效果不佳,不仅灵敏度比较低,而且特异度也比较低,无法达到预期的检测效果,本文提出基于非线性支持向量机的配电网带电检测方法。采用压缩感知算法对原始配电网电气信号处理,减少样本数据量,构造配电网数据序列样本集,利用小波去噪技术对数据序列样本去噪处理,利用非线性支持向量机对电气信号分类,识别检测异常信号,以此完成配电网带电检测。经实验证明,设计方法灵敏度与特异度均在90%以上,检测精度较高,在配电网带电检测方面具有良好的应用前景。

任意位置天气实况服务设计与应用

针对天气实况数据的应用服务,以国家气象信息中心1 km分辨率多源融合实况分析产品(ART_1 km)为格点背景场,通过插值获得任意坐标点的气象要素值。采用FastAPI高性能Web框架和OAuth2.0开放授权标准,设计并实现了基于任意位置的天气实况服务(Weather-LBS)。经部署测试,结果表明:该服务响应速度快、安全性高、使用便捷,并按照气象数据统一服务接口(meteorological unified service interface community,MUSIC)标准进行发布,可供第三方应用程序调用,以实现用户对任意位置天气实况信息的即时查询。该服务已应用于第十四届全国运动会气象数据接入、天气微信小程序等系统,取得良好服务效果。

基于模仿学习的决策树码率自适应算法研究

码率自适应(ABR)算法是提升流媒体服务质量的有效方法,主要分为启发式算法和基于学习的算法两类。传统的启发式算法基于固定的规则,难以应对多变的网络环境,基于深度强化学习的算法映射表达能力较好,但其鲁棒性不佳且可解释性较差。针对上述问题,提出一种基于模仿学习的决策树码率自适应算法ABRTree。针对帧级别直播传输系统设计有效的专家ABR算法,并对专家算法的时序经验数据进行离散化处理。采用分类回归树作为码率决策的基础模型,基于专家算法给出的示例数据,采用DAgger算法进行决策树的训练。在此基础上,通过剪枝操作剔除出现较少的样本,从而提升决策树模型的泛化性。实验结果表明,ABRTree在多种视频场景下均能保证画面质量,同时取得较低的端到端延时和较少的卡顿,相比BBA、HYSA和FrameMPC算法,ABRTree算法的QoE性能可以提升1.0%~29.1%,且决策树模型能够直观表达输入特征与码率决策之间的关系,具有较好的可解释性和映射表达能力。

基于改进遗传算法的鲜活农产品物流配送规划方法研究

面对竞争日益激烈的农产品电商市场,企业需要在鲜活农产品配送领域寻找更优秀的配送规划方法。为此,此次研究建立了考虑时间窗约束的鲜活农产品配送模型,并利用自组织映射算法(Self-organization Mapping net,SOM)改进了遗传算法(Genetic Algorithm,GA)的个体更新策略,得到了SOM-GA算法用于优化问题求解。实验结果显示,该算法在迭代70次后即可收敛,收敛性能较好。其求解规划的路线最短为60.34km,所需总成本为63万元,配送途中车辆总等待时间为2.13min,顾客对配送的满意度为97.26%。与人工计算的方案相比,该算法的求解方案成本稍低。与其他方法相比,该算法求解的总成本、最短路线长度、资源成本和时间窗成本综合最小。可见,本研究设计的基于改进遗传算法的物流规划求解方法有较好的路线规划性能,可以在满足顾客对鲜活农产品配送的时间要求之外,为企业最大程度地降本增效。

基于RKPM的海洋平台结构在燃爆载荷作用下响应特性研究

海洋平台作为海上石油开发基础设施,在作业中易发生油气泄漏爆炸事故。针对燃爆作用下结构响应特性问题,依据重构核粒子法分析典型海洋平台生活楼结构在燃爆载荷作用下的响应特性。首先依据壳体弹塑性理论及塑性返回算法,建立了燃爆载荷作用下的典型生活楼结构响应重构核粒子法数值模型与计算方法;其次与有限元软件计算结果进行比较,验证了重构核粒子法计算方法模拟结构响应的有效性;最后分析典型海洋平台生活楼模型在燃爆载荷作用下的冲击响应问题。研究结果表明:生活楼迎爆面中心点位移及应力响应最大值约为生活楼整体的3倍、2倍;塑性变形稳定时,生活楼迎爆面中心点位移较生活楼整体大1/4,表明舱室较梁结构能更好地抵抗燃爆载荷的冲击。

基于双目视觉的带电作业机器人的目标识别与定位方法研究

高空带电作业机器人对目标物的精细化作业,需要合适的视觉辅助系统判断机械臂或爪具的位置与距离。提出一种将基于双目立体视觉的带电作业机器人目标识别与定位方法。通过对传统的Census算法进行改进,用窗口均值像素代替中心像素,用自适应窗口代替固定窗口,并与差的绝对和(SAD)算法加权融合,得到一种改进的SAD-Census立体匹配融合算法。利用该算法进行像素匹配运算,得出视差图;在YOLO框架下训练输电线螺栓数据集,获得螺栓深度距离并精准识别。螺栓定位实验结果表明,该方法在近距离定位时能达到1.2%的定位精度,最小相对误差为0.5%,能够为带电作业机器人提供实时准确的环境感知信息,提高了带电作业机器人作业的稳定性。