Android手机应用界面布局的可用性测试研究

目的研究手机应用中标签与操作按钮的布局关系。方法对不同品牌的Android手机和其他系统手机的应用界面布局进行比较分析,并在此基础上总结和设计出了3款界面布局方案。结论通过可用性测试,考察这些设计方案是否符合用户的期望和使用习惯,了解用户对不同设计方案的满意度。

基于Android手机应用的在线课程表查询

讲述Android手机应用开发实例。手机用户可通过查询,了解学校安排的课程信息,为师生提供了方便。

用PHP构建Android手机应用程序

用PHP来写Android应用程序,通过Android脚本层(SL4A),可心创建PHP Android应用程序。

Android手机应用开发之音乐资源播放器

从开发者的角度对Android手机平台下较为流行的音乐资源播放器进行全面的功能分析,并结合Android平台的相关技术和应用模式,通过实际案例,详细地介绍了该类应用的开发过程。可用于指导Android开发者了解音乐资源播放器应用的开发模式和实现技巧。

GIPS网络高清语音技术助力Android手机应用开发人员构建具有VolP功能的客户机程序

IP多媒体处理解决方案供应商GIobaf IP Solutions（GIPS）公司宣布，GIPS Voice EngineMobile现已为Android手机应用开发人员提供支持，以构建具VolP功能的一流客户机程序。流行的免费移动社交信息服务供应商Nimbuzz。将是在Android手机上提供高清（HD）语音（VoIP）的首个客户。

省电类Android手机应用软件对比评测

智能手机带来了全新的使用体验,可是电池不给力总是困扰着用户。于是,大量Android手机的省电类应用应运而生。那么,到底哪款省电类软件效果更好呢?互联网应用创新工作委员会评测实验室选择了目前市面上主流的三款软件,即点心省电、省电宝、金山电池医生,进行了横向对比测试。

基于敏感特征深度域关联的Android恶意应用检测方法

利用机器学习或深度学习算法进行Android恶意应用的检测是当前主流方法,取得了一定的效果。然而,多数方法仅关注应用的权限和敏感行为等信息,缺乏对敏感行为协同的深度分析,导致恶意应用检测准确率低。对敏感行为协同深度分析的挑战主要有两个:表征敏感特征域关联和基于敏感特征域关联的深层分析与检测。本文提出了一种新的Android恶意应用检测模型GCNDroid,基于敏感特征域关联关系图描述的应用程序主要敏感行为以及敏感行为之间的域关联关系来有效地检测Android恶意应用。首先,为了筛选出对分类更加敏感的特征,同时减少图节点的数量,加速分析,本文构建了敏感特征字典。接着,定义类或者包为域,在同一个域中的敏感特征具有域关联关系。通过敏感特征所在域的相对范围,构造敏感特征之间不同的域关联权重,生成敏感特征域关联关系图,敏感特征域关联关系图可以准确表征特定功能模块中的敏感行为,以及敏感行为之间的完整关系。然后,基于敏感特征域关联关系图,设计基于图卷积神经网络的深度表征,构建Android恶意应用检测模型GCNDroid。在实践中,GCNDroid还可以利用新的敏感特征不断更新,以适应移动应用程序新的敏感行为。最后,本文对GCDNroid进行了系统评估,召回率、调和平均数、AUC等重要指标均超过96%。与传统的机器学习算法(支持向量机和决策树)和深度学习算法(深度神经网络和卷积神经网络)相比,GCNDroid取得了预期的效果。

手机App联合Mini-CEX、DOPS在骨科临床带教中的应用

对骨科临床带教中手机App联合Mini-CEX、DOPS的应用价值展开分析和探讨。方法 抽取在我院骨科实习的114名学生作为本次研究的观察对象,所有观察对象均选取自2020年10月至2023年1月,以教学活动具体开展过程中所采用教学方法的不同进行分组,遵循传统实习带教方法开展教学的组别称为常规组,采用手机App联合Mini-CEX、DOPS教学方法带教的组别称为试验组,观察两组教学效果的差异性。结果 临床带教后两组实习生的Mini-CEX、DOPS测评分数均较临床带教前有所提升,其中试验组提升幅度较常规组更大;试验组实习生的病例分析成绩、技能考核成绩、总成绩均显著高于常规组实习生;96.49%(55/57)试验组实习生对所接受带教方法表示满意,较常规组实习生的带教方法满意率75.44%(43/57)明显更高(P<0.05)。结论 实施临床教学时采用App联合Mini-CEX、DOPS带教方法有助于提升骨科临床带教的整体质量,在帮助骨科实习生在病例分析、技能考核方面成绩进步的同时亦获取较大比例实习生的认可与满意。

智能手机应用软件在新生儿高胆红素血症检测中的应用研究

目的研究、评估基于一款通过拍摄新生儿皮肤照片获取其胆红素值(automated image-based bilirubin,AIB)的智能手机应用软件(APP)监测新生儿胆红素情况的准确度,及其操作的便捷性。方法本研究为前瞻性研究,选择2020年1月—2021年8月在上海市第六人民医院金山分院产科分娩的新生儿。经样本量计算,本研究共纳入250例新生儿样本。所纳入新生儿经黄疸检测仪测得的经皮胆红素值(transcutaneous bilirubin,TcB)均>5 mg/dL(1 mg/dL=17.1μmol/L),并已采集静脉血检测血清总胆红素值(total serum bilirubin,TSB),且胎龄均≥35周。采集新生儿静脉血检测新生儿TSB。应用新生儿黄疸检测仪测量患儿额部和胸部的胆红素值,并取平均值获得TcB。应用智能手机APP拍摄、计算新生儿胆红素值,取平均值为AIB。将AIB与TcB进行非劣效性分析,AIB与TSB进行相关性和等效性分析。AIB的预测价值采用线性回归分析。结果新生儿AIB为(219.54±57.50)μmol/L,TcB为(220.42±57.91)μmol/L,TSB为(213.41±58.62)μmol/L。在自由度为500时,t分布的97.5%分位数为1.96。非劣效性检验结果分析显示,t=2.48,P=0.007,AIB非劣效于TcB。AIB与TSB相关性分析结果显示r=0.96,P<0.001,有较强的相关性;95%CI为-0.54~0.66,在-2~2范围内,故AIB与TSB测量新生儿胆红素结果具有等效性。AIB与TSB在检测时日龄为<3 d、3~<7 d的新生儿中相关性较强(r=0.95、0.96,P值均<0.001),且其95%CI分别为-0.50~1.51、-0.33~0.94,均在-2~2范围内,故AIB与TSB在检测时日龄为<3 d、3~<7 d的新生儿中测量结果等效。AIB与TSB在检测时日龄≥7 d的新生儿中相关性较强(r=0.99,P<0.001),但其95%CI为-2.44~2.89,不在-2~2范围内,故AIB与TSB在检测时日龄≥7 d的新生儿中测量结果非等效。AIB与TSB在胎龄35~<37周的新生儿中相关性较强(r=0.96,P<0.001),其95%CI为-1.65~2.76,不在-2~2范围内,故AIB与TSB在胎龄35~<37周的新生儿中测量结果非等效。AIB与TSB在胎龄37~42周的新生儿中相关性较强(r=0.97,P<0.001),其95%CI为-0.27~0.97,在-2~2范围内,故AIB与TSB在胎龄为37~42周的新生儿中的测量结果等效。采用线性回归模型来建模分析AIB预测TSB的准确性,所得训练集和测试集的R 2分别是0.95和0.92,提示用AIB预测TSB在一定程度上可信。结论AIB的准确性不劣于TcB,AIB与TSB有较好的相关性和等效性,利用AIB预测TSB值在一定程度上可信。并且,该APP对于出生后3~<7 d并处于黄疸高峰期的足月新生儿有较好的识别效果。

车载CAN通信Android应用的设计模式研究与应用

在汽车中,电子控制器件可以通过CAN协议连接成局域网络用于信息传输。车载娱乐系统在这些电子器件中扮演着与用户交互的重要角色,为了满足用户生态化需求和友好的界面操作体验,Android系统被引入车载娱乐系统中。文中主要探讨了通过Android应用程序采用模型-视图-控制器(Model-View-Controller,MVC)、模型-视图-表示器(Model-View-Presenter,MVP)和模型-视图-视图模型(Model-View-ViewModel,MVVM)设计模式来访问CAN网络的实现方式,并对这3种设计模式进行了比较,分析它们在访问CAN网络方面的优缺点,结果表明MVVM设计模式更适合于车载娱乐系统应用程序访问CAN网络。

应用于Android应用程序的新型多因素认证方法及其安全性分析

在移动应用程序的广泛应用的信息化时代下,Android应用程序是全球三大应用程序之一,因此,Android应用程序的安全性日益成为关注焦点。针对传统单一认证方式存在的安全性和局限性,本研究提出一种基于先进技术的新型多因素认证方法,旨在提高Android应用程序的安全性和用户体验。通过对Android应用程序的新型多因素认证方法展开分析,设计一套结合密码学、生物特征识别和行为分析等多种技术手段的认证框架。在此基础上,本研究对该方法的安全性进行全面的讨论和分析,并讨论潜在的安全风险和威胁。本研究得出新型多因素认证方法在提高Android应用程序安全性的同时,兼顾了用户体验的便捷性。

面向智慧农业的Android应用开发课程教学案例设计与实践

文章以农业智能化进程中的移动终端应用软件开发为切入点,首先阐述了农业智能化的基本内涵,继而介绍了Android应用开发课程的核心内容及其在计算机专业教学体系中的重要地位。文章进一步探讨了Android应用开发在推进农业智能化进程中的功能作用,以及当前该课程在教学实践中普遍存在的问题。基于此,提出了融合理论知识、行业实践和探索创新于一体的案例式、启发式、探索式教学模式,旨在优化Android应用开发课程中理论讲授与项目实践的配比,创设适应农业智能化新场景的教学案例。通过实施本教改方案组织具体教学活动,旨在全面提升学生运用系统工程思维解决农业智能化实际问题的能力。

手机测量助手在铁路工程监理中的应用研究

结合我公司在铁路工程建设行业成熟的监理测量复核技术和既有测量新技术,实现一种基于Android操作系统移动智能手机的便携式监理测量复核工具,能够实现在野外实时采集数据,并实现快速数据处理,同时,以图表形式,现场展示工程监理的测量复核结果,从而提高监理测量复核的工作效率,降低对测量专业人员的要求。

Android应用程序漏洞检测方法和工具新进展

Android是移动设备和智能设备的主流操作系统,其安全性受到广泛关注。然而Android应用程序普遍存在漏洞或恶意代码,许多学者对Andriod应用程序的漏洞检测方法开展了研究。由于Android系统发展迅速,且近年来机器学习和深度学习方法成功应用于漏洞检测,该文对2016年至2022年间发表的Android应用程序漏洞检测的最新成果进行了总结,阐述了涉及的源代码特征提取方法、基于机器学习/深度学习的检测方法、传统检测方法等,并给出了详细对比表。研究表明,仍缺乏Android专用的源代码漏洞数据集和工具等,以便对基于机器学习/深度学习的Android漏洞检测方法提供更有效的支撑。

基于安卓手机的手持漫透射水质检测管比色系统的研究与应用

为满足现场快速监测需要,研发了基于安卓手机的手持式漫透射水质检测管比色系统,采用了可靠的光源和光路设计,利用3D打印技术制作了与手机适配的附件,实现了塑封挤压吸入式水质检测管测定结果的机器准确快速直读。系统可自动对不同检测项目筛选响应值计算数学模型以获取最佳线性关系的工作曲线。采用氨氮标准物质和环境样品进行验证实验,工作曲线线性相关系数为0.9991,对0.50 mg·L^(-1)标样进行7次重复测定,相对标准偏差为2.68%,检出限为0.08 mg·L^(-1),对工业污水进行加标回收实验,回收率为99%~100%。采用相同的方法同时对COD、Cr^(6+)、Cu、Fe、Mn、F^(-)、PO^(3-)_(4)等7个项目进行了实验,7个项目的工作曲线线性相关系数分别为0.9968、0.9998、0.9992、0.9995、0.9974、0.9993、0.9992。该研究在环境水质快速检测中具有较高实用价值。

物联网应用技术专业Android程序设计的教学探索与实践

随着物联网技术的快速发展,物联网应用技术专业已经成为了当今社会的热门专业之一。Android程序设计是该专业的核心课程,对于提升学生的实践技巧和创新思维起着关键的作用。然而,传统的教学方法已经无法满足当前社会对物联网应用技术专业人才的需求。因此,本文将对物联网应用技术专业Android程序设计的教学探索与实践进行研究,旨在为该专业的学生提供更好的学习体验和能力培养,为提高教学质量和培养高素质人才提供参考。

智能手机平台增强现实技术的应用探究

随着手机软硬件的快速发展,增强现实技术在手机端的应用层出不穷。传统行业通过与增强现实技术结合,碰撞出新的产品形态或带来全新的虚实融合体验。智能手机作为增强现实应用的平台,其便携性、可交互性和良好的视觉体验等方面均提升了用户体验。本文阐述了增强现实技术在手机载体上的不同形态、开发平台、核心技术及应用场景等。业界通过对该技术的深入研究,不断提升手机应用的体验差异和创新性。期待增强现实技术在智能手机平台有更大的发展空间,推动各个行业或领域的进步。

提升农民数字素养 共享美好数字生活——2024年全国农民手机应用技能培训周活动在北京启动

7月22日,中央农业广播电视学校在京举办2024年全国农民手机应用技能培训周线上视频启动会。作为今年中国农民丰收节重点活动之一,此次农民手机应用技能培训以“提升农民数字素养共享美好数字生活”为主题,聚焦智慧农业应用、电商助农兴农、乡村数字惠民服务、乡村数字文化和防范电信网络诈骗等内容,继续采取线上线下相结合的方式,以培训周活动为契机,开展持续全年的培训推广活动,让手机成为广大农民生产的“新农具”、生活的“新帮手”。

基于手机信令的智慧城市应用场景探讨

引言国家高度重视发展以数据为关键要素的数字经济。在这种背景下,探讨如何依托手机信令数据,设计符合数字经济时代发展的智慧城市应用场景。智慧城市的应用场景主要围绕智慧人口、智慧交通、智慧文旅3个场景开展。以手机信令大数据赋能千行百业为基础,形成基于“时—空—人”的智慧城市应用场景解决方案。

基于Android智能手机的叶面积测量系统设计

为了方便、快捷、灵活、准确地测定植物叶片面积,设计了一种基于Android系统智能手机平台的叶面积测量系统。该系统包括底板设计、图像采集、图像编辑、面积计算四个功能模块,利用通道亮度曲线分类、碎片过滤与自适应阈值算法等进行测量处理,能够快速准确计算植物叶片面积。该系统将图像处理、数字运算与移动终端平台相结合,可简化测量步骤,具有使用方便、操作灵活、快速准确等优点。