基于KANO-QFD模型的电子产品导购APP设计研究

为了能够更好地使电子产品导购APP有针对性地满足用户需求,提升用户满意度,文章提出了基于KANO-QFD模型的电子产品导购APP设计研究。首先,对KANO模型与QFD模型进行概述,并对电子产品导购APP现状进行分析;其次,提出基于KANO-QFD的电子产品导购APP设计思路,即对用户进行调研,并将调研结果代入KANO模型,得出电子产品导购APP的需求属性和每个属性的重要程度数值,同时通过QFD模型进一步获取设计要求权重,对设计要求的优先级进行排序;最后,将设计要求优先级转化为设计策略。通过文章的研究,以期能够为相关设计提供一定参考。

基于Kano-QFD模型的高铁快递服务优化研究

针对现在高铁快递普及程度较低,高铁快递服务产品未能较好服务于大众的问题,利用Kano-QFD模型对高铁快递服务产品进行优化。通过调查问卷收集大众对于高铁快递的需求,并且对其按照Kano模型需求分类表进行分类。并按照QFD模型中的质量屋分析方法。

基于Kano-QFD模型的外出防护服装设计研究

为有效获取出行者对外出防护服装的功能需求,以确定服装的关键性设计要求,从而提升出行用户满意度,通过建立用户画像和绘制用户旅程图对出行者的行为路径进行调查,解析出行者的需求。根据Kano模型对功能需求进行属性归类,并量化计算出用户需求重要度;结合质量功能配置的QFD模型,获取外出防护服装的设计要求,确定其重要度权重,排序得出关键性设计要求。研究结果显示,重要度最高的3个用户需求分别为:面料具有抗菌性且具备隔离性能、面料多次重复使用和方便洗涤,这是外出防护服装的关键内容。通过Kano模型与QFD模型的结合,能够有效地从用户需求的角度为外出防护服装设计提供依据。

基于Kano-QFD模型的老年群体健身App的研究与设计

使用Kano模型对老年群体展开健身类的需求分析,并联合使用QFD方法确定与此需求相关性较高的功能设计要求,明确App的设计思路;通过质量屋模型确定“益健”老年群体健身类App的设计要点、信息架构、交互原型;对老年人的生理以及心理进行分析,有针对性地适老群体用户界面设计,最终实现该App的可用性设计,并通过最终调查验证了该App的可靠性。

基于Kano-QFD模型的校园快递服务质量提升研究

针对目前校园快递服务与大学生需求适配性较差问题,利用Kano-QFD模型对校园快递服务进行优化设计,以提升校园快递服务质量。通过问卷调查收集大学生对于校园快递服务的需求信息,确定校园快递服务需求要素,利用Kano模型进行需求要素分类,并确定其权重,利用QFD方法将需求要素转化为企业可以理解且能执行的校园快递服务要素,并确定各快递服务要素权重。根据各快递服务要素权重排序结果,将服务要素进行分类,按照分类结果,针对各类快递服务要素提出改进建议,为快递企业提升校园快递服务质量提供借鉴。

基于Kano-QFD模型的校园快递服务设计要素研究

本文通过问卷调查和文献总结的方法获取大学生的需求要素指标,利用Kano-QFD模型把需求要素转化成可采取措施的服务要素,从而使服务的设计更贴近顾客需求。研究结果主要从时效性,移情性,便捷性三方面进行服务优化策略分析,可为快递企业提升服务提供借鉴。

基于KANO-QFD模型的医用防护服及其处理仓设计

为改善医用防护服的使用体验。通过调研汇总出医务工作者对医用防护服的使用需求,利用Kano模型对用户需求进行属性分析,基于QFD理论以用户需求属性为导向进行方案设计。设计了带有换气除湿设备和免脱衣如厕设备的模块化处理仓,可满足医护人员除湿换气、免脱衣如厕的期望型需求;对防护服的结构进行创新改造,使其与处理仓内设备相匹配,同时满足了尺寸调节、身份识别两项无差异需求。通过Kano模型与QFD模型的结合,更加准确有效地将用户需求转化为设计方案特征,实现以用户需求为驱动的设计。

基于Kano-QFD模型的顺风车平台优化设计研究

顺风车作为低碳出行方式有助于“双碳”目标的实现,为确定能有效提升用户满意度的顺风车平台设计要求,首先通过问卷调查提取二级用户需求,运用Kano模型将用户需求分类并求得需求重要度。然后,结合质量功能展开(Quality Function Deployment,QFD)分析得出12项顺风车平台的功能设计要求,构建用户需求与平台设计要求的关系矩阵并确定各项设计要求的重要度排序。研究结果显示,重要度最高的3个用户需求为:希望有固定的拼友和司机、司机和乘客可双向选择、希望同乘的司机和乘客有较高的素质和信用;最关键的设计要求为“通勤圈”(社群小组)、双向选择与双向互评打分。最后,建议顺风车平台加入社群资讯功能,形成双向选择、双向互评机制,从而增加用户的使用意愿和满意度。

基于Kano-QFD模型的家庭阳台微型水培装置设计

家庭阳台水培以观赏性强、整洁方便、绿色安全等特点拥有广阔的市场前景,以家庭阳台水培为设计目的、以用户需求为导向的家庭水培装置能够有效满足当前的市场需求。行为地图法与Kano模型的结合能够准确收集用户需求及重要度,QFD质量屋模型可将产品质量要素按照用户需求重要程度进行排序。据此进行方案优化,指导完成以用户需求为导向的装置设计。装置具有空间集约、造型美观、便于移动及固定、有效减轻水培液浪费污染、电线收纳便捷等优点,更适用于家庭水培。同时,新材料应用等也将成为装置未来提升的方向。

结合Kano-QFD与FBS模型的露营椅创新设计方法研究

针对露营椅开发设计主要依赖生产企业和设计师的主观判断、设计方案与用户需求匹配度低、缺少科学量化的设计要素获取方法等问题,结合Kano-QFD与FBS模型,探索针对露营椅的创新设计方法。首先,通过用户访谈和调查问卷获取露营椅的初始用户需求,利用Kano模型得到用户需求类别及重要度;其次,基于QFD理论对用户需求进行量化分析,获取露营椅各项设计要求及权重;最后,将获得的关键设计要求导入FBS模型,完成露营椅功能要素到结构要素的映射转化,最终实现露营椅的创新设计。实践证明,结合Kano-QFD和FBS模型,能全面获取及分析用户需求,输出露营椅的具体解决方案,实现了用户需求到产品设计要素的精准映射,为展开露营椅创新设计提供一条新路径。

论大语言模型材料的证据属性——以ChatGPT和文心一言为例

以ChatGPT和文心一言为代表的大语言模型产生海量大语言模型材料,此类材料进入社会生活并产生广泛影响,讨论大语言模型材料证据属性具有重要意义。大语言模型材料可以成为证据,但是否具有证据资格需要在具体个案中进行判断。从诉讼效率出发,大语言模型证据在不同诉讼中的呈现形式可以有所区别:一般案件可以仅举示人机交流材料和使用者本地环境信息,重大案件则应完整举示。大语言模型材料区别于大数据证据和一般的人工智能证据,具有直观性强、可解释性弱、偏在于少数技术公司、可识别性弱等特点。

基于遗传算法的磨削力模型系数优化及验证

在磨削力模型求解问题中,目前大多使用分段计算法或列方程组直接计算各个待求系数,不仅计算量大且其精度也无法保证。另外,传统的回归模型容易陷入局部最优,难以描述非线性关系。为此,将遗传算法引入到非线性优化函数参数优化中,基于外圆横向磨削力模型、平面磨削力模型、外圆纵向磨削力模型等现有的模型数据,开展磨削力理论模型的系数优化方法研究。相关性分析结果表明:通过计算得到的3种模型磨削力的预测精度提高了14.69%~42.54%,且3种模型所预测的法向磨削力的平均误差分别为5.9%、9.13%、3.23%,切向力平均误差分别为6.78%、8.36%、3.69%。经对比知,优化后的模型拟合度较好,模型预测精度显著提高。遗传算法优化后的非线性优化函数GA-LSQ算法更适合磨削力模型的求解,可对磨削力的预测及实际加工生产中的参数优化提供参考。

数字经济对体育产业高质量发展的影响——基于中介模型和门槛模型的检验

对我国19个省级行政区2012—2021年的面板数据进行实证分析,通过建立中介模型和门槛模型探究数字经济与我国体育产业高质量发展的关系。结果显示:①在固定效应模型的基础上进行实证分析发现,数字经济对体育产业高质量发展产生推动作用;②在数字经济促进体育产业高质量发展过程中,产业结构作为中介变量、科技创新作为调节变量在其中起到相应的促进作用;③数字经济与体育产业高质量发展之间显著存在产业结构一阶门槛和科技创新二阶门槛效应。提出:应从提升数字经济发展水平、优化产业结构以及提升科技创新水平等方面促进体育产业高质量发展,推进社会主义现代化体育强国建设。

基于BEPS模型的云南省碳源/汇时空特征及其适用性分析

净初级生产力(NPP)和净生态系统生产力(NEP)是估算陆地生态系统碳源/汇的重要指标,云南为我国碳汇的主要区域之一,开展云南NPP和NEP时空变化特征分析对科学评估陆地生态系统碳源/汇功能,以及开展碳排放交易具有重要意义。基于BEPS模型1981-2019年NPP和NEP产品,采用线性趋势分析、文献对比等方法,研究云南NPP和NEP时空变化特征及其在云南的适用性。结果表明:(1)1981-1999年云南NPP和NEP呈水平波动,2000年后云南NPP和NEP呈明显波动上升趋势,2000-2019年云南NPP高值区域主要分布在西部和南部,而NEP高值区则主要分布在东部和西部局部地区;(2)2000-2019年云南NPP和NEP除西北部部分地区为下降趋势外,其余大部地区为上升趋势;(3)云南NPP峰值出现在7、8月,谷值出现在2月,NEP峰值出现月份与NPP基本相同,但谷值出现月份较NPP滞后1-3个月,6-10月是云南碳汇的主要月份;(4)BEPS模型估算的NPP与目前广泛应用的CASA和遥感模型结果较为一致,时空变化特征与云南生态恢复措施和气候特征吻合,其估算的NEP与陆地生物圈模型(IBIS)模型和中国通量观测研究联盟(ChinaFLUX)碳水通量观测数据较为接近,时空变化大部地区与云南生态恢复措施和气候特征基本吻合,表明BEPS模型在云南具有较好的适用性。

数字融合背景下大学生数字素养培育:模型与路径

大学生数字素养培育是推进高等教育专业建设的必要举措,是助力高等教育数字化转型的重要议题。数字素养是包含知识、技能、特质、态度、伦理等要素的数字能力体系。该文从大学生群体出发,构建了数字素养陀螺模型,涵盖了多元知识、实践技能、个性特质、态度动机和道德伦理五个维度。基于此,立足于高等教育专业建设和数字化转型的背景,有针对性地提出大学生数字素养培育的路径:丰富数字资源供给,编制多元知识专业教材;强化数字培训力度,提升实践技能研习成效;加强个性特质培养,搭建虚实融合学习场景;重视数字意识培植,激活强化主体态度动机;拓展数字伦理边界,架构数字道德评价机制。

小学生跨学科素养测评模型构建与应用研究

跨学科素养是小学生学习发展的关键素养,构建科学、合理的跨学科素养测评模型是开展小学生跨学科素养有效监测与提升的重要保证,对打破学科知识壁垒、培育新时代拔尖创新人才具有重要现实意义。研究遵循成熟的教育测评模型构建范式,厘清了小学生跨学科素养操作性定义,构建了包含跨学科知识、跨学科能力和跨学科情意3个一级指标、8个二级指标的小学生跨学科素养测评指标体系,开发了《小学生跨学科素养测评量表》,基于探索性、验证性因素分析以及层次分析法,构建了小学生跨学科素养测评模型:Y=0.306*Y1+0.412*Y2+0.282*Y3,其中Y表示小学生跨学科素养,Y1、Y2、Y3分别表示跨学科知识、跨学科能力、跨学科情意。应用该模型对全国东、中、西部地区12省市的18166名小学4—6年级学生进行测评,初步验证了模型的科学性、有效性与可操作性,并依据测评结果提出提升小学生跨学科素养的对策建议。

构建支持大模型训练的计算机系统需要考虑的4个问题

支持大模型训练的计算机系统有3种类型,其中基于国产AI芯片系统的生态系统不是很好,要想改变这个局面,需要做好AI编译器、并行加速等10个关键软件;基于超级计算机的系统需要做好软硬件协同设计,从而更好地服务于大模型训练。针对如何搭建大模型的基础设施,提出4点平衡设计,以确保系统的性能、可靠性和可扩展性。

砂土中能量桩单桩水平承载特性模型试验研究

为探究能量桩单桩水平承载特性,针对砂土中能量桩在水平荷载下的承载特性进行研究,基于模型试验,分析了水平荷载作用下能量桩在制冷和加热过程中的桩顶位移、桩前土压力以及桩身弯矩等的变化规律。研究结果表明:制冷会引起能量桩桩顶水平位移略微增大,增量为0.48%D(D为桩体直径),而加热会引起较大的桩顶水平位移,达到了2.38%D;制冷和加热在初始阶段会引起桩前土压力增大,初始增长阶段结束后,土压力变化较小,多为缓慢增长或基本不变。相较于初始土压力,制冷和加热结束时的土压力基本呈增长趋势,仅个别埋深处土压力减小。制冷过程中,埋深0%L~40%L(L为有效桩长)范围内的弯矩增大,埋深40%L~100%L位置处的弯矩变化较小;加热过程中,埋深0%L~60%L范围内的弯矩均有所增大,0%L~40%L位置处的弯矩增大最为明显。制冷和加热过程中均在20%L处产生了最大弯矩,最大弯矩的增加量分别为9.93%和10.32%。进一步基于圆孔扩张理论提出了弯矩计算的理论解,并与试验结果进行对比分析,理论计算值与实测值较为吻合。

基于MSPA和MCR模型的庐山市生态网络构建

【目的】在生态环境形势严峻的背景下,构建生态网络是连接破碎化斑块间的重要纽带,是保障物种迁徙交流的有效途径。【方法】以庐山市为研究对象,以GIS技术为核心,利用MSPA法对庐山市进行景观格局分析,再运用景观连通性评价法选取重要生态源地;其次采用AHP分析法结合专家打分法建立阻力因子评价体系构建阻力面,再基于MCR模型完成庐山市生态网络的构建,运用重力模型选取重要潜在生态廊道,给出生态网络的优化对策,最后应用生态网络分析法,对出生态网络的可行性进行分析。【结果】1)庐山市10处重要生态源地的面积为37 946.52 hm^(2),庐山和鄱阳湖为两处大型生态源地;2)遴选出19条重要生态廊道长为297.05 km,主要分布于中部地区;3)构成生态廊道的景观三要素分别为林地、水系和耕地,廊道宽度设置为300 m;4)构建形成“两区两带三轴”的生态安全格局。【结论】研究区内中心城区及中南部地区斑块分布零碎,景观连通性差,缺少生物栖息活动的绿色空间,应大力改善两地的生态环境,生态绿廊由两地内部向外部空间延伸构建,最终绿廊绿道交织成网覆盖全域,新增3个生态核心节点和9条重要生态廊道后的网络连接指数明显提高,表明构建的庐山市生态网络可行性较强。研究结果对于庐山市的城市绿地系统规划、生态园林城市的建设和生物多样性保护具有一定的指导意义。

大模型时代:电力视觉技术新起点

随着无人机、巡检机器人和远程监控系统在输电、变电、配电、安监等电力场景中的广泛应用,利用电力视觉技术完成对海量巡检图像的自动处理,能够进一步提升电力系统智能化运维水平,对我国源网荷储一体化进程的快速推进具有至关重要的作用。随着通用视觉大模型的兴起,电力视觉技术正处于从传统深度学习时代向大模型时代跨越的重要节点。该文首先综述了电力视觉技术和通用视觉大模型的最新研究进展,结合视觉大模型在多种公共场景的应用先例,探讨视觉大模型在电力视觉领域将面临的3重能力边界问题。从初步探索通用视觉大模型的潜力,到逐步构建电力视觉大模型的过程,提出4种模型应用范式以突破视觉大模型能力边界。最后分析了视觉大模型对电力视觉研究者的影响,并对大模型浪潮下电力视觉技术的发展方向进行了展望。