智能檢測(cè)技術(shù)在線路板生產(chǎn)中的應(yīng)用
半導(dǎo)體封裝技術(shù)與線路板的結(jié)合
微型化趨勢(shì)對(duì)線路板設(shè)計(jì)的影響
線路板回收技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀
PCB高頻材料在高頻線路板中的重要性
工業(yè) 4.0 背景下線路板制造的轉(zhuǎn)型
PCB柔性線路板技術(shù)的進(jìn)展
全球供應(yīng)鏈變動(dòng)對(duì)線路板行業(yè)的影響
AI 技術(shù)在線路板生產(chǎn)中的應(yīng)用
PCB新能源汽車對(duì)線路板技術(shù)的影響
所謂移動(dòng)閱讀,,是通過各種便攜式的移動(dòng)閱讀終端,,對(duì)電子形式的信息內(nèi)容進(jìn)行有限下載或無限接受,,達(dá)到在“移動(dòng)”中碎片化閱讀的目的,。[1]閱讀載體的便攜性,、閱讀時(shí)機(jī)的自由性和閱讀內(nèi)容的碎片性成為移動(dòng)閱讀的***特征。在快速興起的過程中其即讀即棄的快餐式閱讀形式也飽受爭(zhēng)議,,學(xué)者對(duì)此看法不一,,或褒或貶。認(rèn)識(shí)和了解不同讀者群體對(duì)移動(dòng)閱讀的接受程度,,研究移動(dòng)閱讀的影響因素,,并預(yù)測(cè)讀者移動(dòng)閱讀的持續(xù)性和忠誠度對(duì)于學(xué)界和業(yè)界均有重要意義。因此,,本研究依據(jù)計(jì)劃行為理論的基本原理與思想,,在***調(diào)查重慶市民移動(dòng)閱讀現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,從用戶感知價(jià)值角度探討移動(dòng)閱讀的行為意愿,,并研究其影響因素,,嘗試構(gòu)建一個(gè)比較完整而且能預(yù)測(cè)和解釋用戶移動(dòng)閱讀行為選擇偏好性和持續(xù)使用性的理論模型,以期為數(shù)字內(nèi)容提供商,、移動(dòng)服務(wù)運(yùn)營商,、終端設(shè)備制造商乃至大眾閱讀推廣者的公共圖書館提供戰(zhàn)略決策的理論參考和決策依據(jù)。通過對(duì)閱讀行為感知的研究,,我們可以為讀者提供更加個(gè)性化和定制化的閱讀體驗(yàn),。咨詢閱讀行為感知便捷
研究表明,***,,在使用閱讀類應(yīng)用的過程中,,影響用戶參與行為的要素主要包括動(dòng)機(jī)、能力,、提示,、內(nèi)容與環(huán)境。因此,,可以通過分解用戶行為,,明確用戶對(duì)影響要素的關(guān)注點(diǎn),作為優(yōu)化用戶體驗(yàn)的基礎(chǔ),。第二,,論證參與行為類型與閱讀體驗(yàn)維度的對(duì)應(yīng)關(guān)系應(yīng)當(dāng)是:圍觀式行為一一般性體驗(yàn)、行動(dòng)式行為一支撐性體驗(yàn),、話語式行為——高峰性體驗(yàn),,并縱向觀察三者在參與程度上構(gòu)成用戶參與行為影響要素的層次。第三,,從產(chǎn)品體驗(yàn)的視角橫向梳理成三個(gè)階段,,分別是印象感知和采納階段,、互動(dòng)參與和發(fā)展階段、持續(xù)參與和維持階段,。綜上所述,,整體地輸出適用于各階段的設(shè)計(jì)策略,依次為采納階段的基于寧靜交互的平衡感知策略,、發(fā)展階段的基于用戶行為的互動(dòng)體驗(yàn)策略,、維持階段的基于激勵(lì)積累的持續(xù)參與策略,系統(tǒng)地為數(shù)字閱讀領(lǐng)域的用戶體驗(yàn)提供新的觀察視角與參考路徑,。怎樣閱讀行為感知均價(jià)。 高校圖書館要以讀者需求為導(dǎo)向,, 為大學(xué)生提供 質(zhì)量的移動(dòng)閱讀服務(wù),。
數(shù)字閱讀體 驗(yàn)處于重塑階段:閱讀體 驗(yàn)達(dá)到前所未有的 多維與豐富。在數(shù)字化生存的浪潮中,,慣常的生活方式被打破,,現(xiàn)象 級(jí)產(chǎn)品層出不窮,在數(shù)字閱讀領(lǐng)域也是如此,,技術(shù)創(chuàng)新讓閱讀體驗(yàn) 乘上了數(shù)字化的快車,。在體 驗(yàn) 經(jīng)濟(jì)浪潮的推動(dòng)下,數(shù)字閱讀行業(yè)相 關(guān)產(chǎn)品應(yīng)用各出奇招抓住閱讀者的注意力,,為創(chuàng)造良好舒適的閱讀 體驗(yàn)而服務(wù)[5],。多種形式的輕量交互的設(shè)計(jì)初衷是為了還原用戶心 中**初始的閱讀體驗(yàn),有聲閱讀生態(tài)的形成使得用戶可以自如地在 各類場(chǎng)景進(jìn)行閱讀,。與此同時(shí),,用戶之間能夠流暢地互動(dòng)交流,技術(shù) 放大了閱讀者充分參與的可能性,,比較大限度地發(fā)掘了人的創(chuàng)造性,, 閱讀體驗(yàn)達(dá)到了前所未有的多維與豐富。
提升用戶參與行為的數(shù)字閱讀體驗(yàn)設(shè)計(jì)路徑可從以下幾個(gè)方向 出發(fā),,作為指導(dǎo)參照:***,,從研究視角出發(fā),關(guān)注用戶參與行為,, 創(chuàng)造持續(xù)參與的良性循環(huán),。運(yùn)用用戶參與行為相關(guān)理論進(jìn)行實(shí)驗(yàn)性 探索,對(duì)數(shù)字閱讀行業(yè)發(fā)展和個(gè)人體 驗(yàn)皆有裨益,;近年來學(xué)界開始關(guān)注用戶持續(xù)參與方向,,在該方向重點(diǎn)發(fā)力來塑造數(shù)字閱讀新體驗(yàn) 符合時(shí)代趨勢(shì)。第二,,從研究要素出發(fā),,關(guān)注參與行為影響要素,,確 立系統(tǒng)的理論支撐。數(shù)字閱讀的影響要素相關(guān)研究采用量化研究方 法居多,,提煉影響要素出于大量的原始數(shù)據(jù),,運(yùn)用的相關(guān)理論相對(duì) 零散、缺乏體系,。從而在研究影響要素階段,,需要確定系統(tǒng)的理論支 撐。第三,,從研究維度出發(fā),,從全維度與整體性視角貫通行為邏輯, 構(gòu)建數(shù)字閱讀體驗(yàn)?zāi)P?。?shù)字閱讀領(lǐng)域在有關(guān)讀者行為的研究中,, 相關(guān)理論和模型的產(chǎn)出停留在行為或體驗(yàn)層面。相對(duì)來說,,在設(shè)計(jì) 方法層面缺乏系統(tǒng)地思考,,針對(duì)性地提升用戶參與行為的設(shè)計(jì)模型 和策略還有待發(fā)掘。從全局的高度輸出設(shè)計(jì)模型有助于對(duì)數(shù)字閱讀 體驗(yàn)的設(shè)計(jì)方法體系進(jìn)行補(bǔ)充,、以此指導(dǎo)設(shè)計(jì)實(shí)踐,,有益于數(shù)字閱 讀行業(yè)的整體利益。閱讀行為感知有助于優(yōu)化在線閱讀平臺(tái)的用戶體驗(yàn),。
通過對(duì)媒介,、行為和體驗(yàn)三個(gè)方向整合分析,構(gòu)建了提升用戶參 與行為的數(shù)字閱讀體驗(yàn)框架,。該框架在劃分媒介類型的基礎(chǔ)上,,對(duì) 參與行為構(gòu)成、類型和影響要素進(jìn)一步分析提煉,、將體驗(yàn)維度與參 與行為對(duì)應(yīng),,以采取相應(yīng)的數(shù)字閱讀體驗(yàn)優(yōu)化路徑。首先,,根據(jù)不同 使用場(chǎng)景,、使用習(xí)慣和用戶群體所囊括的數(shù)字閱讀類應(yīng)用的數(shù)量十 分龐雜,數(shù)字閱讀類應(yīng)用不同,,具體的用戶參與行為所占比重,、所處 閱讀階段也不盡相同。通過對(duì)數(shù)字閱讀類應(yīng)用的媒介特性分類,,能 夠有效區(qū)分同類型應(yīng)用使用過程中用戶參與行為的共通和差異,,并 對(duì)總結(jié)參與行為影響要素的一般規(guī)律奠定根基。而后,,通過用戶研 究方法歸納數(shù)字閱讀中主要的參與行為構(gòu)成,,綜合參與行為類型,、 發(fā)掘參與行為影響要素,據(jù)此對(duì)行為階段進(jìn)行細(xì)致分析,。***,,根 據(jù)閱讀體驗(yàn)層次劃分體驗(yàn)維度,以此對(duì)應(yīng)根據(jù)參與程度深淺劃分的 用戶參與行為類型,,形成提升參與行為的數(shù)字閱讀體驗(yàn)框架來指導(dǎo) 輸出相應(yīng)的設(shè)計(jì)策略每個(gè)讀者在數(shù)字圖書館的閱讀過程中,,都會(huì)根據(jù)自己的興趣和需求選擇不同的資源、設(shè)定個(gè)性化的閱讀環(huán)境.信息閱讀行為感知服務(wù)
數(shù)字圖書館采用了先進(jìn)的信息技術(shù),,如全文檢索技術(shù),,使得用戶能夠更有效地定位、識(shí)別和理解所需信息,。咨詢閱讀行為感知便捷
信息抽取是指從多源異構(gòu)的數(shù)據(jù)源中提取出實(shí)體,、屬性以及實(shí)體之間的關(guān)系,在此基礎(chǔ)上形成本體化的知識(shí)表達(dá),,它是知識(shí)圖譜構(gòu)建技術(shù)的關(guān)鍵[1]。早期信息抽取主要是基于預(yù)定規(guī)則的抽取技術(shù),,工作量龐大且*適用于特定的專業(yè)領(lǐng)域,,后來人們開始嘗試使用統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法,通過標(biāo)注部分?jǐn)?shù)據(jù)得到訓(xùn)練集,,在此基礎(chǔ)上再使用均方根誤差算法(rootmeansquarederror,RMSE)或多項(xiàng)式回歸算法(polyno?mialregression,PR)等有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法識(shí)別命名實(shí)體,。咨詢閱讀行為感知便捷