谷歌正在测试改进Chrome扩展程序的UI

谷歌正为Chrome开发新版扩展菜单按钮,使用户能更简洁地管理已安装的扩展程序,预计Chrome75版本将引入此特性。

为了让 Chrome 扩展程序变得更加简洁,谷歌正在研究一种全新的方式。目前,Chrome 用户只有两种不太理想的选择 —— 要么忍受地址栏旁边被一堆凌乱的扩展图标挤满,要么将它们隐藏在溢出式的菜单中。好消息是,Techdows 指出,谷歌已经在测试一个新的选项。

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旧版 Chrome 扩展的呈现方式,已经多年没有迎来实质性的改进。但在 Chrome 75 的开发版中,Chrome 团队已经加入了一个新的标记,以启用新的扩展菜单按钮。

借助这个选项,用户可以查看所有已安装的扩展,并在某个地方对其进行集中式的管理和控制。

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(题图 via MSPU

不过妥协之后,Chrome 引以为傲的扩展集成,也变得不那么像用户界面的一部分了。

如果一切顺利,谷歌最快有望从 Chrome 75 开始正式引入这项特性(新的扩展按钮)。至于内核已迁移至 Chromium 的新版 Microsoft Edge 浏览器,相信也会很快跟进。

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内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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