geni与ancestry分析

本文对比分析了Geni.com和Ancestry.com两个家族树网站的特点。Geni.com以用户为中心,鼓励用户创建和发展家族树;Ancestry.com则侧重于提供丰富的历史资料搜索功能,帮助用户追溯家族根源。

近日网站要开发family tree的功能,所以对国外两家的知名family tree做了分析。

Geni.com

1.网站:首页比较容易吸引人,简洁、明了,符合新型的网页标准,技术性比较强。以flash为基础的family tree给人感觉有趣却又不失功能性。没有过多的繁杂功能。给用户的感觉非常具有创造性和成就感,因为以点为基础,让用户自己个人创造从无到有生成一个family tree,作为一种工程项目让用户参与,达到吸引用户的效果,发掘用户个人创造性。

 

2.后台:后台接近交友网站,特点很鲜明,功能非常简洁,但却非常实用。各条自我介绍以及自我描述等资料都有设置,并且还有个人资料完成度的提示。拥有自己的界面和别人观察的界面,留言板功能单一。个人私密信息的隐藏功能。后台还有个“invite”功能,能向不知道这个family tree的家族成员发送E-mail通知他们。

 

3.功能设置◆:整体功能有点薄弱,并且比较单一,单纯的家族树功能。并且用户自己所做的事情比较少,只能添加一些自己熟悉的亲戚,用户之间沟通比较少,只有为对方留言,不能看见别的用户和其他family tree。整个family tree只能由一人来添加,家族其他人不能参与家族树的管理和运行,没有照片审核机制。但Family tree辐射向四周扩散,包括的范围比较广。

 

4.论坛:非常简洁但又不失基础功能,将论坛的文字功能发挥到极致,并且与网站的整体风格保持一致,不能说是完整的论坛,只能说是对网站的一个补充,以及网站用户的一个交流点。网站用户名与论坛用户名区分,没有做好站内连接工作。论坛的标签功能不错。论坛的内容绝大部分是用户的意见,并且设有专门的意见箱供网站用户提要求信息,网站工作人员根据用户需求更改和添加功能。技术员也再论坛内与用户交流,并且有一些功能的预告。推荐论坛中的网站工作人员与用户的及时沟通。

 

 

Ancestry.com

1.网站:首页风格比较传统,但是却有一种浓浓的怀旧气息和人文气息,非常有亲和力,橄榄绿的基调感觉很温馨。Family tree的功能放在首页最醒目的位置,右边的老照片说明了网站的一种定位,下方的广告与网站整体风格功能贴近。功能条目现实的非常清楚。Ancestry整体更多的是一个追溯家族历史的网站,相对于geni.com来说属于逆向型,是追溯家族的源头,以自己为基点向上扩散,寻找自己的历史,和geni的区别很大。

 

2.Ancestry搜索功能◆:这是ancestry最重要的部分,也是最强大的功能,也可以说是网站的立足之处。突出功能便是世界范围内的搜索功能,包括历史以及其他一些方面,并且分类非常细致,资料比较详细,将国家地图以及国家内的区域区分开来,并且分类,从国家、地区、名字、出生地、出生时间、种族以及运用一些关键字的搜索。搜索功能分为简单搜索和高级搜索,搜索功能需要付费,但是有一定免费的时间,周期为14天。

 

3.个人后台:后台非常简洁,以下功能一目了然,但是却并不简单,需要用户耐心地添加一些资料。故事与音频功能非常独特,特别是故事,挖掘的机遇很大,分类中自己写与本地上传符合人性化,并且非常形象。后台显示个人最新用过的功能,搜索过的信息,以及其他最近做过的事情。

4.family tree整体来说属于传统型的家族树,每个人的资料划分细致,并且可以直接打印。比如故事、图片、音频等。故事功能中能直接写也可以从本地上传,图片上传仍然没有审核功能,音频非常有特色,用来添加音频故事,但是有时间限制。同时与各地的博物馆、纪念馆、档案馆建立了联系,能够与这些地方进行网上联系与搜索,衔接功能非常不错。

 

Geni.com总结: geni以用户个人点为基础,然后开始辐射,精致简练,却能带动大量的用户。功能简单但是让用户容易操作和易懂 ,创造一种让用户自己发挥的主动性,充分做到了以用户为主,网站只是提供一个平台,一切以满足用户需要为主。

 

Ancestry.com总结: 庞大的搜索资料库为基础,为用户提供最完整的历史资料,拥有庞大的数据库,给用户非常专业的感觉,并且独到的分区域搜索功能。推行的免费14天的做法,将网站的今后运营与功能结合,既满足了用户的需求又能够使网站得以运营,创造出了一种可持续发展的优势功能。

 

 
内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值