51、PrimeLife Checkout:革新在线购物结账流程

PrimeLife Checkout:革新在线购物结账流程

1. 传统在线购物结账流程的痛点

在传统的在线购物过程中,用户通常需要经历多个步骤才能完成结账。每一步都要求用户输入并传输个人数据,如送货地址、付款信息等。以亚马逊为例,购买商品需要经过七个步骤,具体如下:
| 步骤 | 内容 |
| ---- | ---- |
| 步骤 1 | 购物车 |
| 步骤 2 | 送货地址 |
| 步骤 3 | 送货方式 |
| 步骤 4 | 付款 |
| 步骤 5 | 账单地址 |
| 步骤 6 | 下单 |
| 步骤 7 | 确认 |

然而,这种多步骤的“发送个人数据”对话框存在诸多问题。用户在输入数据后,并不清楚系统是否会接受这些数据。一旦数据有误,用户会收到错误通知,必须修正问题后重新尝试。而且,在交易完成或取消之前,用户无法控制网店对这些数据的处理。此外,用户也不清楚网店的隐私政策是否符合自己的要求。例如在亚马逊,用户在输入并传输所有数据到服务器后,才在步骤 6 被告知相关隐私政策和使用条款,但并未得到关于与交易相关隐私政策部分的主动通知。另外,在结账过程中,网店常常在未征得用户同意或未明确告知用户的情况下,向信用机构请求评分,并根据评分结果选择付款方式。

2. PrimeLife Checkout(PLC)解决方案

2.1 设计理念

PLC 采用了不同的方法,其目标是在一个步骤中收集所有必要的数据。用户输入数据时,PLC 会在浏览器内检查数据的有效性,而无需将任何数据传输到服务器。这样,在数据发送到网店服务器之前,就完成了整个有效性检查。用户能

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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