75、带二维码的企业手册构建模型开发

带二维码的企业手册构建模型开发

1. 引言

创建包含二维码触发器的品牌手册,能够将传统编辑设计与新技术相结合并进行更新。通过在企业身份手册中融入增强现实二维码触发器,可让供应商获取补充视听材料,从而更恰当地使用和应用品牌。

传统编辑设计已适应数字媒体的新构成,读者从单纯的信息接收者转变为可积极参与的角色。增强现实等新技术的运用,使企业身份手册的接收者能获得更多内容解释元素,实现感知者的积极参与,进而带来独特的用户体验。

开发企业身份手册,需经过研究、草图绘制和审批等一系列流程,将公司的概念和价值主张体现在图形元素中,以建立与感知者的独特而持久的联系。

2. 方法与材料

2.1 品牌标志设计

  • 深入调研 :对公司提供的产品或服务类型进行深入研究,确定形状、颜色和排版等关键要素。
  • 图形分类 :品牌标志的图形元素主要分为圆形、矩形和三角形,品牌形态将基于其中一种。
  • 启发式矩阵 :使用启发式矩阵,“X”轴为定义公司价值主张的抽象词汇,“Y”轴为代表“X”轴思想的元素,如符号、颜色、人物等,通过最少笔画的图形设计,关联两轴以获取传达价值主张概念的草图。
  • 草图审批 :合并2 - 3个图形得到初始草图,提交给客户审批。

2.2 企业品牌创建参数

Norberto Chaves和Raúl Belluccia定义了14个创建企业品牌时需考虑的

【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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