作业三 郝树伟 1101210664

本文通过采访两位北京大学的硕士研究生,记录并分析了他们使用微软学术搜索的过程及体验。指出该工具在资源整合、搜索功能等方面的优势,同时也指出了国内资料缺乏、用户体验待提升等问题。

朋友中一定有人需要搜索一些学术论文方面的内容. 每人写一个博客,  记载你对这位用户的采访

1)  介绍采访对象的背景 :

a、北京大学软件与微电子学院,2011级在读硕士研究生,金融信息技术专业,蔡承

b、北京大学软件与微电子学院,2011级在读硕士研究生,金融信息技术专业,胡成圆

2)

3)  描述用户使用这个产品的过程,  用户的问题解决了么?  软件在数据量/界面/功能/准确度上各有什么优缺点?

优点:

a、微软学术搜索整合了海量的知识信息资源,覆盖了计算机科学、工程学、数学、物理、化学等专业领域的信息;学术论文每周不停上新。

b、微软学术搜索提供两种搜索途径:基础搜索和高级搜索;高级搜索功能可以帮助用户精准地找到想要的学术论文。

c、关系网功能比较酷

不足:

虽然很多科研用户(新兴专业,交叉学科等)会比较倾向于看英文文献,但微软学术搜索如果要吸引大量国内用户,需要大量国内资料和文献,现在国内数据很不给 力。此处会衍生的问题是对良莠不齐数据的管理,面向国内用户,对资料、信息的等级、质量做合理的分类,以一种合理有效的形式把信息提供给 用户,是一个不错的选择。

4)        用户对产品有什么改进意见?

优秀的用户体验是吸引用户和保持用户的重要手段。目前微软学术搜索在用户体验方面,还有很多的细节要改善;虽然学术搜索的功能已经比较强大,但不够简洁,也没有让用户眼前一亮的特色,不能第一时间吸引用户。

转载于:https://www.cnblogs.com/forss/archive/2012/03/25/2416926.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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