Practice of Cognitive Function and Computational Model Fusion in Smart Product Design Optimization
Notice bibliographique
Résumé
In order to improve the design of intelligent products, user cognition and perceptual engineering are integrated into intelligent product design.And through subjective survey and physiological measurements and other techniques to measure the user's emotional experience of the product, to construct the user's emotional evaluation model based on BP neural network.Multimodal interaction technology is used to optimize the product design method, and the implicit needs of users for intelligent products are obtained through the method of multimodal perception, which is matched with the product interaction, so as to propose the intelligent product design strategy based on multimodal interaction.In order to verify the effect of the strategy, physiological indicators and perceptual imagery are obtained to evaluate the products.Finally, the user satisfaction of intelligent products under this strategy is studied.The benefit ratio of the smartwatch designed based on the design strategy of this paper (0.438811) is better than other market competitors.The user satisfaction of the 10 experience dimensions of this smartwatch is distributed in the range of [80%, 93%], the dimension with the highest satisfaction is functionality, the lowest is attractiveness, and the overall satisfaction is 86.6%, and the smartwatch designed by this paper's design strategy obtains a high level of user satisfaction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».