简介:【摘要】本文选取大学生为研究对象,以淘宝店运动装的直播为例,探讨淘宝店运动装直播中大学生购买决策影响因素,在现有研究基础上,借鉴相关理论模型,探究具体的影响机制,将淘宝店运动装直播中大学生购买决策影响因素划分为产品内容优质、价格优惠力度、主播个人魅力、互动性、顾客信任等五个维度,建立概念模型,提出研究假设。通过分析问卷调查收集的有效数据,表明五个维度都正向影响大学生购买决策,研究假设均成立。最后,基于研究结论提出建议并做出总结展望。
简介:摘要:伴随信息服务智能一体化的发展,国民对生活质量有着更高的要求,社会对上肢康复训练需求量逐年增加,行动不便的老年人和由脑卒死等疾病导致的神经损伤引发上肢功能出现障碍或由于车祸、工伤等上肢意外受伤的患者,其上肢康复到能进行日常行为活动是个漫长的过程。本项目是帮助身体功能障碍人士进行上肢的辅助康复并且能够辅助患者进行一些简单的日常行为运动。本项目是根据康复医学理论,在计算机控制的模拟控制系统和STM32单片机控制系统支持下,帮助患者模拟正常人上肢运动进行康复训练,锻炼上肢,达到恢复肢体运动能力的目的。上肢辅助运动及辅助康复装置在训练过程中,能根据患者患病情况及时调整运动速度,使患者达到康复最佳效果。本文就基于提高上肢康复效率并且能够辅助进行日常运动做出研究与创新,进而实现对不同患者的个性化、多样化康复训练,减轻理疗师的工作负担。本产品也为养老产业、志愿服务、医院治疗等提供设备帮助,具有较高的应用价值。
简介:摘要:人类活动识别(HAR)是许多应用中的一项重要任务, 例如智能家居, 运动分析, 医疗保健服务等。涉及计算机视觉和惯性传感器的人类活动识别的流 行模式在解决 HAR 的文献中, 但是, 它们在不同的照明, 背景, 杂乱, 突兀性和 其他因素方面面临严重的限制。近年来, 基于 WiFi 信道状态信息(CSI) 的活动 识别因其易于部署和成本效益等诸多优势而发展势头迅猛。这项工作提出了 CSITime,一种改进的 InceptionTime 网络架构,一种基于 CSI 的人类活动识别 的通用架构。我们将 CSI 活动识别视为一个多变量时间序列问题。 CSITime 的方 法论有三个方面。首先, 我们使用两种标签混合策略预处理 CSI 信号, 然后进行 数据增强, 以增强神经网络的学习。其次, 在 CSITime 的基本块中, 来自多个卷 积内核的特征被连接起来并通过一个自注意层,然后是一个具有 Mish 激活的全 连接层。 CSITime 网络由六个这样的块组成, 然后是全局平均池化层和最终的全 连接层, 用于最终分类。第三, 在神经网络的训练中, 我们没有采用提前停止等 一般的训练程序, 而是使用单周期策略和余弦退火来监控学习率。所提出的模型 已经在公开可用的基准数据集、 ARIL、StanWiFi 和 SignFi 数据集上进行了测 试。所提出的CSITime在ARIL、StanWiFi 和 SignFi 数据集上分别实现了98.20%、 98%和 95.42%的准确率,用于基于 WiFi 的活动识别。这比 ARIL,StanWiFi 和 SignFi 数据集的最新精度分别提高了 3.3%,0.67%和 0.82%。在 SignFi 数据集 的实验室 5 用户场景中,该数据集具有来自不同分布的训练和测试数据,我们 的模型实现的准确率比最先进的模型高 2.17%,这表明我们的模型具有相对稳健