应用程序图形用户界面(graphical user interface,GUI/UI)为应用程序与其终端用户提供了一座可视化的桥梁,用户可以通过交互操作使用应用程序.随着移动应用程序的发展,兼具美学与交互设计的图形用户界面也变得越来越复杂,用户也更加关...
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应用程序图形用户界面(graphical user interface,GUI/UI)为应用程序与其终端用户提供了一座可视化的桥梁,用户可以通过交互操作使用应用程序.随着移动应用程序的发展,兼具美学与交互设计的图形用户界面也变得越来越复杂,用户也更加关注应用程序的可访问性和可用性.然而图形用户界面的复杂性也对其设计与实现带来巨大的挑战.由于用户对于移动设备的自定义设置以及不同的设备型号和屏幕分辨率导致用户界面显示问题频繁发生.例如由于软件或硬件兼容性,在不同设备上进行界面渲染时总会出现文本交叠、组件遮挡、图像丢失等显示问题.它们对应用程序的可用性和可访问性产生负面影响,导致用户体验不佳.不幸的是,对于移动应用程序用户界面显示问题的成因知之甚少.为了应对这一挑战,收集来自百度众测平台上的6729张具有用户界面显示缺陷的应用程序截图和GitHub中1016个缺陷报告提供的应用程序截图,采用主题分析方法识别出9类用户界面显示缺陷,然后对GitHub中1016个缺陷报告和其对应的缺陷代码进行分析,总结出用户界面显示缺陷本质成因.研究发现:(1)在众测数据集中用户界面显示缺陷截图占总截图的62.1%;(2)导致界面显示缺陷的原因中字体的缩放设置与组件的自适应设置不适配所占的比例较大;(3)界面的布局设置会导致界面显示缺陷产生;(4)硬件加速未开启会影响界面的正常显示.
对于部分可观测环境下的多智能体交流协作任务,现有研究大多只利用了当前时刻的网络隐藏层信息,限制了信息的来源.研究如何使用团队奖励训练一组独立的策略以及如何提升独立策略的协同表现,提出多智能体注意力意图交流算法(Multi-agent attentional intention and communication,MAAIC),增加了意图信息模块来扩大交流信息的来源,并且改善了交流模式.将智能体历史上表现最优的网络作为意图网络,且从中提取策略意图信息,按时间顺序保留成一个向量,最后结合注意力机制推断出更为有效的交流信息.在星际争霸环境中,通过实验对比分析,验证了该算法的有效性.
剩余使用寿命(Remaining useful life,RUL)预测是大型设备故障预测与健康管理(Prognostics and health management,PHM)的重要环节,对于降低设备维修成本和避免灾难性故障具有重要意义.针对RUL预测,首次提出一种基于多变量分析的时序图...
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剩余使用寿命(Remaining useful life,RUL)预测是大型设备故障预测与健康管理(Prognostics and health management,PHM)的重要环节,对于降低设备维修成本和避免灾难性故障具有重要意义.针对RUL预测,首次提出一种基于多变量分析的时序图推理模型(Multivariate similarity temporal knowledge graph,MSTKG),通过捕捉设备各部件的运行状态耦合关系及其变化趋势,挖掘其中蕴含的设备性能退化信息,为寿命预测提供有效依据.首先,设计时序图结构,形式化表达各部件不同工作周期的关联关系.其次,提出联合图卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)和门控循环单元(Gated recurrent unit,GRU)的深度推理网络,建模并学习设备各部件工作状态的时空演化过程,并结合回归分析,得到剩余使用寿命预测结果.最后,与现有预测方法相比,所提方法能够显式建模并利用设备部件耦合关系的变化信息,仿真实验结果验证了该方法的优越性.
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