XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System分析法
金融科技的颠覆性变革
金融科技行业的数字化转型为行业决策者和更广泛的利益相关者群体带来了大量重大挑战，因为组织需要应对新的监管框架、遗留系统、灵活的商业模式以及与企业社会责任实践的协调。组织的重塑以及向更高水平的权力下放和以员工为中心的实践的推动，代表了该行业的文化转变，对整个行业的成功和由此带来的变革效益具有影响。本研究旨在从因素相互依赖的角度对金融科技行业数字化转型的“实际”影响提出新颖的见解。本研究采用混合方法，结合解释结构模型、层次分析法和对专家参与者的采访，以提供对行业层面技术变革的挑战和意外后果的独特视角。研究结果强调了与新市场的产品和基础设施投资、利益相关者支持的重要性以及采用新技术的数字思维方式的发展相关的挑战的高度相互依赖性和优先性。
电子商务UI设计可用性评价研究
摘要。目的 本研究旨在建立电商UI设计可用性评价体系，为今后电商UI设计及其可用性评价研究提供参考。方法 在回顾现有文献的基础上，将现有文献中的可用性评价方法、可用性存在的问题、可用性指标与用户体验设计的五大要素相结合，建立电商UI设计可用性评价体系。随后，探讨指标对可用性的衡量方式，并确定指标涵盖的具体问题。最后，采用专家评分和层次分析法计算指标的权重。结论 有效性、效率、满意度是用户体验设计中使用频率最高、涵盖元素最多的可用性指标，问卷、访谈、用户测试、自发思考是评估可用性最常用的方法。通过建立评估体系，计算出各指标的权重，发现导航满意度、视觉效果满意度、结构满意度、功能满意度的权重最高。
基于综合人为可靠性量化方法的飞行安全评估
人为失误是影响飞行安全的重要风险因素。尽管人为失误评估与减少技术（HEART）是一种有效的人为可靠性推导工具，但它尚未应用于飞行安全评估。传统的HEART严重依赖于单个专家的判断，导致评估影响比例（APOA）计算不准确，也无法提供针对飞行安全问题的补救措施。针对HEART的这些缺陷，本研究提出了一种综合的人为失误量化方法，利用改进的层次分析法确定APOA值。然后，将这些值融合到HEART方法中以得出人为失误概率。完成某项飞行任务来评估人为可靠性。结果表明，该方法是一种合理可行的工具，可用于量化飞机操纵过程中的人为失误概率并评估飞行安全性。此外，还识别了影响飞行安全的关键错误产生条件，并针对高错误率操作提供了改进措施。所提出的方法有助于减少飞机操作过程中人为错误的可能性并提高飞行安全水平。
爱马仕营销策略分析：演变、品牌定位和全球影响
摘要：本文对爱马仕品牌的营销策略进行了深入分析。首先概述了爱马仕作为著名奢侈品品牌的演变过程，然后分析了其独特的品牌定位和市场影响。研究重点关注爱马仕在全球市场的有效营销策略，包括其在高端奢侈品中的定位、差异化策略、分销机制和宣传策略。研究采用文献综述法和案例分析法来审视爱马仕的市场定位和消费者策略。研究发现，爱马仕凭借高品质的产品在奢侈品市场中建立了独特的地位，从而有效地吸引和维持了富裕消费者的忠诚度。爱马仕的营销策略主要侧重于维护品牌的奢华形象和独特性，并通过限量分销和高价策略维持市场需求。在数字营销方面，爱马仕采取了精细化的策略，包括使用社交媒体展示品牌故事和产品、创建有针对性的内容以及通过在线平台与消费者互动，同时保持品牌的高端形象。
基于模糊综合CS-SVR模型的雷达健康状态评估
模糊综合CS-SVR模型(FCCS-SVR)的目的是对雷达设备的健康状态进行评估和监测,保证其安全运行。由于故障监测信号样本少、变化慢、数据结构非线性等原因,对雷达系统的健康状态评估具有较高的难度。本文在建立雷达评估指标体系的基础上,研究了层次分析法与熵权法相结合的方法。为了评估健康状态的值,利用PSO、GA、BA、CS等优化算法对SVR模型的参数进行优化。同时,为了避免系统处于状态边缘的问题,进一步提出了一种基于模糊综合评判与布谷鸟搜索-支持向量回归(CS-SVR)相结合的雷达健康评估方法,即模糊综合CS-SVR(FCCS-SVR)。算例分析结果表明,实现了雷达系统的状态评估。系统性能分析表明，采用FCCS-SVR评估方法具有较高的识别率，能够准确评估雷达系统的健康状态。
集成机器学习算法和 MCDM 技术进行纯电动汽车优化排序
摘要。当今世界，世界各地的汽车行业都在简化电动汽车 (BEV) 的生产，以迈向创造无污染环境。BEV 被用作全球范围内减轻碳排放的替代策略。由于环境保护是长期可持续发展目标之一，因此需要从化石燃料转向可再生能源，同时这也引发了对电动汽车进行最佳选择的决策问题。本文考虑了 Faith Ecer 早期作品中基于十种替代 BEV 和十一项标准的决策问题。多标准决策的新型排序方法 MCRAT（按替代轨迹进行多标准排序）与三种不同的标准权重计算方法 AHP（层次分析法）、CRITIC（通过标准间相关性确定标准重要性）和 MEREC（基于标准去除效果的方法）一起使用。使用随机森林机器学习算法对获得的结果进行比较和验证。这项研究工作结合了多标准决策方法和机器学习算法，对电动汽车做出最佳决策，这种综合方法产生了最佳排名结果，并且它肯定会在未来的决策方法中开辟新的空间。
评估绿色能源创新可持续发展的障碍和战略：开发弹性能源系统
实现可持续发展和减少气候变化需要转向绿色能源。然而，转向绿色能源需要大量的研究和开发，以及监管和政策调整。此外，许多障碍阻碍了绿色能源创新的发展。本研究确定了阻碍绿色能源创新发展的几个主要障碍和子障碍。因此，本研究确定了克服这些障碍的多种策略。因此，本研究使用模糊层次分析法 (AHP) 和模糊与理想解相似性排序技术 (TOPSIS) 方法来评估和排序中国建设弹性能源系统的障碍和策略。首先，模糊 AHP 方法确定了四个障碍和十六个子障碍，而模糊 TOPSIS 方法为中国的绿色能源创新体系划分了六种策略。根据 AHP 结果，资金和政策限制是绿色能源创新的最重要障碍。模糊 TOPSIS 结果显示，提供绿色能源投资激励措施和加强政策实施和执行是克服绿色能源项目障碍的最重要策略。
Wenwen Chen
情感计算中媒体音视频的情感识别对于人机交互(HCI)/脑机交互(BCI)等领域的深度认知有着重要的应用价值，特别是在现代远程教育中，音乐情感分析可以作为对教学过程进行实时评估的重要技术之一。在复杂的舞蹈场景中，采用传统方法进行音乐情感分析的准确率不高。因此，该文提出了一种用于情感计算中多模态音乐情感分析的新型长短期记忆(LSTM)网络模型。利用双通道LSTM分别模拟人类的听觉和视觉处理通路，处理音乐和面部表情的情感信息。然后在一个公开的双模态音乐数据集上对模型进行训练和测试。在LSTM模型的基础上，引入层次分析法(AHP)在决策层融合加权特征。最后，实验表明，所提方法可以有效提高识别率，并节省大量的训练时间。
集体主义社会中的韩国音乐产业商业模式和体系
摘要：在传统上由西方强国主导的全球音乐领域，韩国音乐产业在过去二十年中已成为一股强大的力量，取得了令人瞩目的里程碑。这一成功的核心在于练习生制度，这是韩国集体主义文化的体现，为该行业的快速工业化奠定了坚实的基础。本文采用文献分析法，探讨韩国音乐产业模式对推动韩国音乐走向全球舞台的重大影响。它还深入探讨了该行业未来的潜在发展，探讨了保持其独特身份与适应不断变化的全球音乐格局之间的平衡。研究发现，该行业对技术进步的战略性利用促进了高效生产线的建立，巩固了其作为高产出和高回报强国的地位。韩国音乐产业的先进性和集体性使其具备了有效应对各种挑战所必需的韧性和适应性。然而，该行业依赖于同质化和流水线式的造星和音乐制作方式引发了人们的担忧，因为这可能会抑制艺术创造力并导致韩国音乐缺乏多样性。
一种基于通用数据包络分析的模糊环境下氢能 MCDM 问题的新方法
摘要：氢能相关的多准则决策（MCDM）问题通常涉及评价准则权重的考虑、专家提供的评价信息模糊以及评价信息缺失或不完整。传统的MCDM计算方法无法有效地同时处理评价信息。为了有效解决这一问题，本研究提出了一种基于通用数据包络分析（DEA）的模糊环境下氢能MCDM问题新方法。所提出的基于DEA的通用方法集成了典型DEA方法、层次分析法（AHP）方法、犹豫模糊语言词集（HFLTS）和软集来处理模糊环境下的MCDM问题。在数值验证方面，本研究以氢能关键技术排序为案例，作为碳减排的重要发展参考，进一步验证了所提方法的正确性和合理性。计算结果并与典型DEA方法、典型AHP/DEA方法和模糊AHP/DEA方法进行了比较。数值验证结果表明，与列举不同的计算方法相比，所提方法能够有效地处理模糊环境下的MCDM问题。