【摘 要】
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随着移动智能设备的大力普及和互连网的快速发展,移动学习作为一种新兴的学习方式已经表现出了巨大的潜力,以学习者为中心的教育型应用程序（APP）因其方便、快捷以及灵活等特点逐渐成为现代教育媒体最重要的辅助力量之一。当前市场上衍生出了大量的汉语学习APP,HSK学习类APP作为汉语学习APP的一个分支也在不断地丰富和发展。这类学习软件的数量倍增,但其质量并不能完全满足学习者的需求,因此如何保证APP的可
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随着移动智能设备的大力普及和互连网的快速发展,移动学习作为一种新兴的学习方式已经表现出了巨大的潜力,以学习者为中心的教育型应用程序（APP）因其方便、快捷以及灵活等特点逐渐成为现代教育媒体最重要的辅助力量之一。当前市场上衍生出了大量的汉语学习APP,HSK学习类APP作为汉语学习APP的一个分支也在不断地丰富和发展。这类学习软件的数量倍增,但其质量并不能完全满足学习者的需求,因此如何保证APP的可持续发展性与用户留存率是使用者和开发者都须关注的问题。本文以基于IOS系统的131款HSK学习类APP为研究对象,对其进行分类统计和现状分析,然后对三款用户群体较大、口碑较好的HSK学习类APP进行了深入的探究并对其共性特征进行了总结。与此同时,又对海内外参加过或即将参加汉语水平考试的学习者进行了问卷调查,以了解他们对HSK学习类APP的使用情况和需要。市场分析和问卷调查发现,当前的HSK学习类APP还存在内容不够科学准确、功能较为单一、推广运营力度不足等问题。基于这些问题,笔者给出了一些相关的优化建议,包括:在内容编排方面应注意出其有效性、准确性与科学性;在界面功能方面应该完善监督管理功能、改进交互模式;在运营维护方面应寻求多方合作与拓宽推广渠道。
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功能磁共振成像是一种广泛应用于疾病检测的影像技术,其成像基础是血液中的血氧水平依赖（Blood oxygen-level dependent,BOLD）,BOLD信号可视为由多个子系统构成的大系统。此外,已有研究表明,生理信号（如呼吸、心率等）的稳定性可以反应人体的健康情况。因此,本文将从BOLD信号子系统稳定性的角度进行分析,并应用于阿尔茨海默症（Alzheimer’s Disease,AD）和
情绪是在生理和心理的共同作用下产生的,在思维决策、社会认知和社会交往等方面,情绪都发挥着非常重要的作用。情绪的产生与大脑密切相关,大脑皮层和皮层下神经元的协同作用促进了情绪的产生。由于脑电信号具有较高的时间分辨率、较好的节律性、不易伪装且蕴含人体重要的生理信息等优势,在情绪识别过程中被广泛使用。现在越来越多的学者使用复杂网络来构建脑网络进行情绪识别,大脑区域间的连通性为复杂网络的构建提供了基础。使
目前,脑电技术正在快速的发展,其作为一种广泛使用的非侵入式神经成像技术,被用于各种神经科学研究和临床数据诊断,因此研究从脑电信号中提取更加有效的特征对于大脑研究是一项非常重要且十分有意义的工作。传统脑电特征提取中常见的一种方法是通过多通道脑电信号构建头皮脑网络并从中提取网络参数,但容积效应的存在导致头皮网络信息不准确,并且传统头皮网络参数特征不能很好的衡量网络复杂性。脑电溯源能够有效解决容积效应并
我国心脑血管病的死亡率常年居于各类疾病死亡率首位。超声作为一种安全、无创、价格便宜、无辐射的医疗影像设备,在心脑血管疾病的诊断中居于重要的位置。然而,现阶段商用超声机中使用的自相关血流速度估计法具有声束血流角度的限制,在一些疾病的诊断中,不能最完整的显示血流情况。本文深入研究了斑点追踪算法在血流运动估计中的应用可行性,并验证其在超声数据中的应用有效性。主要的研究内容如下:（1）本文设计并制作了超声
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步行作为一种由多个生理系统相互协作完成的动作,反映着人体的健康状况。一旦参与其中的某个生理系统出现了问题,便会出现异常的走路姿势即异常步态。鉴于此,诞生了一个研究方向,步态分析。目前有诸多步态分析的研究,他们提取了一些描述步态的特征,对步态进行了较为有效地描述,但是他们忽略了步行过程中下肢双侧在频率域上的瞬时的因果交互关系。本文从这一角度入手,试图观察帕金森病（Parkinson’s diseas