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      心智模型在界面設(shè)計(jì)中的研究綜述

      2022-05-30 07:49:58王妍
      設(shè)計(jì) 2022年13期
      關(guān)鍵詞:研究趨勢界面設(shè)計(jì)

      王妍

      關(guān)鍵詞:心智模型 界面設(shè)計(jì) 研究趨勢 計(jì)量可視化分析 CiteSpace

      中圖分類號:TP391.9 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

      文章編號:1003-0069(2022)07-0089-04

      引言

      心智模型(Mental Model)最早由蘇格蘭心理學(xué)家KennethCraik在1943年提出[1]“指那些在人們心中根深蒂固存在的,影響人們認(rèn)識世界、解釋世界、面對世界,以及如何采取行動的許多假設(shè)、陳見和印象[2]。隨后,認(rèn)知心理學(xué)領(lǐng)域?qū)<襊hilip Johnson Laird將心智模型描述為人們怎樣通過推理處理問題;1984年,著名設(shè)計(jì)師Donald Norman教授在其代表作《設(shè)計(jì)心理學(xué)》中將人機(jī)交互系統(tǒng)中涉及的心智模型分為三類:設(shè)計(jì)師模型,用戶模型,表象模型[3]。總結(jié)來說,心智模型是人們根據(jù)以往的生活經(jīng)驗(yàn),對真實(shí)或假想世界的經(jīng)驗(yàn)總結(jié),影響人們對周圍世界的認(rèn)知及其行為決策[4]。近年來心智模型理論的應(yīng)用領(lǐng)域廣泛,成為涉及多領(lǐng)域的跨學(xué)科研究,其中包括心理學(xué)、人工智能、神經(jīng)科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、設(shè)計(jì)學(xué)、哲學(xué)等[5]。相關(guān)研究處于發(fā)展趨勢,且上升態(tài)勢迅猛。因此,通過對心智模型理論研究相關(guān)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化分析,繪制科學(xué)知識圖譜,闡述國際范圍內(nèi)該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀,研究熱點(diǎn)及發(fā)展趨勢,可以為后續(xù)研究提供參考借鑒。

      一、數(shù)據(jù)來源與研究方法

      (一)數(shù)據(jù)來源

      從WOS核心合集(SCI-EXPANDED、SSCI、CPCI-S)中,設(shè)定檢索:(TS= mental model AND TS=interface design),文獻(xiàn)類型:(ARTICLE、PROCEEDING、REVIEW),時間區(qū)間:(2010年-2020年)。經(jīng)過整理和篩選,共檢索有效外文文獻(xiàn)348篇作為本次研究數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)下載時間為2021年01月01日。

      (二)研究方法與工具

      CiteSpace是目前最為流行的科學(xué)知識圖譜繪制工具之一[6],適用于分時、多元、動態(tài)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析[7]。通過信息可視化的手段來呈現(xiàn)科學(xué)知識的結(jié)構(gòu)、規(guī)律和分布情況,預(yù)測研究領(lǐng)域內(nèi)新熱點(diǎn)的新趨勢[6]。

      本文采用文獻(xiàn)分析法、計(jì)量分析法,借助CiteSpace 軟件,對我國近10年有關(guān)心智模型在界面設(shè)計(jì)中的研究相關(guān)文獻(xiàn),繪制國家及機(jī)構(gòu)知識圖譜,作者合作關(guān)系及共被引知識圖譜,文獻(xiàn)共被引及關(guān)鍵詞共現(xiàn)知識圖譜,展示目前在設(shè)計(jì)領(lǐng)域的研究整體概況,并探測心智模型在界面設(shè)計(jì)中的研究熱點(diǎn)和未來趨勢。

      二、研究文獻(xiàn)可視化分析

      (一)合作網(wǎng)絡(luò)分析

      1.研究文獻(xiàn)量分析

      將心智模型在界面設(shè)計(jì)中每年的研究文獻(xiàn)數(shù)量繪制成折線圖,見圖1。從2010年至2012年開始小幅度增長,隨后2013年至2015年進(jìn)入快速增長的階段,2016年到2018年發(fā)文量持續(xù)上升,雖然2019年到2020年發(fā)表相關(guān)文獻(xiàn)較少,但總體上看,自2010年至2020年研究文獻(xiàn)數(shù)量有呈波動上升趨勢,預(yù)期未來研究成果數(shù)量還會有進(jìn)一步提升,通過研究文獻(xiàn)量分析,能夠更為直觀地獲悉心智模型理論的發(fā)展歷程。

      2.國家合作分析

      借助CiteSpace軟件對國家/地區(qū)進(jìn)行區(qū)域合作分析,見圖2。每一個節(jié)點(diǎn)代表一個國家或地區(qū),節(jié)點(diǎn)的大小與發(fā)文量成正比,可以看出,研究主要集中在美國、中國、英國等國家。美國正處于心智模型研究的重要位置,說明其較早開展了心智模型在界面設(shè)計(jì)的研究,并且積累了不少的研究成果。兩點(diǎn)之間連線代表國家或地區(qū)在研究領(lǐng)域內(nèi)有合作關(guān)系,連線越粗聯(lián)系越密切,如英國,澳大利亞國家間合作關(guān)系也更為突出。通過國家發(fā)文量與國家合作分析,能夠初步了解理論研究的現(xiàn)狀,知道國家間合作關(guān)系是否緊密。

      3.研究機(jī)構(gòu)分析

      利用CiteSpace軟件繪制心智模型在界面設(shè)計(jì)中的研究機(jī)構(gòu)共現(xiàn)知識圖譜,并將其中主要的研究機(jī)構(gòu)匯總排序,見圖3。通過機(jī)構(gòu)發(fā)文與機(jī)構(gòu)間共現(xiàn)分析能夠深入了解理論研究現(xiàn)狀,可以發(fā)現(xiàn)研究機(jī)構(gòu)以高校和研究中心為主,排名前10的機(jī)構(gòu)中,多倫多大學(xué)、南安普頓大學(xué)和亞琛工業(yè)大學(xué)占據(jù)發(fā)文量前三的位置。通過研究發(fā)現(xiàn)各國與他國研究機(jī)構(gòu)的合作較為松散,基本只在本國高校間交流,缺乏多領(lǐng)域跨學(xué)科的合作研究,是目前研究的不足之處。

      4.研究作者分析

      作者共被引分析可以揭示不同作者在同一領(lǐng)域內(nèi)的核心程度和貢獻(xiàn)大小,反應(yīng)該作者在該研究領(lǐng)域中的影響力[8]。借助CiteSpace軟件生成作者共被引分析知識圖譜,見圖4。依據(jù)共被引的頻次,頻次越高在圖譜中顯示的節(jié)點(diǎn)越大,表示該作者在研究領(lǐng)域內(nèi)受到的關(guān)注程度越高,處于研究領(lǐng)域中的中心位置,推動了心智模型理論的發(fā)展歷程。其中高頻次共被引的作者,需要重點(diǎn)關(guān)注其研究成果和發(fā)表文獻(xiàn),深入分析為結(jié)論的匯總帶來重要依據(jù)。

      美國的Donald Norman教授,將交互設(shè)計(jì)領(lǐng)域中的心智模型定義為以下三類:用戶模型,設(shè)計(jì)師模型,表象模型[3]。用戶模型是存在于用戶內(nèi)心對該產(chǎn)品的概念和認(rèn)知;設(shè)計(jì)師模型是設(shè)計(jì)師對目標(biāo)用戶預(yù)期的產(chǎn)品使用方式的理解;表象模型反應(yīng)了產(chǎn)品的技術(shù),是呈現(xiàn)給用戶的最終形式;而中間進(jìn)行聯(lián)系的就是設(shè)計(jì)師[9]。三者的關(guān)系:通過用戶感知表象模型的行為,即體驗(yàn)的過程中的反饋,不斷去調(diào)整表象模型,驗(yàn)證表象模型是否匹配用戶心智模型。如果用戶不接受,即表象模型是錯誤,反推設(shè)計(jì)師模型也是錯誤的;當(dāng)用戶接受時,表象模型和用戶心智模型匹配,表象模型被用戶接受后也會轉(zhuǎn)化成新的用戶心智模型,甚至反哺用戶心智模型。形成一個閉環(huán),所以三個模型之間是既有聯(lián)系也有轉(zhuǎn)化的,形成一個循環(huán)過程。

      (二)研究趨勢及熱點(diǎn)分析

      1.共被引文獻(xiàn)分析

      通過對共被引文獻(xiàn)的分析和聚類,在Citespace軟件中選擇Timeliness繪制基于心智模型在界面設(shè)計(jì)中的研究經(jīng)典文獻(xiàn)時區(qū)圖譜,見圖5。檢索出的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)對應(yīng)在時間軸上的節(jié)點(diǎn),該文獻(xiàn)在研究領(lǐng)域中影響力越大對應(yīng)的節(jié)點(diǎn)就越大,節(jié)點(diǎn)之間的連線表示共現(xiàn)或共引關(guān)系。通過對重要節(jié)點(diǎn)的分析,能夠更直觀地認(rèn)識理論發(fā)展的重點(diǎn)及趨勢。

      通過繪制時區(qū)圖譜中可以掌握某些重要的時間節(jié)點(diǎn),獲悉研究發(fā)展的的重點(diǎn)及趨勢,并為展望打下基礎(chǔ):

      1984年,Donald Norman教授,將心智模型引入人機(jī)交互設(shè)計(jì)領(lǐng)域,定義為以下三類:用戶模型,設(shè)計(jì)師模型,表象模型[3],總結(jié)歸納出六大特性:不完整性(Incomplete)、局限性(Limited)、不穩(wěn)定(Unstable)、沒有明確的邊界(Unscientif ic)、不科學(xué)(Unscientific)和簡約性(Parsimonious)[10]。此項(xiàng)研究也較多的應(yīng)用在界面設(shè)計(jì)和交互設(shè)計(jì)領(lǐng)域中,并以廣泛應(yīng)用于用戶與界面互動過程的操作行為及可用性的研究中。

      2003年,Alan cooper在《About Face2.0》中把用戶與系統(tǒng)的交互分為以下三種:實(shí)現(xiàn)模型、用戶心智模型和表現(xiàn)模型。書中寫“設(shè)計(jì)者的最重要目的之一就是,不斷地將表現(xiàn)模型與用戶的心智模型盡可能地接近”[11]。

      2008年,Indi Young在其著作中,提出將心智模型應(yīng)用在用戶研究的方法策略中,詳細(xì)介紹了心智模型的優(yōu)勢,特征,構(gòu)建方法。依據(jù)從目標(biāo)人群代表中收集到的人群統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)從而提煉出的行為“親和圖” [12]。如今,親和圖的研究方法被廣泛應(yīng)用于多個領(lǐng)域,尤其在產(chǎn)品設(shè)計(jì)和界面設(shè)計(jì)中。

      2010年,可用性大師Jakob Nielsen教授將心智模型歸納成用戶對于使用的產(chǎn)品設(shè)計(jì)或者服務(wù)的理解方式[13]。將心智模型細(xì)分為六大緯度,設(shè)計(jì)模型更加外在化、結(jié)構(gòu)化、普遍化、細(xì)節(jié)化、靜態(tài)化,而用戶模型更加內(nèi)在化、分布化、示例化、動態(tài)化,而兩者都有細(xì)節(jié)化與描述化的特點(diǎn)[14]。

      2012年,Yongwook Chae,Jaeseung Jeong等學(xué)者將心智模型應(yīng)用在日常生活應(yīng)用研究中,通過實(shí)驗(yàn)證明可以將人類的心智模型意圖轉(zhuǎn)化為機(jī)器人系統(tǒng)的自主運(yùn)動指令,并應(yīng)用于界面操作上[15]。

      2012同年,羅馬尼亞斯特凡賽爾馬大學(xué)(University of StefaniaSelma,Rome),將心智模型應(yīng)用于電視界面中手勢交互的設(shè)計(jì),通過對用戶在控制電視機(jī)時的手勢指令偏好研究,提出一套用于基本電視控制任務(wù)的手勢指令,并總結(jié)出一套完整針對用戶心智模型及行為發(fā)生的研究指令[16]。

      2015年,Matthias Beggiato、Marta Pereira等學(xué)者探討心智模型在自適應(yīng)巡航控制(ACC)的學(xué)習(xí)過程中的應(yīng)用研究。通過統(tǒng)計(jì)15名測試駕駛員學(xué)習(xí)過程的相關(guān)數(shù)據(jù),保持駕駛過程穩(wěn)定的時刻和條件,驗(yàn)證了經(jīng)驗(yàn)可以改變用戶的心理模型[17]。

      就目前所知的研究成果來看,自心智模型引入設(shè)計(jì)領(lǐng)域以來,各位學(xué)者的研究大多集中在人機(jī)工程領(lǐng)域[18]。

      2.關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析

      關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析是對文獻(xiàn)數(shù)據(jù)計(jì)量分析常用的一種量化研究的方法,關(guān)鍵詞的頻次可以反映學(xué)科發(fā)展的趨勢動態(tài)和研究熱度。借助Citespace軟件繪制2010年—2020年心智模型在界面設(shè)計(jì)中的研究關(guān)鍵詞共現(xiàn)知識圖譜,并對其中高頻關(guān)鍵詞統(tǒng)計(jì)排名,見表1,可以幫助學(xué)者分析相關(guān)研究中的熱點(diǎn)及趨勢,對研究展望提供參考。

      對高頻關(guān)鍵詞進(jìn)行聚類分析,見圖6,可以歸納出心智模型在界面設(shè)計(jì)中的研究熱點(diǎn)在界面設(shè)計(jì)(interface design)、認(rèn)知(cognitive),用戶體驗(yàn)(user experience),可用性研究(Usabilitystudy)等領(lǐng)域。重點(diǎn)關(guān)注界面設(shè)計(jì)研究的系統(tǒng)性和服務(wù)性,界面設(shè)計(jì)的可視化研究,用戶研究,及其實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證等領(lǐng)域,對未來心智模型的研究熱點(diǎn)領(lǐng)域和趨勢展望的提供了理論依據(jù)。

      三、研究總結(jié)與展望

      (一)研究總結(jié)

      1發(fā)展歷程

      通過前文對文獻(xiàn)量、國家、機(jī)構(gòu)進(jìn)行分析可以看出:2010年以來的研究發(fā)展經(jīng)歷了三個時期:(1)探索時期:2012年以前處于探索時期,主要體現(xiàn)在以Donald Norman,Indi Young,Jakob Nielsen為首的學(xué)者對心智模型理論的概念,要素,分類及延伸領(lǐng)域進(jìn)行的不斷補(bǔ)充與完善。(2)發(fā)展時期:2012年至2016年,相關(guān)研究文獻(xiàn)量迅速上升,處于發(fā)展時期。美國與中國的學(xué)者逐漸開始將心智模型的概念引入到具體產(chǎn)品設(shè)計(jì)過程中,研究更為精準(zhǔn)地構(gòu)建用戶心智模型的方法,提出相應(yīng)的設(shè)計(jì)策略并進(jìn)行實(shí)例應(yīng)用(3)沉淀時期:2016年至2020年處于沉淀時期,研究逐漸更加多元化,越來越重視應(yīng)用實(shí)踐的發(fā)展以及更為科學(xué)的測量方法和評價體系的建立。研究熱點(diǎn)聚焦在界面設(shè)計(jì)、認(rèn)知、用戶體驗(yàn)、可用性研究等領(lǐng)域。重點(diǎn)關(guān)注界面設(shè)計(jì)研究的系統(tǒng)性和服務(wù)性,界面設(shè)計(jì)的可視化研究,用戶研究,以及實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證等領(lǐng)域。

      2.研究重點(diǎn)

      通過分析共被引文獻(xiàn)可知,自2010年至今,心智模型在界面設(shè)計(jì)中的研究呈現(xiàn)波動增長的態(tài)勢,研究機(jī)構(gòu)主要集中在美國、中國、英國等地區(qū),各國在多學(xué)科領(lǐng)域做出深入研究和探索。美國、英國相關(guān)機(jī)構(gòu)的研究側(cè)重于理論基礎(chǔ)和試驗(yàn)研究,熱點(diǎn)聚焦在認(rèn)知、界面設(shè)計(jì)、用戶體驗(yàn)等方面,保證了強(qiáng)調(diào)了研究的客觀性,中國學(xué)者則是側(cè)重在實(shí)際應(yīng)用上,廣泛應(yīng)用在交互設(shè)計(jì)、信息檢索、產(chǎn)品設(shè)計(jì)等相關(guān)領(lǐng)域,拓展了理論的應(yīng)用領(lǐng)域,強(qiáng)調(diào)了應(yīng)用價值。聯(lián)合高頻關(guān)鍵詞以及聚類分析,歸納出以下三個研究重點(diǎn):

      (1)對心智模型理論的概念,要素,分類及延伸領(lǐng)域進(jìn)行不斷補(bǔ)充與完善,使理論更加全面且多元化;(2)通過實(shí)驗(yàn)證明在界面設(shè)計(jì)中心智模型研究應(yīng)用的重要性,并且提出匹配用戶心智模型的的設(shè)計(jì)策略,提升用戶的使用體驗(yàn);(3)推陳出新,針對界面設(shè)計(jì)領(lǐng)域,構(gòu)建有效的用戶心智模型的測量方法,不斷研究新的評價方法,完善評價體系,通過科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)姆治觯瑢ο鄳?yīng)優(yōu)化前后的界面設(shè)計(jì)進(jìn)行用戶心智模型的測評,使用結(jié)論數(shù)據(jù)對比驗(yàn)證,從而證實(shí)優(yōu)化有效。

      3.探討不足

      (1)通過國家分析、機(jī)構(gòu)分析、作者合作分析可以看出:各國與他國研究機(jī)構(gòu)的合作較為松散,基本只在本國高校間交流,缺乏多領(lǐng)域跨學(xué)科的合作研究。(2)通過對共被引文獻(xiàn)的研讀可以看出:現(xiàn)有研究大都基于用戶認(rèn)知特征開展的宏觀層面的心智信息研究,細(xì)化到界面信息架構(gòu),信息布局,信息表現(xiàn)等要素開展的用戶微觀心智模型的深入研究成果不多,未來的研究需進(jìn)一步完善。(3)基于用戶心智模型的界面設(shè)計(jì)評價方法還有待進(jìn)一步研究。因?yàn)橛脩粜闹悄P途哂胁环€(wěn)定性,如新手用戶和專家用戶的心智模型就有顯著差異,且隨著學(xué)習(xí)使用理解,用戶心智模型也發(fā)生了動態(tài)變化。目前評價體系的研究雖然是基于用戶心智模型角度出發(fā),但如何從動態(tài)視角進(jìn)行精準(zhǔn)評價還未找到合適的解決方式。

      (二)研究展望

      基于前文研究對心智模型在界面設(shè)計(jì)中的研究趨勢進(jìn)行展望:

      1.拓展心智模型理論研究,促進(jìn)學(xué)科交叉融合創(chuàng)新將是未來心智模型理論研究的重點(diǎn)趨勢之一。從關(guān)鍵詞分析中可以看出,“性能”“可視化”“運(yùn)動圖像”等對心智模型的匹配程度有一定影響,隨著技術(shù)的不斷突破,近年來逐漸有學(xué)者開始嘗試將心智模型與AI、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、虛擬現(xiàn)實(shí)等技術(shù)結(jié)合應(yīng)用研究,例如北京理工大學(xué)的林一博士,通過心智模型的指導(dǎo),逐步掌握用戶行為邏輯和操作習(xí)慣,不斷調(diào)整設(shè)計(jì)師模型,提出一套基于心智模型的虛擬現(xiàn)實(shí)與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)混合式移動導(dǎo)覽系統(tǒng)[19]。且相關(guān)應(yīng)用文獻(xiàn)有增長趨勢,可認(rèn)為人工智能領(lǐng)域?qū)俏磥硇闹悄P蛻?yīng)用研究中的重點(diǎn)領(lǐng)域之一。未來,設(shè)計(jì)師還需要潛心在不同領(lǐng)域中探索,結(jié)合心理學(xué),計(jì)算機(jī)科學(xué),工程學(xué)等,成為多學(xué)科融合型人才,進(jìn)一步發(fā)展并完善心智模型理論的研究。

      2.拓寬心智模型在界面設(shè)計(jì)中的應(yīng)用策略,明確未來的研究重點(diǎn),是從技術(shù)研究向創(chuàng)新設(shè)計(jì)應(yīng)用研究的過渡??茖W(xué)技術(shù)的創(chuàng)新刺激了心智模型的變異,從而產(chǎn)生出新的產(chǎn)品。例如觸控交互、手勢交互、語音交互等操作方式的創(chuàng)新對人機(jī)界面的設(shè)計(jì)產(chǎn)生明顯的影響。界面設(shè)計(jì)創(chuàng)新,需從用戶的心智模型角度出發(fā)設(shè)計(jì),突破傳統(tǒng)的概念形式,契合用戶全新的認(rèn)知特征、行為方式、情感需求進(jìn)行迭代優(yōu)化。例如全自動無人駕駛技術(shù)在智能汽車中的應(yīng)用,駕駛方式的改變必然會帶來人車關(guān)系的改變[20]。除技術(shù)研究外,還需著重考慮“人機(jī)共駕”時的用戶體驗(yàn),例如車載交互系統(tǒng)和人機(jī)界面設(shè)計(jì)的研究,提升界面的可用性和易用性,可以幫助用戶更好地接受和適應(yīng)無人駕駛汽車,增強(qiáng)駕駛者的接受度和信任感,從而正確引導(dǎo)用戶依照系統(tǒng)提供的功能及服務(wù),順利完成目標(biāo)。

      3.構(gòu)建有效的用戶心智模型測量方法及評價體系是心智模型在界面設(shè)計(jì)中非常重要的一部分,其中將情感計(jì)算能力融入到評價體系中,應(yīng)是未來心智模型研究重點(diǎn)趨勢之一,為了滿足用戶多樣化、智能化、個性化的需求,要上升到用戶認(rèn)知和情感層次進(jìn)行探索。制訂基于用戶心智模型的指標(biāo)體系,測量內(nèi)容可細(xì)化到用戶的價值標(biāo)準(zhǔn),用戶期望,認(rèn)知結(jié)構(gòu),操作習(xí)慣,風(fēng)格喜好,人臉表情等。構(gòu)建情感意向和設(shè)計(jì)要素之間的映射關(guān)系,指導(dǎo)產(chǎn)品通過調(diào)整自身的反饋來適應(yīng)人們的不同需求,幫助打破溝通屏障,形成類似人與人自然的交流交互體驗(yàn)。

      結(jié)語

      如今,心智模型在界面設(shè)計(jì)中的研究迎來了新的機(jī)遇。本文主要對國際范圍內(nèi)心智模型在界面設(shè)計(jì)中的研究文獻(xiàn)進(jìn)行了計(jì)量可視化分析,厘清現(xiàn)階段的研究熱點(diǎn),探究未來的發(fā)展趨勢,為后續(xù)研究起到一定的參考作用。但本研究還存在不足:(一)是研究僅選擇了WOS核心數(shù)據(jù)庫以及CNKI中收集的文獻(xiàn)數(shù)據(jù),研究結(jié)果有一定的局限性。(二)是CiteSpace無法對相同涵義的關(guān)鍵詞智能合并,需要研究者自行整理歸納,可能會導(dǎo)致分析結(jié)果與實(shí)際有一些的偏差。期待后續(xù)的學(xué)者,能在現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)更加全面精準(zhǔn)的分析研究。

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