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融合多特征深度学习的印章识别及应用研究

数据分析与知识发现 2024年第3期8卷 143-155页

作者：张志剑夏苏迪刘政昊武汉大学信息资源研究中心武汉430072 武汉大学信息管理学院武汉430072 武汉大学大数据研究院武汉430072

【目的】为传承和弘扬印章文化,提升对复杂情境下印章的识别效果,结合知识图谱和可视化技术对识别结果及相关知识进行结构化展示。【方法】提出一种融合多特征的深度学习模型。首先,提取印章图像的颜色特征图、边缘特征图和灰度特征图;... 详细信息

【目的】为传承和弘扬印章文化,提升对复杂情境下印章的识别效果,结合知识图谱和可视化技术对识别结果及相关知识进行结构化展示。【方法】提出一种融合多特征的深度学习模型。首先,提取印章图像的颜色特征图、边缘特征图和灰度特征图;其次,将三种特征图输入深度学习模型进行识别;再次,将识别结果与知识图谱中的节点进行比对;最后,对相关知识进行可视化展示。【结果】采集并标注《寒食帖》等13幅字画上所含的印章,将其中两幅作品作为测试集。与VGG16模型相比,本文模型的精确率、召回率、F1值分别提高28.40、28.67和28.54个百分点。在未融合多特征的情况下,精确率、召回率、F1值分别下降24.30、20.16和22.74个百分点。【局限】本文模型仅能对印章的全局特征进行提取和识别,缺少对印章局部语义信息的识别和推理能力。【结论】本文方法在印章识别任务上具有良好的效果,其中多维度的特征图可以提升模型对复杂情境的识别能力和鲁棒性。

关键词：印章识别深度学习知识图谱数字人文

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传统书画类综艺节目的艺术通感表达

中国电视 2024年第7期 31-37页

作者：但午剑西南石油大学艺术学院

书画类综艺节目通过对多种技术手段的综合调用和多个艺术门类的协同创作,用艺术通感拓展了观众对传统书画作品的多重审美感知,丰富了其审美体验;培养和提高了观众对传统书画作品及其蕴含的情志意趣的感受力、想象力和审美能力。书画类... 详细信息

书画类综艺节目通过对多种技术手段的综合调用和多个艺术门类的协同创作,用艺术通感拓展了观众对传统书画作品的多重审美感知,丰富了其审美体验;培养和提高了观众对传统书画作品及其蕴含的情志意趣的感受力、想象力和审美能力。书画类综艺节目还要在融合传播上下功夫,通过拆条短视频助力优质文化节目的“破圈”传播,通过弹幕、评论强化观众的文化认同,更好地发挥优质视听文艺作品的影响力。

关键词：艺术通感传统书画中华美学精神融合传播

空间与认知:儿童绘本中地图图像的叙事性设计

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南京艺术学院学报（美术与设计） 2024年第2期 178-182页

作者：景剑雄安徽工业大学艺术与设计院安徽马鞍山243002

本文将儿童地图绘本中的场景、人物和事件的设计叙事手法进行解析,并探讨设计叙事与文学叙事的差异,提出场景的设计叙事手法建构空间的关联性认知、人物的设计叙事手法建构空间的引导性认知和事件的设计叙事手法建构空间的指向性认知,... 详细信息

本文将儿童地图绘本中的场景、人物和事件的设计叙事手法进行解析,并探讨设计叙事与文学叙事的差异,提出场景的设计叙事手法建构空间的关联性认知、人物的设计叙事手法建构空间的引导性认知和事件的设计叙事手法建构空间的指向性认知,这三个培养儿童空间认知能力的设计叙事手法,为儿童绘本中地图叙事研究拓展新路径。

关键词：儿童绘本地图空间认知能力叙事性设计设计叙事手法

覆盖型岩溶土洞降水负压致陷及其形态影响分析

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西南交通大学学报 2024年

作者：郭锐剑陈学军湖南工程学院建筑工程学院桂林理工大学地球科学学院

为揭示覆盖型岩溶降水土洞洞内气压规律及其致陷机理，依据气体短管淹没出流理论，获得椭球形土洞气体渗流流量、气压及稳定性系数计算有限差分数值解，依此编制MATLAB源程序；并基于岩溶土洞降水致陷室内模型试验，验证所建理论计算方... 详细信息

为揭示覆盖型岩溶降水土洞洞内气压规律及其致陷机理，依据气体短管淹没出流理论，获得椭球形土洞气体渗流流量、气压及稳定性系数计算有限差分数值解，依此编制MATLAB源程序；并基于岩溶土洞降水致陷室内模型试验，验证所建理论计算方法的可行性。围绕土洞形态尺寸因素开展算例分析，指出：降水土洞气体状态参量（流量与气压）及其稳定性系数指标均由初始状态，经降水前期剧变、过降水后期缓变历程，逐步恢复至起初状态。降水土洞最大峰值流量与b正相关，与a/b及拱高负相关。降水土洞最小峰值气压均与a/b、b及拱高正相关；最小峰值气压抵达时间与拱高正相关，与a/b负相关，b影响甚小。降水土洞最小峰值稳定性系数与a/b及拱高正相关，与b负相关；最小峰值稳定性系数抵达时间与拱高正相关，与a/b则负相关，b影响甚微。同时，进一步开展株洲青龙湾地区降水控制技术探讨，给出了该区域降水速度控制建议值大小。

关键词：降水土洞负压致陷稳定系数形态影响模型试验

基于图网络和优化算法的晶体结构预测方法的比较

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Science China Materials 2024年第4期67卷 1273-1281页

作者：杨帆程观剑尹万健 College of Energy Soochow Institute for Energy and Materials InnovationS(SIEMIS)and jiangsu Provincial Key Laboratory for Advanced Carbon Materials and Wearable Energy TechnologiesSoochowUniversitySuzhou 215006China Shanghai Qi Zhi Institute Shanghai 200232China

本文结合数据库、图神经网络和优化算法,构成了预测晶体结构的一种高效方法.考虑到数据库、图网络架构以及优化算法众多的可选方案,我们需要建立一个基准测试方法,用以评估这些不同方法在性能上的差异.在本研究中,我们从材料数据库中筛... 详细信息

本文结合数据库、图神经网络和优化算法,构成了预测晶体结构的一种高效方法.考虑到数据库、图网络架构以及优化算法众多的可选方案,我们需要建立一个基准测试方法,用以评估这些不同方法在性能上的差异.在本研究中,我们从材料数据库中筛选了100种晶体结构,并建立了一个名为TBCSP的晶体结构预测基准测试,旨在迅速且准确地评估各种晶体结构预测方法的有效性.研究表明,通过结合Materials Project数据库、M3GNet架构和贝叶斯优化算法,可以达到高达40%的预测精度.考虑到训练数据的有限性以及元素和晶体结构的多样性,这一发现为通过适度扩充训练数据以进一步提升准确性展示了一条充满希望的路径.

关键词：基准测试贝叶斯优化算法数据库训练数据神经网络网络架构高效方法可选方案

面向数字素养与技能的信息科技课程标准及其教学实施

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中国远程教育 2024年第11期 52-59+96页

作者：李锋席少剑熊璋华东师范大学教育信息技术学系对外经济贸易大学信息学院

信息科技作为当今先进生产力的代表，已经成为社会经济发展的重要支柱和国际竞争的战略支撑。互联网、大数据、云计算、人工智能、区块链等新技术的快速革新推动社会经济数字化转型，赋予学校信息科技教育新任务。为应对社会发展与学生... 详细信息

信息科技作为当今先进生产力的代表，已经成为社会经济发展的重要支柱和国际竞争的战略支撑。互联网、大数据、云计算、人工智能、区块链等新技术的快速革新推动社会经济数字化转型，赋予学校信息科技教育新任务。为应对社会发展与学生成长需要，顺应数字化、网络化、智能化的社会发展趋势，面向数字素养与技能的信息科技课程需要聚焦学科关键技能，围绕数据、算法、网络、信息处理、信息安全、人工智能六条逻辑主线，实现从“信息素养”到“数字素养与技能”、从“技术工具”到“科学与技术并重”、从“模仿操练”到“学科实践”、从“结果性评价”到“增值性评价”的发展，在主题活动中实现“做中学”“用中学”“创中学”的结合，提升学生数字素养与技能。

关键词：信息科技课程标准数字素养与技能课程内容学科实践增值性评价

岗埠农场小麦、水稻田主要杂草发生规律与防除方案研究

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岗埠农场小麦、水稻田主要杂草发生规律与防除方案研究

作者：邰剑扬州大学

学位级别：硕士

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光控仿生液晶弹性体软执行器

液晶与显示 2024年第5期39卷 707-724页

作者：雷冰陈鹭剑厦门大学电子科学与技术学院电子工程系福建厦门361104 厦门大学福建省超快激光技术及应用重点实验室福建厦门361104

随着自然界的不断进化,许多生物都表现出了适应环境的独特行为,为研究人员开发适应环境的智能材料和仿生软执行器提供了灵感。液晶弹性体(Liquid Crystal Elastomers,LCEs)软执行器作为智能软机器人的代表性执行元件,具有液晶各向异性... 详细信息

随着自然界的不断进化,许多生物都表现出了适应环境的独特行为,为研究人员开发适应环境的智能材料和仿生软执行器提供了灵感。液晶弹性体(Liquid Crystal Elastomers,LCEs)软执行器作为智能软机器人的代表性执行元件,具有液晶各向异性和橡胶软弹性,在外部环境刺激下能够实现可逆、复杂的形状变化和运动能力。基于光驱动的LCEs执行器具备多种优势,包括强大的远程控制能力、迅速的响应时间以及高效的能量积累和释放机制。本文介绍了光控仿生LCEs软执行器中的LCEs形状变化响应机制及其性能,并展望了基于仿生设计的光控LCEs软执行器在智能机器人领域的应用前景。

关键词：液晶弹性体仿生执行器光致形变智能机器人

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基于深度学习的客车盲区行人检测技术研究

基于深度学习的客车盲区行人检测技术研究

作者：王书剑天津职业技术师范大学

学位级别：硕士

客车以承载能力大、高效率、经济性好等特点在交通运输中扮演着重要的角色。客车在为人们出行提供了便利的同时,由于其车身结构体积大、驾驶员座舱的位置高、后视镜反射范围有限的特点导致的驾驶员视野盲区分布大而引发的行人伤亡的事... 详细信息

客车以承载能力大、高效率、经济性好等特点在交通运输中扮演着重要的角色。客车在为人们出行提供了便利的同时,由于其车身结构体积大、驾驶员座舱的位置高、后视镜反射范围有限的特点导致的驾驶员视野盲区分布大而引发的行人伤亡的事故也频繁发生,为了尽可能减少由盲区引起的行人伤亡交通事故,对盲区进行行人检测的研究有着很重要的意义。近年来,基于深度学习的行人检测技术伴随着计算机技术的不断发展已经成为计算机视觉的热门研究领域之一。在行人检测的准确率与检测速度上也不断提高,与此同时,如何在嵌入式设备上进行高性能部署行人检测算法也逐渐成为了热点。本文基于深度学习的方法对客车盲区内的行人进行识别与如何在嵌入式平台上进行算法部署进行了研究,具体的研究工作包括以下方面。首先,在YOLOv5s算法的基础上对主干提取网络的C3结构进行了改进,降低了参数量的同时也增强了特征提取能力。并在Neck网络中引入了Swin Transformer Block结构来提高特征提取能力用以捕获全局信息。为了解决YOLOv5s算法在检测图像或者视频流时存在小目标行人漏检的问题,在网络结构中的特征融合部分增加了上采样层得到了更大尺寸特征图后与浅层特征进行融合处理来保存小目标行人的定位信息。为了更加全面得到盲区行人信息,增加了行人关键点的检测,通过改进模型输出了人体十七个关键点的x与y的坐标值来对客车盲区的行人在图像上进行了二维估计,利用帧差法和设定阈值的方法来判断二维盲区图像上的行人是处于直立行走、倒地的哪种状态。然后,在考虑嵌入式平台的计算能力特性下,针对在部署行人检测模型时推理速度慢的问题,采用了深度可分离卷积与Tensor RT模型优化技术这两种优化方式设计了行人检测推理加速框架。经过优化前后的对比试验可以得出在结合轻量化操作后以极小的精度损失的代价下,极大的提高了改进模型的推理速度。检测速度达到了实时检测的效果,满足了预期的目标。最后,将本文提出的改进模型与加速推理框架部署到搭建的基于Xavier嵌入式平台的客车盲区行人检测系统上,通过系统的摄像头获取盲区行人的视频流,将解码后的视频流作为输入至改进模型的实验验证了行人检测算法准确性及实时性,实验结果表明,在嵌入式平台计算资源有限的情况下,能够检测出不同尺寸大小行人目标,且行人检测系统的帧率能够稳定在20FPS左右,做到边输入边检测的实时快速的检测效果。

关键词：盲区行人检测深度学习嵌入式部署 TensorRT