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虚拟现实技术在船舱室内设计中的应用

舰船科学技术 2019年第18期41卷 16-18页

作者：涂戍锋赤峰工业职业技术学院

为了有效提高船舱室内设计的合理性,设计在当前船舱室内设计中,引入虚拟现实技术提出新型设计方案。根据虚拟现实技术和船舶舱室内部空间行,构建当前船舶舱室的前导数集,根据舱室的特征构件,将其转化为虚拟现实数据流,获取数据表征,根... 详细信息

为了有效提高船舱室内设计的合理性,设计在当前船舱室内设计中,引入虚拟现实技术提出新型设计方案。根据虚拟现实技术和船舶舱室内部空间行,构建当前船舶舱室的前导数集,根据舱室的特征构件,将其转化为虚拟现实数据流,获取数据表征,根据舱室执行参数,以空间数据和环境负荷数据作为函数综合费用,建立目标约束函数,获取舱室内构件的最优排列解,以虚拟现实坐标对当前构件进行数据量化,引入最优排列解,确定当前舱室内的通量计算值,对舱室空间进行整合,实现舱室最优设计。实验数据证明,应用虚拟现实技术后,船舶舱室空间规则比例提高27%,船舶自然空间配置提高30%,可以有效释放舱室空间距,提高舱室设计合理性。

关键词：虚拟现实舱室最优排列空间数据

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基于场所空间化主导下室内软装饰的色彩搭配

工业建筑 2022年第4期52卷 I0079-I0079页

作者：涂戍锋赤峰工业职业技术学院

基于国民经济收入和审美水平不断提高的视域下,对建筑室内装饰设计提出更高要求。在建筑设计工作中,硬装设计和软装设计都占据重要地位,就软装设计而言,提高设计水准,有助于改善生活环境,还能提升建筑空间的艺术底蕴。基于场所空间化主... 详细信息

基于国民经济收入和审美水平不断提高的视域下,对建筑室内装饰设计提出更高要求。在建筑设计工作中,硬装设计和软装设计都占据重要地位,就软装设计而言,提高设计水准,有助于改善生活环境,还能提升建筑空间的艺术底蕴。基于场所空间化主导视角下,设计师还需要注意室内软装饰的色彩搭配,合理选择软装饰颜色,有利于更好地展现空间美学,从而可以给居住者带来舒适温馨,又具备文化内涵的意境体验。

关键词：软装设计场所空间室内装饰设计室内软装饰舒适温馨空间美学国民经济收入色彩搭配

进化论对利奥波德土地伦理的建构影响——基于两种解读的分歧

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湖北社会科学 2024年第6期 130-135页

作者：徐天戍中国科学技术大学人文与社会科学学院合肥大学外国语学院安徽合肥230000

关于进化论如何影响到利奥波德土地伦理的生成,存在两种不同解读。伦理路径的解读发现,达尔文在《人类的由来》中提出的伦理起源观对土地伦理构成直接影响,土地伦理正是基于达尔文关于“道德情操”的解释而获得了伦理进化的合理性;生态... 详细信息

关于进化论如何影响到利奥波德土地伦理的生成,存在两种不同解读。伦理路径的解读发现,达尔文在《人类的由来》中提出的伦理起源观对土地伦理构成直接影响,土地伦理正是基于达尔文关于“道德情操”的解释而获得了伦理进化的合理性;生态路径的解读则认为,《物种起源》才是土地伦理的直接援引对象,土地伦理继承的是进化论中关于生物生存斗争中相互依存关系的强调。前者成功捍卫了土地伦理在哲学传统中的伦理基础,却因缺乏充分的文本论据成为超越性解读;后者更加忠实于原文,却过度强调土地伦理对进化论科学性的继承,陷入理论自洽性不足的阐释困境。考察进化论历史视野中土地伦理的建构,辨析当代学者在土地伦理认识上的分歧与不足,有助于更好地挖掘土地伦理对于生态实践的思想价值。

关键词：土地伦理进化论生态实践

基于分布式环境的图神经网络模型训练效率与训练性能评估

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计算机应用 2024年

作者：涂银川郭勇毛恒任怡张建锋李宝国防科技大学计算机学院

随着图数据规模的快速增长，图神经网络（GNN）在处理大规模图结构数据时面临计算和存储的挑战。传统的单机训练方法已不足以应对日益庞大的数据集和复杂的图神经网络模型。分布式训练因其并行计算能力和可扩展性，成为解决这一挑战的... 详细信息

随着图数据规模的快速增长，图神经网络（GNN）在处理大规模图结构数据时面临计算和存储的挑战。传统的单机训练方法已不足以应对日益庞大的数据集和复杂的图神经网络模型。分布式训练因其并行计算能力和可扩展性，成为解决这一挑战的有效途径。一方面，已有的分布式GNN训练评估主要关注指标为以模型精度为代表的性能指标和以训练时间为代表的效率指标，但对数据处理效率和计算资源利用方面的指标关注较少；另一方面，算法效率评估主要场景是单机单卡或单机多卡，在分布式环境中的评估方法相对简单。针对这些不足，提出对分布式场景中模型训练的评估方法，包含评估指标、数据集和模型三个方面。根据评估方法选取三个代表性GNN模型，并在四个具有不同数据特征的大型公开图数据集上进行分布式训练实验，收集、分析评估指标。实验发现，分布式训练中的模型架构和数据结构特征，对模型复杂度、训练时间、计算节点吞吐量和计算节点平均吞吐量之比均有影响。样本处理与数据拷贝占用了模型训练较多时间，计算节点互相等待的时间也不容忽视。相比单机训练，分布式训练的计算节点吞吐量有显著降低，需要进一步优化对分布式系统的资源利用。通过所提出的评估方法和实验结果，为GNN模型在分布式环境中训练的性能优化提供了参考依据，同时也为模型的进一步优化和算法的改进奠定了实验基础。

关键词：模型评估图神经网络分布式训练训练效率训练性能

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基于听说知识融合网络的多模态对话情绪识别

控制与决策 2024年第6期39卷 2031-2040页

作者：刘琴谢珺胡勇郝戍峰郝雅卉太原理工大学信息与计算机学院太原030024 北京航空航天大学新媒体艺术与设计学院北京100191 太原理工大学大数据学院太原030024

多模态对话情绪识别旨在根据多模态对话语境判别出目标话语所表达的情绪类别,是构建共情对话系统的基础任务.现有工作中大多数方法仅考虑多模态对话本身信息,忽略了对话中与倾听者和说话者相关的知识信息,从而限制了目标话语情绪特征的... 详细信息

多模态对话情绪识别旨在根据多模态对话语境判别出目标话语所表达的情绪类别,是构建共情对话系统的基础任务.现有工作中大多数方法仅考虑多模态对话本身信息,忽略了对话中与倾听者和说话者相关的知识信息,从而限制了目标话语情绪特征的捕捉.为解决该问题,提出一种基于听说知识融合网络的多模态对话情绪识别模型(LSKFN),引入与倾听者和说话者相关的外部常识知识,实现多模态上下文信息和知识信息的有机融合.LSKFN包含多模态上下文感知、听说知识融合、情绪信息汇总和情绪决策4个阶段,分别用于提取多模态上下文特征、融入听说知识特征、消除冗余特征和预测情绪分布.在两个公开数据集上的实验结果表明,与其他基准模型相比,LSKFN能够为目标话语提取到更加丰富的情绪特征,并且获得较好的对话情绪识别效果.

关键词：情感计算对话情绪识别多模态特征外部常识知识上下文语义知识特征融合

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浅析精细化管理在建筑工程管理中的应用

城市建设理论研究(电子版) 2024年第24期 64-66页

作者：涂矩锋中南勘察设计院集团有限公司

研究精细化管理在建筑工程管理中的应用，对于提升管理制度完善性、提升资源利用效率和提高企业综合实力具有重要意义。本文通过分析精细化管理在建筑工程管理中的应用重要性和措施，以及在建筑工程施工管理中的应用方向，探讨了精细化... 详细信息

研究精细化管理在建筑工程管理中的应用，对于提升管理制度完善性、提升资源利用效率和提高企业综合实力具有重要意义。本文通过分析精细化管理在建筑工程管理中的应用重要性和措施，以及在建筑工程施工管理中的应用方向，探讨了精细化管理对于建筑工程管理的积极影响。主要采用文献综述法和实证分析法。研究结果表明，精细化管理在建筑工程管理中的应用可以提高管理效率，提高资源利用效率，提高企业综合实力。结论总结了精细化管理在建筑工程管理中的应用的重要性和前景，并提出了进一步研究的方向。

关键词：精细化管理建筑工程管理施工管理

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依托情境,优化革命文化题材类课文教学

小学语文 2024年第8期 47-50页

作者：涂晓锋浙江省玉环市教育教学研究中心小学

革命文化题材类课文是革命传统教育的重要载体,教师应努力创设学习情境,引领学生入境、悟境、化境,在真实而富有意义的学习过程中唤醒个人体验,亲近革命文化,解锁语言密码,内化革命情感,尝试创意表达,注入红色基因,真正实现文道统一,让... 详细信息

革命文化题材类课文是革命传统教育的重要载体,教师应努力创设学习情境,引领学生入境、悟境、化境,在真实而富有意义的学习过程中唤醒个人体验,亲近革命文化,解锁语言密码,内化革命情感,尝试创意表达,注入红色基因,真正实现文道统一,让革命文化题材类课文真正承担起立德树人的根本使命。

关键词：阅读教学情境创设革命文化题材

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建筑工程造价全过程管控实践研究

中国科技期刊数据库工业A 2024年第8期 0064-0067页

作者：涂矩锋中南勘察设计院集团有限公司湖北武汉430070

本文旨在研究建筑工程造价全过程的管控实践,包括决策阶段、设计阶段、招标阶段、项目实施阶段和竣工阶段的工程造价管理。通过对每个阶段的具体内容进行分析和总结,探讨如何有效地实施工程造价管理,以确保项目顺利进行并控制成本。本... 详细信息

本文旨在研究建筑工程造价全过程的管控实践,包括决策阶段、设计阶段、招标阶段、项目实施阶段和竣工阶段的工程造价管理。通过对每个阶段的具体内容进行分析和总结,探讨如何有效地实施工程造价管理,以确保项目顺利进行并控制成本。本文重点关注设计阶段的价格控制、项目实施阶段的造价管理主要内容和关键,以及竣工阶段的工程结算审核等问题。

关键词：建筑工程造价全过程管控竣工阶段实践研究设计阶段项目实施阶段

基于知识增强的双Transformer网络的方面级情感分析模型

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数据分析与知识发现 2024年

作者：谢珺高婧续欣莹郝戍峰刘雨欣太原理工大学电气与动力工程学院太原理工大学电子信息与光学工程学院太原理工大学计算机科学与技术学院(大数据学院)

[目的]为解决ABSA大多数GCN模型中构建句法依赖图时忽略情感知识、句法依赖图中依赖关系过多产生噪声、对长距离或不连贯单词建模时性能降低等不足。[方法]利用情感常识知识库SenticNet7中情感得分改进句法依赖图并考虑对多种句法依赖... 详细信息

[目的]为解决ABSA大多数GCN模型中构建句法依赖图时忽略情感知识、句法依赖图中依赖关系过多产生噪声、对长距离或不连贯单词建模时性能降低等不足。[方法]利用情感常识知识库SenticNet7中情感得分改进句法依赖图并考虑对多种句法依赖关系类型分类降噪，其次使用双Transformer网络增强处理长距离词的性能，同时改进句法依赖图能增强语义特征的表示学习。[结果]在五个公开数据集上，所提模型的F1值分别达到74.97%、76.13%、74.83%、68.01%、74.54%，与多种基准模型相比，其F1值分别平均提高3.85%、5.22%、3.48%、6.80%、7.49%。[局限]由于数据集中存在一定比例的隐式情感句，所提模型无法学习到更准确的隐式情感特征，分析结果受限。[结论]所提模型融合情感常识知识和降噪后句法关系重构双Transformer网络，改善了ABSA的效果。

关键词：方面级情感分析句法依赖图情感知识降噪句法图双Transformer网络