检索结果-南通市图书馆

作者：王中谋

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平面设计与应用综合案例技能实训教程

作者：王中谋周民

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“计算机图像处理”教学随想

美术向导 2007年第5期 42-44页

作者：王中谋天津美术学院现代艺术学院基础教学部教师

随着计算机技术的发展和不断更新，计算机图像技术逐渐成为一种新的视觉语言．并广泛融入各个艺术和设计专业领域。近年来计算机图像技术已被多所美术院校引入设计专业，成为一门新的教学内容。天津美术学院现代艺术学院则进一步将计算... 详细信息

随着计算机技术的发展和不断更新，计算机图像技术逐渐成为一种新的视觉语言．并广泛融入各个艺术和设计专业领域。近年来计算机图像技术已被多所美术院校引入设计专业，成为一门新的教学内容。天津美术学院现代艺术学院则进一步将计算机图像技术设置为包括纯绘画专业在内的所有专业的基础课程。我作为青年教师．在两年的教学探索和教学相长中，有些心得体会，写成文字．目的是就教于各位老师．以利改进。

关键词：计算机图像处理教学内容图像技术天津美术学院设计专业艺术学院计算机技术

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数字技术基础课程中“思政”引领的授课探索

中国包装 2021年第9期41卷 75-77页

作者：王中谋天津美术学院

立德树人的根本任务赋予专业课程价值引领以重任。本文基于数字技术基础课程教学中的思政元素应用,探讨以导学形式开启课程,加大情感培育,构建学生的感恩情怀;在教学中创建教学团队,将人际交往空间纳入实践项目,设置中西方文化为设计切... 详细信息

立德树人的根本任务赋予专业课程价值引领以重任。本文基于数字技术基础课程教学中的思政元素应用,探讨以导学形式开启课程,加大情感培育,构建学生的感恩情怀;在教学中创建教学团队,将人际交往空间纳入实践项目,设置中西方文化为设计切入点,通过作品的设计过程及成果弘扬民族自信并点燃学生的爱国热情。

关键词：视觉传达文化思政创新设计

从“计算机图像处理”到“影像前期表达”——浅谈计算机技术基础课程在新媒体艺术学院的发展

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天津美术学院学报 2013年第1期 82-84页

作者：王中谋天津美术学院新媒体艺术学院数字媒体艺术系

计算机技术基础课程作为天津美术学院新媒体艺术学院针对大一学生设置的基础课程之一，直至2012年经历了八年的教学历程，作为一门针对艺术院校的新生基础课，在教学初期没有相对吻合的现成教材，教学内容及教学方法需进行自我理解和摸... 详细信息

计算机技术基础课程作为天津美术学院新媒体艺术学院针对大一学生设置的基础课程之一，直至2012年经历了八年的教学历程，作为一门针对艺术院校的新生基础课，在教学初期没有相对吻合的现成教材，教学内容及教学方法需进行自我理解和摸索。我个人认为，艺术类院校无论何种类别的基础课都不应该停滞在单一的“技术层面”，而应该以大的艺术规律为向导，从一开始，一入门，就着重观念与时代的同步，力求技法与创意的双修，开启学生智慧之门，因为创意及创作思维才是新媒体艺术的灵魂，所谓“技近乎道”，只有在“道”的引导下进行技能教学才能最大限度地引发学生的学习兴趣，才能将大一新生由普通思维向艺术创作思维转化，最终诱发学生的创作激情，因而取得应有的教学成果。

关键词：计算机图像处理技术基础课程新媒体艺术艺术学院大一学生前期影像天津美术学院

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计算机图像处理在艺术基础教学中的新应用

天津美术学院学报 2007年第1期 62-63页

作者：王中谋天津美术学院现代艺术学院

计算机图像处理（Digital Image Processing）又称为数字图像处理．是指利用计算机将图像信号转换成数字信号并对其进行处理的过程。数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处... 详细信息

计算机图像处理（Digital Image Processing）又称为数字图像处理．是指利用计算机将图像信号转换成数字信号并对其进行处理的过程。数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期图像处理的目的是改善圈像的质量，它以人为对象．以改善人的视觉效果为目的。随着计算机技术的发展和不断更新，计算机图像处理技术逐渐成为一种新的视觉语言．并广泛涉入各艺术和设计专业领域。近年来计算机图像处理技术已被多所美术院校引入设计专业．成为一门新的教学内容。

关键词：计算机图像处理艺术基础教学数字图像处理图像处理技术应用数字信号设计专业

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基于组合模型的方向关系查询

地球信息科学学报 2024年第5期26卷 1123-1137页

作者：王中辉杨雷挺兰州交通大学测绘与地理信息学院兰州730070 地理国情监测技术应用国家地方联合工程研究中心兰州730070 甘肃省地理国情监测工程实验室兰州730070

锥形模型和矩阵模型因计算简单、可查询性好,常被用于方向关系查询,但由于忽略了空间对象的大小、形状、以及相互之间的距离对方向关系的影响,容易导致方向关系查询结果出现偏差。为解决该问题,本文利用锥形模型、矩阵模型和Voronoi图... 详细信息

锥形模型和矩阵模型因计算简单、可查询性好,常被用于方向关系查询,但由于忽略了空间对象的大小、形状、以及相互之间的距离对方向关系的影响,容易导致方向关系查询结果出现偏差。为解决该问题,本文利用锥形模型、矩阵模型和Voronoi图模型在方向关系判断上的互补性,提出一种集成三者优势的方向关系组合模型,并基于该模型实现了方向关系查询。其基本思路是:为了能够集成不同模型的优势,将方向关系分为外部方向关系和内部方向关系;然后,组合锥形模型和矩阵模型实现外部方向关系查询,从而兼顾空间对象的大小和相互之间的距离对方向关系的影响;并使用Voronoi图模型进行内部方向关系查询,以顾及空间对象的形状对方向关系的影响。实验结果表明,组合模型在方向关系查询中具有良好的适用性和可行性,能够有效克服锥形模型和矩阵模型存在的缺陷,提高方向关系查询的准确性。该模型将有助于提升空间信息智能查询、智能推理、以及多尺度空间关系相似性计算等空间数据处理方法的准确性和可信度。

关键词：方向关系空间查询地理信息检索方向关系模型空间对象拓扑关系距离关系空间认知

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基于空间相似性的微地图道路网质量评价方法

地球信息科学学报 2024年第1期26卷 212-224页

作者：李馨涵王中辉兰州交通大学测绘与地理信息学院兰州730070 地理国情监测技术应用国家地方联合工程研究中心兰州730070 甘肃省地理国情监测工程实验室兰州730070

微地图是一种面向大众的新型地图,是传统地图在自媒体时代下的发展和补充。针对微地图数据来源广泛,质量参差不齐的问题,本文提出了一种基于空间相似性的微地图道路网质量评价方法。首先,将上下文信息与形状、方向、距离、拓扑关系以及... 详细信息

微地图是一种面向大众的新型地图,是传统地图在自媒体时代下的发展和补充。针对微地图数据来源广泛,质量参差不齐的问题,本文提出了一种基于空间相似性的微地图道路网质量评价方法。首先,将上下文信息与形状、方向、距离、拓扑关系以及一维线特征5个空间特性结合,计算微地图数据与参考数据的空间相似性;然后,对样本数据组合,并利用熵值法计算客观权重,取平均值作为各评价指标的权重系数;最后,采用可拓云评价法完成对微地图数据定量计算与定性分析结合的综合评价。本文使用9组不同质量的微地图道路网数据进行实验,结果表明,本文方法符合微地图精度低、内容少的特点,质量评价结果与实际更为符合。相较于模糊综合评价法,本文将精度低,但内容与参考数据一致的微地图数据评价等级提升为优;相较于现有的线要素空间相似性评价法,本文将精度低,但根据用户需求制图,且有重要地标参与计算的微地图数据评价等级提升为良。本文方法对微地图数据有较强的适用性,为微地图道路网质量评价提供了可行方法。

关键词：微地图道路网质量空间相似性可拓云评价法上下文信息综合评价熵值法数据组合

耦合改进图注意力网络与深度强化学习的公共服务设施智能化选址方法

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地球信息科学学报 2024年

作者：王中曹凯华东师范大学地理信息科学教育部重点实验室华东师范大学地理科学学院

在当今城市化快速发展的背景下，公共服务设施的合理选址对于提升城市居民生活质量和提供高效服务至关重要。然而，现有常用的设施选址方法往往未能满足复杂及大规模的现实场景中对于其性能及效率上需求。为弥补这些不足，本文旨在提出... 详细信息

在当今城市化快速发展的背景下，公共服务设施的合理选址对于提升城市居民生活质量和提供高效服务至关重要。然而，现有常用的设施选址方法往往未能满足复杂及大规模的现实场景中对于其性能及效率上需求。为弥补这些不足，本文旨在提出一种耦合设施选址图注意力网络（Facility Location Allocation Graph Attention Network, FLA-GAT）和深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）算法的通用图强化选址模型（Graph-Deep-Reinforcement-Learning Facility Location Allocation Model, GDRL-FLAM），通过图表示和REINFORCE算法协同解决公共服务设施智能化选址问题。为了验证提出模型的性能及效率，研究在随机生成的20、50和100个点的数据集上进行训练，并完成了相应的测试实验，结果表明：(1)在20、50和100个点的测试实例上，GDRL-FLAM模型相较于遗传算法（Genetic Algorithm, GA）)性能上提升了11.79%到14.49%；在150和200个点的测试实例上，提升了1.52%到9.35%。并且随着训练集规模的增大，模型在大规模数据集上表现出更强的泛化能力；(2) GDRL-FLAM模型可以在简单场景中掌握选址策略，并使其适应到更复杂的场景，展示出了其优异的迁移学习能力；(3)在新加坡的案例研究中，GDRL-FLAM模型相较于GA在性能表现上提升了1.01%到10.75%；(4)在所有的测试及实验中，GDRL-FLAM模型在效率方面相较于GA都展示出了成倍的提升。总的来说，本研究揭示了GDRL-FLAM模型在公共服务设施选址问题上的潜在应用价值，尤其是其泛化能力及迁移学习能力为未来设施选址问题的高效解决提供了新的思路和方法。此外，该模型经过微调也可以适用于不同的空间优化问题中。最后，本研究探讨了该模型的不足之处以及下一步的研究方向。

关键词：深度强化学习图注意力网络公共服务设施选址优化迁移学习注意力机制医疗设施可达性