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传统美术资源与传统美术造型的数字化模式

大舞台 2012年第2期 126-127页

作者：王冠伟云南艺术学院美术学院 650500

当今社会,数字化的软硬件应用可谓已经到了无孔不入的地步,而生活环境由传统向数字化的过渡也给我们的人生观、价值观带来了很大的改变,现代人对于文字和平面静态事物的刺激已逐步退化,观念继而转向求新、求异、求奇的快餐式文化消费,... 详细信息

当今社会,数字化的软硬件应用可谓已经到了无孔不入的地步,而生活环境由传统向数字化的过渡也给我们的人生观、价值观带来了很大的改变,现代人对于文字和平面静态事物的刺激已逐步退化,观念继而转向求新、求异、求奇的快餐式文化消费,这种转化,一方面冲击着各种传统的价值创造手段及方式;另一方面也对传统模式数字化的转化提出了新的挑战,如何能够让传统文化在快餐式消费的过程中重新焕发活力是值得我们去关注和在意的,本文主要就传统美术手段与传统美术造型的数字化模式现状进行梳理、整理,并从中提出自身的见解。

关键词：动画角色造型传统美术

大众文化到消费文化：“神话”向世俗化的转向

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大众文化到消费文化：“神话”向世俗化的转向

作者：王冠伟黑龙江大学

学位级别：硕士

启蒙运动带来的崇尚理性,成功的开启了社会生活全盘现代化的进程。理性权威的神话把偶然、不真剔除,形成标准化、一体化的生产流程,产生出威胁个性与创造性的同质性、齐一性、趋同性的大众文化,变成了世俗生活追求的环绕轴心。大众文化... 详细信息

启蒙运动带来的崇尚理性,成功的开启了社会生活全盘现代化的进程。理性权威的神话把偶然、不真剔除,形成标准化、一体化的生产流程,产生出威胁个性与创造性的同质性、齐一性、趋同性的大众文化,变成了世俗生活追求的环绕轴心。大众文化将商品制于符号和影像的包装和宣传中,为消费文化的产生奠定了坚实基础。借助传媒的符号和影像信息建构起的强迫性消费体系,使个体完全堕入消费这一恶性:循环向度之中,消费文化从大众文化内部分裂出来。后现代消费无法满足个性化需求的特点,使大众不断消费直至筋疲力尽。符号和影像呈现出的非物质世界图景成为消费文化无法挣脱大众文化束缚的绊脚石。消费文化强迫性刺激消费的异端,使其复归:并屈服于从孕育之初就在用个性、多元挑战的大众文化视野内。本文试图再现消费文化从大众文化分化到复归的全过程,同时,中国大众正在经历着从大众文化境域走向消费文化的符号和影像倡导的虚拟现实生活历程。但中国社会与西方资本主义的文化现实不可能:是完全同质的,因此,只有通过对大众文化和消费文化的深入研究,才能促进中国社会主义文化建设的健康发展。

关键词：现代性后现代性理性大众文化消费文化

基于三维虚拟实境技术的国内艺术博物馆互动导览应用性研究与设计

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基于三维虚拟实境技术的国内艺术博物馆互动导览应用性研究与设计

作者：王冠伟云南艺术学院

学位级别：硕士

虚拟现实是一门创新的技术，可以借助虚拟技术的应用而体验到概念与想法的精粹，也可看见以往无法触及或根本不存在的空间，并且可以不同以往且独一无二的观视点去检视空间中的任何物体。不断的发展之下虚拟现实的技术也更加成熟并且应... 详细信息

虚拟现实是一门创新的技术，可以借助虚拟技术的应用而体验到概念与想法的精粹，也可看见以往无法触及或根本不存在的空间，并且可以不同以往且独一无二的观视点去检视空间中的任何物体。不断的发展之下虚拟现实的技术也更加成熟并且应用其技术扩展至各式各样的领域，例如：设计，教育，艺术…等。也因此虚拟现实的接口设计，互动技术，和软硬件装置有更显著的提升以提供更自然与更具体的互动模式，这三项是刺激虚拟现实技术发展的主要因子。本研究的目的在于以工业设计师的角度开发一个创新的交互式虚拟艺术博物馆，以符合使用性的原则。现今大多数的3D虚拟艺术馆只能提供基本的环境与馆内陈列品的浏览，本研究不同的是利用计算机科学的发展以及视听媒体和互动展示技术提升，将目前最受欢迎的角色扮演游戏的情境融入，使用者可体验设计虚拟艺术馆馆长与一般参观者的角色。首先使用者所扮演的虚拟艺术馆馆长可以借助四种不同的功能模块：移动，旋转，缩放，新增，来设计展示场，包括编辑模型的大小，自由配置新的3D艺术博物馆场景，新增不同的展示对象，改变参观路线。当完成配置后，用户所扮演的一般参观者可以依喜好选择参观展示物，也可以漫无目的的闲晃，并透过多媒体播放，可进一步获得与该项展示物有关的艺术家简介，以及文字介绍。因此，借助相关技术的整合，设计虚拟艺术馆将会带来不同以往的创新体验。

关键词：虚拟现实虚拟艺术博物馆互动性使用性

后现代主义视域下的消费文化:没有规则只有选择

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学术交流 2005年第3期 152-155页

作者：王冠伟黑龙江大学哲学系黑龙江哈尔滨150080

消费文化是后现代主义视域下正在经历的一场文化变迁,以物作为媒介和以符号、影像为特征的广告充斥着社会生活。消费文化在大众时尚的范围内对同质性的大众文化整体相颠覆,消费文化的个性不确定性使其与权威性的消费实践和风格相抗衡,... 详细信息

消费文化是后现代主义视域下正在经历的一场文化变迁,以物作为媒介和以符号、影像为特征的广告充斥着社会生活。消费文化在大众时尚的范围内对同质性的大众文化整体相颠覆,消费文化的个性不确定性使其与权威性的消费实践和风格相抗衡,注定了未来社会的发展趋势。

关键词：后现代主义消费文化符号影像

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对新媒体时代数字博物馆的发展分析

大舞台 2012年第1期 280-281页

作者：李恒爽王冠伟云南艺术学院 650500

随着社会进步,传统博物馆在文物传承与保护中渐显不足。现代计算机技术的蓬勃发展,为历史文化遗产资源的保护和传承提供了全新模式——数字博物馆,使博物馆建设更加人性化,更加完善。

关键词：数字博物馆文物保护数字展示虚拟现实

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当代茶经

2006年

作者：刘香莲王冠伟于明琪

本书是一本关于茶的实用性非常强的专著，第一章介绍了两部分内容：茶的起源、传播、发展过程和茶与宗教的关系。其他各章具体介绍了与茶相关的各种知识。如第二章介绍了各种茶的辨别方法，第三章介绍了茶具的选择等。

ISBN: (纸本)7801653661

关键词：茶文化中国

来源：汇雅图书（南通市图书馆... 评论

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汇雅图书（南通市图书馆）

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曲轴连杆颈圆度误差的测量与评定方法研究

仪器仪表学报 2023年第7期44卷 53-61页

作者：田慧慧王亚晓王洪喜王冠伟焦艳梅西安工业大学机电工程学院西安710021 西安工业大学精密与超精密加工及测量国家地方联合工程研究中心西安710021 西安文理学院机械与材料工程学院西安710065

曲轴轴颈圆度是评价曲轴合格性和加工精度的一项重要指标。针对曲轴综合测量过程中连杆轴颈沿主轴颈公转运动,导致连杆轴颈的检测数据无法直接用于圆度误差评定的问题,建立基于运动坐标系的圆度误差检测模型,实现了连杆轴颈检测数据转... 详细信息

曲轴轴颈圆度是评价曲轴合格性和加工精度的一项重要指标。针对曲轴综合测量过程中连杆轴颈沿主轴颈公转运动,导致连杆轴颈的检测数据无法直接用于圆度误差评定的问题,建立基于运动坐标系的圆度误差检测模型,实现了连杆轴颈检测数据转换处理。同时,深入分析用于圆度误差评定的3种最小二乘法的适用条件,结合采样数据的特点实现了连杆轴颈圆度误差的高精度检测。以某型号发动机曲轴为例进行大样本误差检测试验,并与最小区域评定结果进行对比,偏差在1μm以内。数据分析表明了所提出的曲轴连杆轴颈圆度误差检测方法理论上的正确性及工程实践的可行性。

关键词：曲轴连杆颈圆度误差最小二乘法

线性回归模型的Boosting变量选择方法

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工程数学学报 2015年第5期32卷 677-689页

作者：李毓张春霞王冠伟信阳师范学院经济与管理学院信阳464000 西安交通大学数学与统计学院西安710049 西安工业大学机电工程学院西安710021

针对线性回归模型的变量选择问题,本文基于遗传算法提出了一种新的Boosting学习方法.该方法对每一训练个体赋予权重,以遗传算法作为Boosting的基学习算法,将带有权重分布的训练集作为遗传算法的输入进行变量选择.同时,根据前一次变量选... 详细信息

针对线性回归模型的变量选择问题,本文基于遗传算法提出了一种新的Boosting学习方法.该方法对每一训练个体赋予权重,以遗传算法作为Boosting的基学习算法,将带有权重分布的训练集作为遗传算法的输入进行变量选择.同时,根据前一次变量选择效果的好坏更新训练集上的权重分布.重复上述步骤多次,最后以加权融合方式合并多次变量选择的结果.基于模拟和实际数据的试验结果表明,本文新提出的Boosting方法能显著提高传统遗传算法用于变量选择的质量,准确识别出与响应变量相关的协变量,这为线性回归模型的变量选择提供了一种有效的新方法.

关键词： Boosting算法变量选择集成学习遗传算法多样性

RS-BART:一种提升贝叶斯可加回归树预测性能的新方法（英文）

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工程数学学报 2019年第4期36卷 461-477页

作者：王冠伟张春霞殷清燕西安工业大学机电工程学院西安710021 西安交通大学数学与统计学院西安710049 西安建筑科技大学理学院西安710055

在有监督学习的任务中,任何方法的主要目标是对未来数据进行准确的预测.作为梯度boosting算法的贝叶斯版本,贝叶斯可加回归树(Bayesian additive regression trees,BART)模型在此方面具有巨大潜力.但是,BART得到的关注远远低于随机森林... 详细信息

在有监督学习的任务中,任何方法的主要目标是对未来数据进行准确的预测.作为梯度boosting算法的贝叶斯版本,贝叶斯可加回归树(Bayesian additive regression trees,BART)模型在此方面具有巨大潜力.但是,BART得到的关注远远低于随机森林和梯度boosting算法.为扩展BART的应用范围,文中首先对BART模型作了较为详尽的综述.考虑到BART在高维情况下会出现过拟合,本文提出了RS-BART方法以提高其预测性能.RS-BART首先对所有预测变量根据其相对重要性排序,然后使用重要性度量训练一些低维或中等维度的BART模型,将其预测结果平均或投票来得到最终的预测结果.基于模拟和实际数据的试验结果表明,与一些最先进的方法(如随机森林、boosting和BART)相比,RS-BART具有更好或基本相当的预测性能.因此,RS-BART可以作为用于解决实际应用中高维且稀疏预测任务的一种有效工具.

关键词：集成学习贝叶斯可加回归树预测精度随机森林 Gibbs采样