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综合材料在油画人物创作中的运用与表现

综合材料在油画人物创作中的运用与表现

作者：王梓澍新疆艺术学院

学位级别：硕士

在涉及绘画的综合材料和人物创作领域中,不同的素材会催生出独特的艺术表现手法。这种创作手法的产生有助于推动绘画艺术进入一个新的发展阶段。随着社会文化内涵的日益丰富,人物绘画创作中的语言表达方式也在持续地演变。综合材料的应... 详细信息

在涉及绘画的综合材料和人物创作领域中,不同的素材会催生出独特的艺术表现手法。这种创作手法的产生有助于推动绘画艺术进入一个新的发展阶段。随着社会文化内涵的日益丰富,人物绘画创作中的语言表达方式也在持续地演变。综合材料的应用对于传统人物绘画的进步产生了正面影响,这种影响对于绘画语言的发展具有里程碑式的意义。本选题即是综合材料对油画人物创作影响的探索,并通过结合笔者的实际创作的画面及创作过程中的材料选择、技法运用等进行论述,主要分为四个部分。第一部分为引言,这部分内容主要描述了综合材料油画人物场景创作的研究背景、国内外研究现状、研究目的和方法,在此基础上概括综述相关联的研究成果并对作品背景进行理论总结;第二部分为第一、二章,通过描述绘画中综合材料的产生发展、材料的独特性及综合材料在油画人物创作中的探索和发现。第三部分,第三、第四章,主要描述了综合材料在油画创作中所起到的作用,以及总结三位艺术家胡伟、夏俊娜、胡明哲的创作对笔者人物创作的影响。第四部分,第五章,阐述了笔者选择人物创作方向的因由与使用综合材料进行油画人物创作的见解及意义探寻。在创作过程中,笔者注重记录和抒发作品情感,同时结合相关综合材料的技法研究,试图通过作品展现人物内心的情感世界和社会生活面貌。

关键词：综合材料油画肌理

大数据税收征管能够抑制实体企业影子银行吗?——兼论政府审计的调节效应

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财会通讯 2024年第6期 79-83页

作者：曾舒珩海军军医大学上海200433

实体企业不仅会将更多的资金用于传统金融资产投资中,更会利用超募资金和多元化融资渠道开展影子银行业务,近年来我国影子银行化规模居高不下,对我国整个经济社会的中高速增长和高质量发展形成严重负向影响。文章以2010—2021年沪深A股... 详细信息

实体企业不仅会将更多的资金用于传统金融资产投资中,更会利用超募资金和多元化融资渠道开展影子银行业务,近年来我国影子银行化规模居高不下,对我国整个经济社会的中高速增长和高质量发展形成严重负向影响。文章以2010—2021年沪深A股上市企业为研究对象,实证检验政府审计、大数据税收征管与实体企业影子银行化间关系。研究表明:大数据税收征管能显著抑制实体企业影子银行化;政府审计能显著抑制实体企业影子银行化;政府审计显著增强大数据税收征管与实体企业影子银行化间的负相关程度。

关键词：大数据税收征管影子银行化政府审计实体企业

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具有斜导数边值条件的一类拟线性椭圆方程的解

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具有斜导数边值条件的一类拟线性椭圆方程的解

作者：王梓琮曲阜师范大学

学位级别：硕士

基于BP神经网络与遗传算法的液烃回收装置参数预测与优化

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过程工程学报 2024年

作者：王梓龙刘桂莲西安交通大学化学工程与技术学院

天然气液烃回收装置中，各操作参数间关联密切，混合冷剂的组成和配比直接影响系统能耗和产品质量。基于某液烃回收装置的实际生产数据建立了该系统的BP神经网络模型，可根据天然气进料和生产要求变化优化预测混合冷剂配比及其他关键操... 详细信息

天然气液烃回收装置中，各操作参数间关联密切，混合冷剂的组成和配比直接影响系统能耗和产品质量。基于某液烃回收装置的实际生产数据建立了该系统的BP神经网络模型，可根据天然气进料和生产要求变化优化预测混合冷剂配比及其他关键操作参数。该模型整体预测精度较高，输出参数的平均绝对百分比误差小于5%，最小误差低至0.118%。用遗传算法对预测效果不理想的输出参数进行优化，冷剂分离器液相流量误差由9.208%降低至3.321%，塔顶一板压差误差由9.602%减小为4.051%。基于所建立的GA-BP神经网络模型在夏、冬两季不同进料条件下，对冷剂组分和冷剂分离器液相流量、压力两项关键操作参数进行优化。优化结果表明，在夏季工况下应适当增加混合冷剂中甲烷、丙烷和异丁烷的摩尔分率和液相冷剂流量，并减少冷剂中乙烯的摩尔分率。在冬季工况中，应适当减少异丁烷摩尔分率，并降低液相冷剂压力。以夏季进料条件为例，优化混合冷剂配比和各项操作参数，优化后制冷系统能耗降低518.12 kW。

关键词：天然气轻烃回收混合冷剂参数优化 BP神经网络遗传算法

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基于多特征信息的双层睡眠分期模型

华中科技大学学报（自然科学版） 2024年第5期52卷 64-69页

作者：张虹淼王梓廖肖剑李伟达苏州大学机电工程学院江苏省先进机器人技术重点实验室江苏苏州215021

针对睡眠相关疾病的诊断和治疗过程中睡眠分期的问题,使用ADASYN算法对睡眠样本进行类平衡,有效利用复合多尺度排列熵、样本熵和不同频段的能量值等一系列能够反映不同睡眠阶段信息的特征进行训练.为了提高分类中易混淆睡眠阶段的分类... 详细信息

针对睡眠相关疾病的诊断和治疗过程中睡眠分期的问题,使用ADASYN算法对睡眠样本进行类平衡,有效利用复合多尺度排列熵、样本熵和不同频段的能量值等一系列能够反映不同睡眠阶段信息的特征进行训练.为了提高分类中易混淆睡眠阶段的分类识别性能,构建了一种双层分类模型,使睡眠分期的五分类问题转化为两个三分类问题.将所提出的方法在Sleep-EDF数据集上进行验证,结果表明:所提出的模型对健康受试者的准确率可达到88.3%,较以往模型提高1%~3%,其中N1阶段的分类准确率可达69.5%,较以往模型提高约10%,证明本双层分类模型优于传统的睡眠分类模型.

关键词：睡眠分期脑电信号特征提取复合多尺度排列熵双层分类模型

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比较视野下《今昔物语集》孝思想研究

比较视野下《今昔物语集》孝思想研究

作者：王梓静北方工业大学

学位级别：硕士

《今昔物语集》作为日本平安时代末期的巨著,不仅是日本规模最大的说话集,也是中日文学与文化交流的重要见证。该作品收录了大量源自中国典籍的孝子故事。这些故事在传入日本后,与本土文化相结合,形成了独特的孝思想。在中国,孝不仅要... 详细信息

《今昔物语集》作为日本平安时代末期的巨著,不仅是日本规模最大的说话集,也是中日文学与文化交流的重要见证。该作品收录了大量源自中国典籍的孝子故事。这些故事在传入日本后,与本土文化相结合,形成了独特的孝思想。在中国,孝不仅要求物质上的赡养和精神上的尊敬,还强调忠君。日本的孝思想,虽然继承了儒家的“善事父母”和忠君理念,但在传入的过程中,与中国孝思想产生了细微的差异,特别是在《今昔物语集》当中。其成书的平安末期是日本社会从律令制向武家政权过渡的关键时期,天皇和贵族的权力逐渐衰减,武士阶层开始崛起并掌握实权。这一时期的社会变革,也带来了思想观念的更新。如在武士阶层中,主从关系成为社会关系的主导形式,“忠”上升为武士精神的核心。这种变化促使人们对“忠”与“孝”的关系进行了重新审视,引发了孝思想的变革。《今昔物语集》中的孝子故事,如实反映了这一时期日本社会对孝思想的思考和诠释,成为研究中日孝思想异同的重要文献。本研究从比较文学的视角出发,以祭祀观、慈孝观以及忠孝观三个方面为切入点,选取《今昔物语集》之中与中国儒家孝思想存在鲜明差异的孝子故事,通过对《今昔物语集》与中国《孝子传》等文献中的相似故事进行比较,探讨故事如何被选择性地改编,以及这些改编如何反映了《今昔物语集》成书时期对中国儒家孝思想的接受和转化,管窥中国孝思想传入日本以后的衍变与变形,有助于深化对两国文化特性的理解。本研究的结论如下:1.中国儒家思想中的“孝”,不以父母的死亡为终结。它要求子女在父母生前提供物质和精神上的孝养,并在父母去世后通过祭祀活动来继续表达对父母的孝心,这一行为称为“祭祀事亲”。祭祀的最终目的是祈求家族后代的持续繁荣。从根本上说,追求的是现世利益。日本也注重父母去世后的孝行,但其是通过佛教仪式来体现,如抄写经文和举办法会,这些活动统称为“追善供养”。与儒家祭祀追求现世利益不同,佛教的“追善供养”旨在帮助亡亲摆脱轮回之苦,达到往生净土的终极解脱,追求的是出世之孝。因为佛教以生为苦,认为只有超越轮回,往生净土,才能达到真正的解脱。《今昔物语集》作为佛教文化影响下的文学作品,其收录的孝子故事深刻反映了这一文化特征。以卷九3《震旦丁兰用木刻母尽孝》为代表的故事中,虽然融入了儒家孝思想的人伦道德观念,要求子女孝敬母亲,儿媳对婆母恭顺,但更为核心的是强调“追善供养”的重要性,以助亡亲往生极乐世界为终极目标。2.在中国儒家伦理中,“慈”指父母对子女的慈爱,“孝”是子女对父母的尊敬与服从。自西汉时期起,传统的“慈孝并重”逐渐转变为“重孝轻慈”的伦理规范。日本在接纳儒家文化的过程中,形成了独特的孝思想。其中“慈”不仅被视为一种自然情感,而且被提升为与“孝”同等重要的地位。《今昔物语集》中的孝子故事充分体现了这种文化特性。通过对比分析《今昔物语集》与船桥本《孝子传》及《搜神记》中的郭巨埋儿故事可知,中国故事对“慈”的忽视与日本故事中“慈孝并重”的道德观念形成了鲜明对比。此外,继母与继子之间的亲子关系尤为复杂,因为继母在履行“慈”的义务时可能会受到个人情感和对非亲生子女的不认同感的影响,而继子在回报“孝”时也会面临心理障碍和情感距离。以卷九43《晋献公王子申生因继母姬言自杀》为代表的继母故事,展现了与儒家“重孝轻慈”传统观念不同的慈孝观。它们主张“慈孝并重”,认为“慈”与“孝”应是相互的义务。这种观念强调了父母与子女间相互的责任和期望,与儒家传统中侧重于子女单方面孝行的教义形成鲜明对比,呈现了在非血缘关系中“慈”与“孝”互动的复杂性。3.在中国儒家思想中,“忠”强调臣子对国家和君主的忠诚,“孝”体现为对父母的尊敬与服从。从魏晋时期开始,西汉以来占据主导地位的“忠高于孝”的观念逐渐转变为“孝高于忠”。在日本,平安时代末期随着律令制的瓦解,天皇权力失坠,中央权贵需要武士来维护自己的权力和对抗其他贵族,地方庄园主为了维持庄园的存续和保卫土地也雇佣了大量的武装力量,带来了武士的崛起。在此动荡的特殊时代背景之下,忠诚关系成为维系国家稳定和权力结构的关键因素。因此,该时期相较于对父母的“孝”,“忠”被赋予了更高的优先级。这种文化差异不仅体现在思想理念上,也深刻地影响了两国文学对忠孝故事的叙述方式。《今昔物语集》卷九44《震旦莫耶造剑献王其子眉间尺被杀》通过一系列的改写,将中国文献文献中对“为孝舍忠”的支持,转变为对“忠心事主”的强调。同时,与出典相比,编撰者对莫耶欺君藏剑的行为着意添加了“罪”字,以示批判。此外,不同于卷九其它孝子故事,卷九44全文并未使用“孝养”一词,也未夸赞眉间尺的孝行。以上事实表明,《今昔物语集》卷九44所提倡的并非“为孝舍忠”,而是强调“忠”在主从关系的中的核心地位,体现的是“忠先于孝”的忠孝观。

关键词：今昔物语集孝养慈孝忠孝儒家思想

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融合动态样本选择器的时序因果关系挖掘方法

小型微型计算机系统 2024年

作者：王梓行李帅周晓锋中国科学院网络化控制系统重点实验室中国科学院大学中国科学院沈阳自动化研究所中国科学院机器人与智能制造创新研究院

时序因果关系挖掘一直是一个备受关注的研究领域，然而当前基于神经网络的时序因果关系挖掘方法会受到数据集样本不均衡的影响，从而导致因果信息的丢失，因果关系挖掘准确率下降。为解决这一问题，本文提出了一种融合动态样本选择器的... 详细信息

时序因果关系挖掘一直是一个备受关注的研究领域，然而当前基于神经网络的时序因果关系挖掘方法会受到数据集样本不均衡的影响，从而导致因果信息的丢失，因果关系挖掘准确率下降。为解决这一问题，本文提出了一种融合动态样本选择器的时序因果关系挖掘方法。首先，本文通过一个智能体动态选择样本以构建动态训练集，有效解决了因样本不均衡而导致的因果信息丢失问题；然后，使用动态训练集对时序因果关系挖掘网络进行训练；最后，计算因果关系挖掘网络训练后得到的权重模值，获取因果关系图。实验结果表明本文提出的方法在时序因果关系挖掘性能上显著优于现有的基线方法。该方法为解决时序因果关系挖掘中的样本不均衡问题提供了一种新的思路。

关键词：动态样本选择器样本不均衡时序因果关系挖掘神经网络智能体

考虑多交互关系与情感倾向的微博用户可信度评估算法

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计算机应用研究 2024年

作者：王梓宁张国防河北大学网络空间安全与计算机学院

探究综合考虑多交互关系与情感倾向因素的微博用户可信度评估方法。首先基于用户间交互关系的类型和频率，得到用户交互度与参与度；然后根据情感词典计算用户间评论、回复等文本内容的情感得分，并据此判断用户情感倾向；其次以PageRan... 详细信息

探究综合考虑多交互关系与情感倾向因素的微博用户可信度评估方法。首先基于用户间交互关系的类型和频率，得到用户交互度与参与度；然后根据情感词典计算用户间评论、回复等文本内容的情感得分，并据此判断用户情感倾向；其次以PageRank算法为基础，从用户资料、博文中提取特征，计算每个用户的个体可信度作为初始PR值，并将用户交互度和情感倾向融合调整PR值分配权重、使用参与度修正阻尼系数，实现对PageRank算法的改进；最终，改进的PageRank算法迭代稳定后得到待评估用户的可信度。实验结果显示，与未考虑用户间多交互关系以及情感倾向的方法相比，提出的方法在AUC值、查准率、查全率和F值上均取得了更好的效果，最高提升了13.86%。综合考虑用户间多交互关系和情感倾向可以提高微博用户可信度评估效果。

关键词：微博用户多交互关系情感倾向交互度参与度

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参数解耦在差分隐私保护下联邦学习中的应用

计算机科学 2024年

作者：王梓行杨敏魏子重浪潮集团科学研究院空天信息安全与可信计算教育部重点实验室武汉大学国家网络安全学院

联邦学习（Federated Learning，FL）是一种先进的隐私保护机器学习技术，其通过多方协作，在无需集中聚合原始数据的情况下，交换模型参数以训练共享模型。尽管在FL中参与方不需要显式地共享数据，但许多研究表明，其仍然面临多种隐私... 详细信息

联邦学习（Federated Learning，FL）是一种先进的隐私保护机器学习技术，其通过多方协作，在无需集中聚合原始数据的情况下，交换模型参数以训练共享模型。尽管在FL中参与方不需要显式地共享数据，但许多研究表明，其仍然面临多种隐私推理攻击，从而导致隐私信息泄露。为应对这一问题，学术界提出了多种解决方案。其中一种严格保障隐私的方法是将本地化差分隐私（Local Differential Privacy，LDP）技术应用于联邦学习。该技术在参与方上传模型参数前对其添加随机噪声，有效地抵御恶意攻击者的推理攻击。然而，LDP引入的噪声会造成模型性能下降。同时最新研究指出，这种性能下降与LDP在客户端之间引入了额外的异构性有关。针对LDP使得FL性能下降的问题，提出了差分隐私保护下基于参数解耦的联邦学习方案(PD-LDPFL):除了服务器下发的基础模型外，每个客户端在本地还额外学习个性化输入和输出模型。该方案在客户端传输时仅上传添加噪声后基础模型的参数，而个性化模型被保留在本地，自适应改变客户端本地数据的输入和输出分布，缓解LDP引入的额外异构性以减少精度损失。此外，研究发现，即使在采用较高的隐私预算的情况下，该方案也能天然地抵御一些基于梯度的隐私推理攻击，比如深度梯度泄露等攻击方法。通过在MNIST，FMNIST和CIFAR-10三个常用数据集上进行实验，结果显示该方案相对于传统的差分隐私联邦学习工作不仅可以获得更好的性能，而且还提供了额外的安全性。

关键词：联邦学习差分隐私异构性参数解耦隐私保护