检索结果-南通市图书馆

作者：部世珂东北林业大学

学位级别：硕士

初中生情绪调节策略与社交焦虑的关系及干预研究

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初中生情绪调节策略与社交焦虑的关系及干预研究

作者：炊玉珂吉林农业大学

学位级别：硕士

硅藻土基Beta分子筛的制备及其催化木质素衍生物加氢脱氧的研究

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硅藻土基Beta分子筛的制备及其催化木质素衍生物加氢脱氧的研究

作者：刘玉珂广西大学

学位级别：硕士

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场景理论下体育服务综合体场景价值评价研究

场景理论下体育服务综合体场景价值评价研究

作者：索珂欣成都体育学院

学位级别：硕士

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《红高粱家族》前景化语言俄译研究

《红高粱家族》前景化语言俄译研究

作者：张珂珂黑龙江大学

学位级别：硕士

《红高粱家族》是当代著名作家莫言的代表作,被译为二十余种文字在全世界发行,受到国内外读者的广泛关注。《红高粱家族》中出现了大量的前景化语言,塑造了该小说个性化的语言风格。前景化语言翻译的忠实程度,是评价译文质量的重要标准... 详细信息

《红高粱家族》是当代著名作家莫言的代表作,被译为二十余种文字在全世界发行,受到国内外读者的广泛关注。《红高粱家族》中出现了大量的前景化语言,塑造了该小说个性化的语言风格。前景化语言翻译的忠实程度,是评价译文质量的重要标准。本研究以前景化理论为基础,根据利奇(***)和肖特(***)对前景化的分类,以莫言《红高粱家族》及其俄译本为研究对象,探讨前景化语言的俄译策略和俄译机制。研究发现《红高粱家族》中较典型的质量前景化有四类:词汇偏离、语法偏离、语义偏离和方言偏离;数量前景化主要有语音、词汇、句式层面的重复以及词汇和句式层面的平行。对于质量前景化的俄译,译者主要使用直译、加注、意译和省译的俄译方法,保留或者淡化原作的偏离;对于数量前景化的俄译,译者主要使用直译、动态模仿、意译、省译和替代的俄译方法,再现或者消解原作的结构。基于俄译策略,本文总结了前景化保留、前景化适应和前景化删除三种俄译机制。前景化语言是小说文学性的重要载体。通过《红高粱家族》前景化语言的俄译研究,期待更多译者重视前景化语言的翻译,更好地再现原作语言风格,提高译文质量,为推动中国文学走进俄罗斯提供思路。

关键词：《红高粱家族》质量前景化数量前景化俄译策略俄译机制

POMOFs功能材料的制备及其检测/去除水中有害物质的研究

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POMOFs功能材料的制备及其检测/去除水中有害物质的研究

作者：俞朝珂吉林化工学院

学位级别：硕士

关于三角Jacobi-拟双代数胚的Batalin-Vilkovisky算子的研究

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关于三角Jacobi-拟双代数胚的Batalin-Vilkovisky算子的研究

作者：黎珂轩南昌航空大学

学位级别：硕士

双纵模四频工作环形谐振腔设计与光学特性研究

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双纵模四频工作环形谐振腔设计与光学特性研究

作者：翟珂尚西安理工大学

学位级别：硕士

激光陀螺在惯性导航系统中起到了至关重要的作用,它拥有着超高的灵敏度、精确度和广泛的动态响应范围,被应用于各种航空、陆用和海用军事装备上,它的研制技术关乎国家的国防实力。激光陀螺的关键组件为环形激光器,与传统直腔型激光器相... 详细信息

激光陀螺在惯性导航系统中起到了至关重要的作用,它拥有着超高的灵敏度、精确度和广泛的动态响应范围,被应用于各种航空、陆用和海用军事装备上,它的研制技术关乎国家的国防实力。激光陀螺的关键组件为环形激光器,与传统直腔型激光器相比,环形激光器的设计更为复杂。由于使用了大量的光学元件,环形腔体内部的光束路径容易受到外部环境变动的干扰。本论文设计了一种双纵模四频工作的环形实验腔,并将其应用于分析激光陀螺中双纵模自偏频现象和同偏振态下双纵模四频之间的耦合效应。论文主要有以下几个方面:首先对激光陀螺基本原理及结构设计进行介绍。提出实验腔的设计指标:(1)采用棱镜与反射镜组合光路结构;(2)在-40℃～70℃温度变化范围内,保持腔的稳定性;(3)在-40℃～70℃温度变化范围内,光路移动方向、大小受控,存在光路较稳定的区域;(4)光学腔长在0.35m～0.54m之间可按需调节,适合双纵模自偏频现象的产生和稳定。在此基础上,以全反射棱镜式环形谐振腔为基础,设计了一种上、下半腔分离的环形光学谐振腔,并介绍了光腔内部各个元件的作用。其次,在光学传输矩阵的理论基础上,将旧的2×2的光束传输矩阵修正为3×3包含了环境温度变化量的新传输矩阵。其中,可以将环境温度的变化量以微扰项的形式引入传输矩阵。根据激光腔内电磁场的自洽理论,研究这种新型腔体对外界环境变化引起光腔内部光路偏移的大小。最后,使用琼斯矩阵进行研究环形光腔结构的非共面,通过推导光腔内的激光经过各个光学元件的琼斯矩阵,利用自洽原理,分析得出光腔结构的非共面对光腔内的电磁场的椭偏度的影响,可以通过检测光腔内电磁场的椭偏度得出光腔非共面的大小。为提高光路的稳定性提供理论支持。

关键词：激光陀螺光路偏移稳频控制微扰传输矩阵光腔非共面

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《衡方碑》艺术风格研究

《衡方碑》艺术风格研究

作者：范淑珂曲阜师范大学

学位级别：硕士

汉隶在中国书法发展史上有着重要地位,作为汉隶经典的《衡方碑》,以其独特的艺术面貌呈现在世人面前,是汉碑方整朴茂一路的典型代表。关于《衡方碑》的著录与研究始见于宋代,兴盛于清代,清代碑学思潮兴起后,受到诸多学者、书家们的青睐... 详细信息

汉隶在中国书法发展史上有着重要地位,作为汉隶经典的《衡方碑》,以其独特的艺术面貌呈现在世人面前,是汉碑方整朴茂一路的典型代表。关于《衡方碑》的著录与研究始见于宋代,兴盛于清代,清代碑学思潮兴起后,受到诸多学者、书家们的青睐与推崇,对后世影响深远,但当代有所式微。本文以《衡方碑》风格为研究对象,从《衡方碑》的概况、风格特征、风格成因、风格影响及笔者对其风格的临创实践等方面入手,对《衡方碑》艺术风格进行较为深入全面的研究,旨在发掘其内涵与韵致,并以此为理论依据,来进行书法创作实践。首先,本文阐述了其立碑背景,从点画、结构、章法等三个方面剖析了《衡方碑》的艺术风格特征,并与同时期其他汉碑的风格进行比较分析,使我们更加深入、全面地把握其书法艺术特征。其次,本文对其艺术风格成因进行了探讨,从汉代儒家思想与审美文化、特定的功用目的及形制、特定的书写材料等三方面进行探析,形成对《衡方碑》风格成因的系统阐述。之后,通过梳理清代与近代书法名家,如伊秉绶、何绍基、邓散木等人对《衡方碑》的取法与实践,阐析古人对此碑不同的取法角度和表现方式,从而为自身的临摹与创作提供思路。最后将研究成果应用于自身的临创实践中,提升对于《衡方碑》的临创实践能力,并尝试借鉴其他经典汉隶风格,从多角度进行隶书创作,为笔者的隶书创作实践提供更多可能性。

关键词：《衡方碑》艺术风格成因影响临创实践

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基于深度学习的半直接法SLAM研究

基于深度学习的半直接法SLAM研究

作者：张珂珂盐城工学院

学位级别：硕士

视觉同步定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)是机器人自我定位与构建地图的关键技术。目前,工业界和学术界都对视觉SLAM产生越来越多的兴趣,也提出了较为行之有效的方法。为保证视觉SLAM的定位准确性,需要针... 详细信息

视觉同步定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)是机器人自我定位与构建地图的关键技术。目前,工业界和学术界都对视觉SLAM产生越来越多的兴趣,也提出了较为行之有效的方法。为保证视觉SLAM的定位准确性,需要针对不同情形实现有效的位姿估计。然而,在低纹理环境中,从图像中难以提取足够的特征,因此无法获得准确位姿估计。同时,在动态环境下,运动物体会对位姿估计进行干扰,从而导致定位误差增大。针对上述问题,本文使用深度学习与传统视觉SLAM相结合的方式来解决,主要工作内容如下:(1)针对在低纹理环境中视觉SLAM无法从视觉传感器传来的图片中获取足够的特征进行定位的问题,设计一种基于O-Super Point特征提取的半直接法SLAM。首先,提出了一种使用轻型网络Ghost Net与EAC注意力机制改进的Super Point特征点提取方法;然后,利用融合深度残差与光度残差的直接法进行位姿估计;其次,使用O-Super Point对关键帧进行特征提取;最后,使用特征点约束对后端的局部/全局地图中关键帧位姿与路标点进行优化。实验结果表明,本文的O-Super Point方法的特征点重复率有明显提升,重复率分别超过ORB、SIFT、Super Point 39.1～62.2%、5.9～9.9%、1.9～7.9%。同时,本文视觉SLAM方法在大多数纹理丰富的环境下轨迹精度优于ORB-SLAM3系统,在低纹理环境下依然可以稳定定位,而ORB-SLAM3由于没有足够特征点定位失败。在实景实验中,本文算法可以从低纹理环境中提取足够的特征点进行定位。(2)为解决动态特征点影响视觉SLAM系统运行精度的问题,设计了融合YOLOv8-seg与自适应LK光流检测来剔除动态点的方法。首先,对彩色图片使用YOLOv8-seg进行实例分割;然后,将分割出物体分为静止物体与待确定动态物体;最后,利用自适应LK光流检测待确定动态物体。实验对比了计算耗时和定位精度两个方面。与DS-SLAM相比,在高动态场景下本章视觉SLAM系统在定位精度上提升了36%～46.5%,在低动态场景下定位精度相差不大,但是在处理单帧图像平均消耗的时间比DS-SLAM多了73%;与Dyna SLAM相比,在定位精度上相差不大,但是在处理单帧图像平均消耗的时间上快了153%。在实景实验中,本文算法可以在动态环境中识别并剔除动态物体,提高系统定位的精度。

关键词：视觉SLAM 深度学习 O-SuperPoint YOLOv8-seg LK光流