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大跨径缆索承重桥梁状态评估的研究现状与发展

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哈尔滨工业大学学报 2017年第9期49卷 1-9页

作者：黄侨任远许翔刘小玲东南大学交通学院南京210096

对大跨径缆索承重桥梁进行合理的状态评估有助于掌握桥梁结构的技术状况、指导制定养护对策,以保证桥梁的正常运营和结构安全.首先综述了基于标准和规范的评估方法和基于系统工程理论的评估方法的研究现状及应用;其次对桥梁管理系统和... 详细信息

对大跨径缆索承重桥梁进行合理的状态评估有助于掌握桥梁结构的技术状况、指导制定养护对策,以保证桥梁的正常运营和结构安全.首先综述了基于标准和规范的评估方法和基于系统工程理论的评估方法的研究现状及应用;其次对桥梁管理系统和长期监测系统的发展情况和评估数据信息源现状进行综述和分析;然后阐述了大跨径缆索承重桥梁状态评估面临的机遇和挑战,并提出了多源信息融合的功能模型和结构模型.综合分析表明:大跨径缆索承重桥梁评估规范的制定迫在眉睫;人工巡检信息和长期监测信息都有其各自的弊端,都难以独立成为桥梁状态评估的理想数据来源,引入多源信息融合技术,有望提高大跨径缆索承重桥梁评估结论的可信度;对缆索承重桥梁群实现评估方法标准化是未来发展方向之一.

关键词：状态评估缆索承重桥梁研究现状信息融合检查健康监测

浅析数字短片中的画面与声音——以数字短片《出租车》创作为例

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南京艺术学院学报（美术与设计） 2008年第6期 86-88页

作者：许翔南京艺术学院传媒学院江苏南京210013

画面与声音是影视作品创作的全部。摄影师在创作画面的同时,也创造了感觉、情绪、形式、氛围、风格。影视语言功能是通过画面与声音来实现的。画面语言的概念是从电影中来的,如今这一概念已延伸到所有影视作品中。本文结合数字短片《出... 详细信息

画面与声音是影视作品创作的全部。摄影师在创作画面的同时,也创造了感觉、情绪、形式、氛围、风格。影视语言功能是通过画面与声音来实现的。画面语言的概念是从电影中来的,如今这一概念已延伸到所有影视作品中。本文结合数字短片《出租车》,从影视的语言中分析并总结了在数字化媒体下个性化画面语言与声音在数字短片中的作用和影响。

关键词：画面语言数字短片《出租车》

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数蝴蝶

早期教育（家庭教育） 2005年第8期 14-15页

作者：许翔

春天到了，大森林里面那条清澈的小溪两旁开满了美丽的花朵，蝴蝶们欢快地在花丛中飞来飞去。

关键词：家庭教育早期教育 “数蝴蝶” 智力测试

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美国学界19世纪美帝国研究述评

史学理论研究 2024年第4期 130-144,160页

作者：许翔云中国社会科学院大学历史学院 100101 中国社会科学院世界历史研究所 100101

长期以来,美国学界避谈“帝国”在美国历史上的存在,该现象直至20世纪60年代发生改变。在社会环境与学术潮流推动下,美国学者日益重视“帝国”在美国历史中的作用,更强调19世纪美国的帝国属性。由此形成的19世纪美帝国研究,主要探讨这... 详细信息

长期以来,美国学界避谈“帝国”在美国历史上的存在,该现象直至20世纪60年代发生改变。在社会环境与学术潮流推动下,美国学者日益重视“帝国”在美国历史中的作用,更强调19世纪美国的帝国属性。由此形成的19世纪美帝国研究,主要探讨这一时期美国大陆扩张与海外活动中的“帝国主义”色彩,内容覆盖外交活动、资本、商品与人员流动、对内政策、社会思潮与社会观念、家庭关系等诸多方面。19世纪美帝国研究拓展了美国史研究的范畴,增强了其批判性,促进了对美国与其他帝国间异同的比较,值得学习与借鉴。

关键词：美帝国研究西进运动海外活动帝国文化

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履带车辆传动系统的传热仿真

农业机械学报 2007年第4期38卷 24-27,53页

作者：许翔毕小平王普凯装甲兵工程学院机械工程系

分析了履带车辆传动系统的传热过程,应用集总参数法建立了传动系统的传热模型,基于一维不可压缩流动理论建立了传动润滑系统的流动模型。采用耦合分析的方法将传动系统的传热与流动作为一个整体进行研究,建立了履带车辆传动系统的综合... 详细信息

分析了履带车辆传动系统的传热过程,应用集总参数法建立了传动系统的传热模型,基于一维不可压缩流动理论建立了传动润滑系统的流动模型。采用耦合分析的方法将传动系统的传热与流动作为一个整体进行研究,建立了履带车辆传动系统的综合传热仿真模型,并编制了仿真程序。对某型履带车辆传动系统的传热进行了实例仿真,仿真结果与试验值较为一致,为研究其传热性能提供了有效的依据。

关键词：履带车辆传动系统传热仿真

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点云多尺度上下文关系度量及其语义分割

点云多尺度上下文关系度量及其语义分割

作者：许翔南京信息工程大学

学位级别：硕士

近年来,三维点云分析在计算机视觉、机器人以及自动驾驶等许多领域得到了广泛关注。传统的点云分析方法通过人为定义的规则或手工设计的特征提取点云的特征表示。这类方法依赖于启发式的先验知识,因此不能很好地处理复杂的点云场景。随... 详细信息

近年来,三维点云分析在计算机视觉、机器人以及自动驾驶等许多领域得到了广泛关注。传统的点云分析方法通过人为定义的规则或手工设计的特征提取点云的特征表示。这类方法依赖于启发式的先验知识,因此不能很好地处理复杂的点云场景。随着深度学习技术的蓬勃发展,越来越多的研究人员将这一技术应用到点云分析中,并在各种点云分析任务中取得了显著效果。然而,点云具有不规则性、无序性以及稀疏性等特性,这使得如何高效地提取点云的局部特征仍然是一项极具挑战性的工作。同时,作为最基本的视觉任务,点云语义分割在实际应用中具有重要的指导价值。现有的语义分割方法在处理复杂的点云场景时,由于缺少足够的语义上下文信息,会产生大量的误分割结果和噪声问题。本文针对上述两个问题,分别提出以下两个工作来高效提取点云的局部特征以及改善点云的语义分割性能。首先,本文提出了一种新的卦限卷积神经网络（Octant Convolutional Neural Network,Octant-CNN）来高效地提取点云的局部特征。该框架由卦限卷积模块和下采样模块组成。针对输入点云,卦限卷积模块首先定位每个点在八个卦限内的最近邻点,接着通过多层卷积操作将八卦限中的几何特征抽象成语义特征,并将低层几何特征与高层语义特征进行有效融合,从而实现了利用卷积操作高效提取三维邻域内的局部结构信息;下采样模块对原始点集进行分组及特征聚合,从而提高特征的感受野范围,并且降低网络的计算复杂度。Octant-CNN通过对卦限卷积模块和下采样模块的分层组合,实现了对三维点云进行由底层到抽象、从局部到全局的特征表示。实验结果表明,Octant-CNN在对象分类、部件分割、语义分割和目标检测四个场景中均取得了较好的性能。其次,本文提出了带有局部聚合分类器的反向注意力融合网络（Backward Attentive Fusing Network with Local Aggregation Classifier,BAF-LAC）解决点云语义分割缺少足够的上下文信息的问题。该网络由一个反向注意力融合的编码-解码器（Backward Attentive Fusing Encoder-Decoder,BAF-ED）和局部聚合分类器（Local Aggregation Classifier,LAC）组成,其中BAF-ED用来学习语义特征,LAC确保点的上下文感知能力。具体而言,BAF-ED弥补编码器和解码器之间的语义差异性。在编码器中,每一层编码特征均通过高层特征派生的注意力图进行增强,并与相对应的解码层特征进行融合。LAC通过将邻域内点的特征聚合到中心点,从而改善分类器只针对单点进行分类,分类结果缺少上下文一致性的问题。通过这些模块,BAF-LAC可以提取出具有高区分度的语义特征,使得预测结果更具平滑性。在Semantic3D,Semantic KITTI和S3DIS上进行的大量实验表明,本文提出的方法可以获得具有竞争力的结果。

关键词：点云卦限卷积神经网络反向注意力融合局部聚合分类器