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基于巴赞长镜头理论下剧情片《不再犹豫》的影像语言研究

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基于巴赞长镜头理论下剧情片《不再犹豫》的影像语言研究

作者：陈铭长春工业大学

学位级别：硕士

杨绛在《我们仨》中讲“我们这个家,很朴素;我们三个人,很单纯。我们与世无争,与人无争,只求相聚在一起,相守在一起。”这句话道出了家的重要性,剧情片《不再犹豫》是一部聚焦真实家庭生活,探讨老年人群在家庭生活中所面临的压力、责任... 详细信息

杨绛在《我们仨》中讲“我们这个家,很朴素;我们三个人,很单纯。我们与世无争,与人无争,只求相聚在一起,相守在一起。”这句话道出了家的重要性,剧情片《不再犹豫》是一部聚焦真实家庭生活,探讨老年人群在家庭生活中所面临的压力、责任和社会命运的影片。影片将长镜头理论和具体实践相结合,利用独特的影像语言帮助影片中的长镜头刻画真实空间,传递真挚情感,本文以剧情片《不再犹豫》为例对影片运用的长镜头理论和背后影像语言进行详细研究。本文共分为五章,第一章首先通过分析选题背景、选题目的和意义来明确研究方向,其次通过文献综述的方式梳理了国内外长镜头理论的发展;第二章详细研究了长镜头理论,阐述了剧情片《不再犹豫》的理论基础;第三章是镜头运用的影像语言研究,从客观的镜头视角来分析长镜头的真实客观,从综合的镜头运动来分析长镜头的代入感;第四章是对光线和色调的影像语言研究,首先探讨了硬光、逆光对提升画面质感的作用,其次又从色彩真实、颜色搭配、冷暖对比等方面进一步阐述色调对表达情感的作用;第五章是构图与景别的影像语言研究,分析了前后景构图、框式构图,三角形构图背后的含义,研究了中全景的对于画面表达的作用;第六章是对全文的总结,希望通过本文能更深刻地理解巴赞的长镜头理论,能更全面的认识长镜头背后的影像语言,更好地用理论结合实践,为后续的影片创作提供参考。

关键词：摄影影像本体论长镜头理论影像语言巴赞

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车联网场景下智能反射面辅助的定位算法研究

车联网场景下智能反射面辅助的定位算法研究

作者：陈铭鑫杭州电子科技大学

学位级别：硕士

在车联网场景中,无线定位技术的研究逐渐成熟,而随着5G技术的发展,实现超高精度的车辆定位变得更为可行。可重构智能反射面(RIS)因其无源可控的特性,在车联网定位领域展现出极大的发展潜力,可以有效提升目标车辆的定位精度和系统性能。... 详细信息

在车联网场景中,无线定位技术的研究逐渐成熟,而随着5G技术的发展,实现超高精度的车辆定位变得更为可行。可重构智能反射面(RIS)因其无源可控的特性,在车联网定位领域展现出极大的发展潜力,可以有效提升目标车辆的定位精度和系统性能。针对车联网等场景中终端位置估计问题,本文提出了一种多智能反射表面辅助的弧菌觅食(vibrio foraging optimization,VFO)定位算法。本文首先构建了车联网场景下多RIS辅助定位的系统模型,采用单发射端构建虚拟基站实现定位功能,有效降低了系统实现的复杂度。其次,本文利用几何关系构建定位目标函数,采用提出的VFO算法求解该目标函数,获取目标车辆的估计位置。同时,本文引入了到达角参数和矩阵重构ESPRIT(matrix reconstructed,MR-ESPRIT)算法,旨在降低计算复杂度和进一步改善定位算法的性能。仿真结果进一步表明,本文提出的基于多RIS的VFO算法的系统复杂度相对较低,可获得较好的定位精度。针对车联网场景下基于多RIS最优分块准则的定位问题,本文进一步研究了在基站和目标车辆之间视距路径缺失的情况下基于多RIS辅助实现车辆定位功能的系统模型。本文研究了基于到达时间差(time difference of arrival,TDOA)定位的多RIS最优分块选择问题,推导了存在TDOA测量误差的情况下的定位问题的目标函数。通过扰动法求解该目标函数,从而获得了目标车辆位置的估计误差协方差矩阵。为了解决最优分块选择问题,本文提出了一种最小二乘改进的二次逼近法(LS＿SQP)进行求解,得到多个RIS分块的结果。结合所选RIS的先验位置等信息,本文通过几何关系构造了目标函数,并提出了一种鳡鱼优化(Elopichthys Bambusa Optimization,EBO)定位算法来估计目标车辆位置,最后将所提出的算法与其他优化算法进行对比仿真分析。仿真结果表明本文提出的LS＿SQP法是四种分块方式中的较优选择,提出的EBO定位算法具有较好的定位性能。

关键词：智能反射面车联网技术弧菌觅食定位算法最优分块准则最小二乘改进的二次逼近法鳡鱼优化定位算法

开放科学背景下学术期刊TOP因子与引文指标相关性研究

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图书与情报 2024年第2期 92-101页

作者：陈铭杨浩华南京大学信息管理学院江苏南京210023

开放科学环境下,学术期刊的TOP因子能否作为评价期刊的补充指标需要提供一定的理论依据。文章采用描述性统计方法和相关性分析方法,对开放科学中心接受评估的1797本期刊的TOP因子的均值与分布情况,以及与这些期刊的影响因子和被引频次... 详细信息

开放科学环境下,学术期刊的TOP因子能否作为评价期刊的补充指标需要提供一定的理论依据。文章采用描述性统计方法和相关性分析方法,对开放科学中心接受评估的1797本期刊的TOP因子的均值与分布情况,以及与这些期刊的影响因子和被引频次相关性情况进行统计分析。结果发现绝大多数期刊只实施了单一的1级TOP标准,期刊影响因子和总被引频次均与TOP因子总分及TOP因子的数据引用、材料透明度、分析代码透明度和设计分析报告指南等维度呈显著的正相关关系。所以TOP因子可以成为评价期刊的一个补充指标。各学科期刊的开放科学进程不一,国内的科技期刊也应参照TOP因子中的各维度来设置开放科学的要求。

关键词： TOP因子开放科学影响因子总被引频次

多壁碳纳米管协同PBAT/聚乙二醇在聚乳酸改性中的应用

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多壁碳纳米管协同PBAT/聚乙二醇在聚乳酸改性中的应用

作者：陈铭远西安工业大学

学位级别：硕士

基于部件级模型的涡扇发动机红外特征预测方法

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推进技术 2024年第6期45卷 32-47页

作者：陈铭张海波南京航空航天大学能源与动力学院江苏南京210016

为了在涡扇发动机总体设计和系统仿真阶段对红外特征快速评估,针对小涵道比涡扇发动机典型的轴对称式排气系统结构,提出了一种红外特征预测方法,并基于部件级模型构建了排气系统红外辐射强度的简化物理模型,以及尾喷流红外辐射强度的支... 详细信息

为了在涡扇发动机总体设计和系统仿真阶段对红外特征快速评估,针对小涵道比涡扇发动机典型的轴对称式排气系统结构,提出了一种红外特征预测方法,并基于部件级模型构建了排气系统红外辐射强度的简化物理模型,以及尾喷流红外辐射强度的支持向量机模型,应用这两种模型分析了热力循环参数对发动机红外特征的影响,在开启加力后发动机红外辐射强度将比巡航状态提升1~2个数量级;讨论了发动机红外特征在飞行包线内的变化规律,在等转速条件下,排气系统红外辐射强度在低空高速状态的峰值约为高空低速状态谷值的1.35倍;尾喷流红外辐射强度在低空低速状态的峰值约为高空高速状态谷值的15倍;对比了外涵道引气和压气机引气冷却中心锥的红外抑制方案,前者对排气系统红外辐射的抑制效果优于后者,且对发动机总体性能的影响较小;最后分析了发动机过渡态时红外特征的变化趋势,其中排气系统红外辐射强度随油门的响应速率显著滞后于尾喷流红外辐射。

关键词：涡扇发动机部件级模型排气系统尾喷流红外辐射

Verhulst反函数预测模型的改进及滑坡时间概率预测

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地球科学 2024年第5期49卷 1692-1705页

作者：陈铭熙陶培捷周创兵姜清辉广西大学土木建筑工程学院广西南宁530004 武汉大学土木建筑工程学院湖北武汉430072

滑坡时间预测是滑坡灾害防治的重要组成部分,但由于滑坡演化存在不确定性,准确预测滑坡的发生极为困难.Verhulst反函数模型是一种常用的滑坡时间预测模型,但其存在计算起始时刻选择不当会造成监测数据拟合质量差和预测精度低的问题.针... 详细信息

滑坡时间预测是滑坡灾害防治的重要组成部分,但由于滑坡演化存在不确定性,准确预测滑坡的发生极为困难.Verhulst反函数模型是一种常用的滑坡时间预测模型,但其存在计算起始时刻选择不当会造成监测数据拟合质量差和预测精度低的问题.针对这一不足,提出了一种改进的Verhulst反函数模型(MVIF模型),并进行近实时概率预测分析.结果表明:(1)MVIF模型改善了原模型对计算起始时刻选择苛刻的问题;(2)MVIF模型预测精度较高,在滑坡进入中等加速变形阶段之后可进行可靠的预测;(3)预测滑坡时间与破坏概率结合提供了一种新的滑坡预报准则.该研究可为蠕滑型滑坡的预警预报提供有价值的参考.

关键词：滑坡滑坡时间预测 Verhulst反函数模型模型改进概率分析预测决策灾害

基于变分自动编码器的不平衡数据因果发现算法研究

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基于变分自动编码器的不平衡数据因果发现算法研究

作者：陈铭杰东莞理工学院

学位级别：硕士

随着大数据时代的发展,如何从复杂的数据中发现其中隐含的高价值信息在许多关键领域中是一项重要的研究方向。其中,基于统计学的传统机器学习方法在一些因果信息挖掘场景取得应用。然而,这些算法对于深度学习模型的可解释性与泛化能力... 详细信息

随着大数据时代的发展,如何从复杂的数据中发现其中隐含的高价值信息在许多关键领域中是一项重要的研究方向。其中,基于统计学的传统机器学习方法在一些因果信息挖掘场景取得应用。然而,这些算法对于深度学习模型的可解释性与泛化能力仍存在一定的挑战,难以获取数据中蕴含的复杂信息,从而导致出现模型性能下降甚至决策出错误的结论。近年来,研究人员提出通过解耦表征学习挖掘数据中隐含的复杂逻辑关系,解耦数据的生成机制以提高模型的可解释性和泛化性。在此背景下,研究人员提出了结合因果关系的解耦表征学习算法,但已有的算法仍然面临一些挑战,例如:1.大多数已有的算法都是基于全监督假设,需要大量的监督信息,但在现实世界中数据大多是缺失的或者类不平衡的;2.解耦表征学习过程中会对所有特征信息进行解耦,使得部分特征之间的相关性减弱,难以捕获到有效的特征信息,导致模型的性能下降;3.已有的大部分插补方法对于不完整数据的因果关系会造成影响,同时不完整数据也容易对数据的独立性产生错误判断。为克服不完整数据中的缺失问题并提高获取数据表征的质量和精度,本文着重研究了不完整的非平衡数据的因果解耦表征学习方法,以图神经网络(GNN)和变分自动编码器(VAE)和因果发现算法相结合的方法,实现对不完整的非平衡数据集的因果解耦表征学习。本文的工作分析了不完整数据的因果研究从理论到应用过程中的难点,解决了解耦学习过程中遇到的不完整数据问题和解耦表征算法鲁棒性低的问题,完成了从不完整数据中实现因果解耦的任务。本文的主要贡献如下:1.提出了基于图神经网络的不完整数据的插补方法。针对不完整数据中的缺失数据问题和因果发现问题,考虑到多种不同特征之间的复杂交互所构成的因果网络,提出了一种基于GNN的插补算法来处理缺失的类不平衡数据。不同于现有的大部分插补算法会改变数据的分布,将数据使用图表示的方式表达数据特征,同时引入边缘嵌入和节点嵌入捕获特征之间的复杂交互。与不同插补算法以及不同因果发现算法进行一系列对比实验,实验结果表明本文提出的方法比基线方法更有效,可以在高缺失率环境下恢复因果结构,实现了对含有因果相关因素的数据插补,并从理论上证明了该插补算法恢复了数据中的因果关系。2.提出了基于变分自动编码器的高鲁棒性的因果解耦表征方法。针对现有解耦表征算法中的鲁棒性问题,考虑到在弱监督环境下现有的连续约束算法可能无法学习到因果关系,提出了一种以因果关系为先验的高鲁棒性解耦表征学习模型对数据进行因果解耦表征学习。不同于传统的解耦表征学习模型使用各种约束条件引导解耦生成,本文将恢复的因果结构的以先验知识应用到模型的隐空间中,并通过最小化VAE中的证据下界(ELBO)来约束解耦模型中的隐变量对齐真实变量。在两种数据集上与最先进的因果解耦表征学习方法Causal-VAE进行对比实验其中包括生成实验和干预实验,实验结果表明本文实现了对含有因果关系相关变量的图像的生成,且能通过干预相关因果因素生成对应的反事实图像,这充分验证了本文所提出方法在缺失数据的因果解耦表征学习问题上的有效性。

关键词：不完整数据因果发现图神经网络插补算法解耦表征学习

压差式多节串联管道机器人越障时动力学演化规律及减振分析

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机械工程学报 2024年第8期60卷 348-359页

作者：张行富宽陈铭浩李睿石新娜中国石油大学(北京)机械与储运工程学院北京102249 中国石油大学(北京)高端油气装备智能设计与制造研究中心北京102249 国家石油天然气管网集团有限公司科学技术研究总院分公司廊坊065099

压差式管道内检测机器人作为保障油气管道安全运输的重要装备,逐渐向着集成化、智能化、高精度的方向发展。管内介质的复杂流动状态与管内的随机不平顺激励均会引起管道机器人动力学行为的突变,进而影响其内检测作业精度和服役性能。建... 详细信息

压差式管道内检测机器人作为保障油气管道安全运输的重要装备,逐渐向着集成化、智能化、高精度的方向发展。管内介质的复杂流动状态与管内的随机不平顺激励均会引起管道机器人动力学行为的突变,进而影响其内检测作业精度和服役性能。建立串联管道机器人多体动力学模型和Adams与Matlab/Simulink双向流固耦合联合仿真求解模型,研究受管内环焊缝激励时不同舱体节数下多节串联式管道机器人的动力学响应情况、振动叠加情况和动力演化规律;建立管道内检测机器人振动综合评价指标,结合仿真数据和神经网络算法建立管道内检测机器人的结构优化模型并采用遗传算法进行参数寻优。研究结果表明:多节舱体压差式管道机器人受管内环焊缝激励时,每节舱体的轴向振动趋势类似,轴向加速度极值变化不大,且每节舱体过环焊缝时存在振动传递情况。优化后的管道机器人结构参数将轴向、垂向、俯仰加速度极值分别降低74.7%,38.1%,37.27%。

关键词：管道机器人流固耦合动力学响应减振优化多体动力学模型

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多模态数据融合技术及其在眼科领域的应用研究进展

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眼科新进展 2024年第3期44卷 248-252页

作者：陈铭海白芳陶海解放军总医院第三医学中心眼科医学部北京市100039 安徽医科大学第五临床学院安徽省合肥市230032

多模态数据融合技术(MDF)是人工智能领域中的一种数据处理技术,是指利用计算机对多模态数据,如图片、文字、音频与视频等进行综合处理的技术。与传统单模态数据处理相比,MDF对描述对象的分析有更高的准确性与可靠性。近年来,该技术在眼... 详细信息

多模态数据融合技术(MDF)是人工智能领域中的一种数据处理技术,是指利用计算机对多模态数据,如图片、文字、音频与视频等进行综合处理的技术。与传统单模态数据处理相比,MDF对描述对象的分析有更高的准确性与可靠性。近年来,该技术在眼科领域的应用研究取得了较大进展,研究表明该技术能提高人工智能辅助诊断的准确性。本文综述了MDF的原理与优势、发展简况、架构与主要技术难点、MDF在眼科临床的应用现况以及目前存在的尚待解决的问题。

关键词：人工智能多模态数据融合技术眼科学研究进展文献综述

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