人生自是有情痴,此恨不关风与月——唐明皇形象在古代文学作品中的演变

唐明皇与杨贵妃缠绵哀婉的爱恋,永恒闪烁在浩瀚灿烂的历史星空。从《长恨歌》到《梧桐雨》,再到《长生殿》,唐明皇这一艺术形象逐渐由王权主宰者演变为人间至情的守护者。这种演变一方面受时代风尚和文学体裁的影响,另一方面则是由不同时代创作主体的创作意图的差异造成的。     

基于游客感知的主题公园旅游形象实证研究——以清明上河园为例

旅游形象是旅游目的地的核心吸引物,也是主题公园可持续发展的关键因素.以清明上河园为例,在"认知—情感"形象模型的指导下,从游客感知的角度出发,以问卷调查和景区服务人员的访谈为分析样本,运用统计学软件SPSS 21.0对数据进行统计分析、信度分析、单因素方差分析,结果可知:1)游客对清明上河园的感知形象整体比较好;2)景区在旅游商品和服务人员方面存在一定问题;3)性别、学历及月收入等社会统计学特征对游客的感知形象具有显著性影响.     

现代信息检索理论架构研究

信息作为一种新的资源,对当代经济和社会的发展起着非常重要的作用,如何高效快捷地利用现代信息是当前我国信息检索领域研究的重要问题。阐述了现代信息检索理论架构研究的前提,分析了当前主要的信息检索理论,探讨了网络信息检索的主要方法。     

慕课浪潮下医学文献检索课程改革的思考

介绍了慕课的背景和特点,阐述了医学文献检索课创新改革的必要性,探讨了慕课浪潮对医学文献检索课程改革的影响.     

论《熊出没》中的动画角色设计

动画片《熊出没》不仅获得了极高的收视率，还获得了“金猴奖”中动画系列片金奖和动画形象金奖两个重量级奖项。该动画片成功的关键在于动画角色的塑造，通过三个主要角色：聪明的熊大、好吃懒做的熊二及顶着大光头的伐木工人，角色设定相对单调，但仍然受到大众的喜爱，原因就在于“创意”独特，符合受众的感知能力，满足了受众群体的视觉需求。在形象塑造上通过故事情节现代化的演绎、夸张动作安排、独特的地方口音和流行化语言风格等富有人性化的艺术表现形式，刻画了三个角色的性格，符合读者的审美期待，实现了虚拟动画和真实受众之间的沟通。     

SAR图像并行拼接方法研究与实现* 〖HT4K〗——基于改进完全二叉树模型

随着SAR成像技术的快速发展，SAR图像覆盖的地域范围与成像精度也在迅速增长，这对SAR图像拼接工作的实时性提出了挑战;文章对SAR图像序列特征进行深入分析，提出了采用基于分割的完全二叉树模型进行SAR图像的并行拼接，并使用MPI点对点通信方式对之进行了不同数量机群规模下的实现；对比实验证明，基于该方法的并行拼接工作比传统并行拼接方法在降低拼接时耗上更加有效，且并行拼接后的完整图像效果良好.     

形象思维在医学英语术语命名中的应用

形象思维在医学英语术语的命名中发挥着重要的作用。借助植物、动物、自然现象、物品、古希腊罗马神话中的人物形象对医学英语术语进行命名,可以增加医学英语术语的美感、趣味性和准确性,利于理解和记忆。     

陶瓷产品三维互动装饰设计定制服务平台

在个性化定制已经成为一种时尚和潮流的今天，个性化定制实现了企业品牌品质和文化的升级。大数据引领的新经济时代，如果企业能及时获取并满足不同消费者的个性化需求，便会在新经济中掌握主动权。以通过网络获取用户对陶瓷产品的个性化定制需求为例，将陶瓷产品各组成配件进行数字化处理并存储于云服务器，借助Web3D技术，实现在线自由3D组合设计陶瓷产品，同时调用云端装饰图案库资源或在线自主设计装饰图案来对陶瓷产品进行图案装饰，并且建立图案资源与器形之间关联度的数学模型，以辅助普通用户提高陶瓷产品设计作品的美感。在线交互式装饰图案设计是利用Fabric.js在Canvas元素上提供的互动对象模型来实现装饰图案的生成和编辑，图案编辑中应用卷积操作实现了图像滤镜处理变换。通过建立设计图案画布与陶瓷三维模型之间的映射关系，生成具有较强真实感的陶瓷产品三维模型虚拟展示。研究成果可用于陶瓷产品在线三维交互式定制和展示宣传，在满足消费者对陶瓷产品个性化定制需求的同时，还可以为当前陶瓷市场创造一种崭新的营销方式，从而实现销量的增长。     

一种基于四叉树划分的改进ORB算法

原ORB （oriented FAST and rotated BRIEF）算法提取的图像特征点经常出现“扎堆重叠”现象，其分布较为密集且缺乏尺度不变性，因而容易造成图像特征点误匹配的问题。为了解决该问题，提出了一种基于四叉树划分的图像特征点提取算法。首先对图像建立尺度金字塔，然后使用四叉树划分图像并限制划分深度。用加速分段测试的特征（features fromaccelerated segment test，FAST）算法通过多个检测阈值对划分后的图像进行特征点检测。检测完毕后，根据划分出的子块总数和提取的特征点总数对划分出来的各个子块设置自适应阈值，提取ORB特征点。操作完成后通过采取非极大值抑制的方法筛选最佳特征点，并使用改良后的二元鲁棒独立基本特征（binary robust independent elementary features，BRIEF）算法计算得出特征点的描述符，最后进行特征点匹配。实验结果表明，本文算法提取的图像特征点较原ORB算法提取的效果在均匀程度上得到了明显地提升，冗余重叠的特征点数量减少，且在特征点提取速度方面较原ORB算法的提取速度提高了30%以上。     

基于改进的深度学习网络的SAR图像瞬时海岸线自动提取算法

针对目前合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)在对大尺度瞬时海岸线提取方面的图像解译过程中, 仍然存在精度低与自动化水平差的问题, 提出一种基于深度学习网络的瞬时海岸线自动提取算法。首先, 将SAR图像进行Lee滤波增强来抑制相干斑。其次, 通过升级残差网络为主干网络，分4级提取海水目标的特征。然后, 将4级特征经过全局卷积网络、密集连接网络和解码器网络配合，充分提取目标的本质特征, 并通过上采样产生海水分割结果。最后, 利用Sobel算子分离出海岸线并和原SAR图像融合以便清晰查看结果。通过与全卷积网络与细化网络的海岸线提取实验结果进行对比, 证明所提算法对海岸线的提取更加准确, 能够减少虚警和漏警, 具有更好的性能。