形象的翻转与重塑,意义的互文与生成——评支林“我要去南昌,品读海昏侯”文创明信片

支林创作的海昏侯文创明信片,结合海昏侯国遗址发掘的文物和历史对海昏侯刘贺的否定性定评,从刘贺艺术才华和诗文修养等方面进行开掘和绘制,对刘贺形象进行有效翻转与重塑,图文互证,图诗合一,反映了尊重历史、面对当下、接通未来的文创思想,体现了支林创作之深邃的史思、巧妙的画思、敏捷的诗思和悯远的情思。     

光散射法扬尘监测仪关键设计与数据分析

为提高光散射扬尘监测仪对环境空气中颗粒物PM10及PM2.5的测量的稳定性及精度,通过对光散射扬尘监测仪的关键设计,提供一种温湿度传感器以及动态控制系统,消除环境湿度对采样气路的影响;设计零气校准及自动吹扫系统防止高浓度颗粒物对光学气室的污染,提高本底测量精度,从而实现光散射法扬尘监测仪测量精度更高、稳定性更好.     

横店东磁:打造磁性材料产业链合作共赢新生态

从无到有,从小到大,从弱到强,以一块小磁材,撬动全球大市场。横店东磁在平凡中坚守,在坚守中创新,用岁月轮回铸就民族工业腾飞的臂膀从第一款磁性材料产品发展到5000多款磁性材料产品,横店东磁不断提升管理现代化和制造智能化水平,成长为全球最大的永磁铁氧体和软磁材料制造企业。横店东磁单晶电池片未来工厂,聚焦光伏行业工艺、制造、管理及品控不足等关键问题,通过数字孪生技术,加速产品的研发优化和技术操作人员对设备工艺的了解;利用AI瑕疵识别技术,实现单晶电池片缺陷毫秒级自动判定.     

在线自动监测技术应用于环境监测实验教学

在线自动监测技术被广泛应用于空气、水、土壤、噪声、生态等环境监测领域的实时监测和预警系统.然而,目前环境监测本科实验教学仍然以手工取样、实验室分析为主,导致了大学校园教育与实际监测应用之间无法有效衔接.将在线自动监测技术引入本科环境监测实验教学,提出在线自动监测与实验室分析相结合的实验教学模式.该教学模式使学生有效...     

一种任意起始位姿的连续曲率泊车路径在线规划方法

针对目前泊车路径规划算法对起始位姿要求严格,且难以兼顾最终位姿精度、路径质量及计算效率等问题,提出了一种任意起始位姿的连续曲率路径在线规划方法。该方法将整个泊车路径规划分为库位内调整与入库过程两部分。库位内调整采用以最终位姿高精度与调整次数最少为目标函数的最优化方法进行逐段规划;入库过程采用连续曲率曲线组用于混合A*算法的状态节点扩展以直接生成无需后处理的可执行路径。设计考虑路径的曲率变化与方向改变次数的估价函数;采用由路径几何形状特征点构建特征多边形的碰撞检测方法以提高计算效率。离线仿真与实车试验结果验证了该方法的有效性。     

深度人脸伪造与检测技术综述

由于现有深度人脸伪造软件通常是开源的或者被封装为APP免费分发,导致了虚假视频的泛滥。因此开展针对深度人脸伪造检测技术的研究就显得尤为重要。目前,深度人脸伪造及检测技术正处在快速发展时期,各种相应的算法也在不断更新迭代。本文首先介绍了深度人脸伪造和其检测技术的代表性算法并给出简要分析,其中深度人脸伪造技术包括身份替换、面部重演、属性编辑、人脸生成等,检测技术包括图像级伪造检测技术和视频级伪造检测技术。然后归纳总结了常用的深度人脸伪造与检测数据集及不同算法的评估结果,最后讨论了伪造技术及其检测技术目前面临的主要问题及发展方向。     

数据特征对剪力墙结构生成式智能设计的影响

深度学习通过提取和学习剪力墙结构数据高维特征掌握智能设计技术,有效推动了建筑结构智能化设计的发展。数据驱动的结构智能设计通常受训练数据的数量和分布特征影响,但鲜有研究开展数据特征相关分析。该文通过收集设计习惯相似且地域相近的剪力墙建筑-结构设计图纸数据,开展了数据分布和数量特征与设计结果的相关性分析;提出混合数据训练联合特征分组训练的两阶段改进训练方法,有效提升了智能设计质量;采用与训练数据高度非同源的其他地区数据对研究结果进行了测试与检验。分析表明：数据低维特征的回归分析难以有效指导设计生成,而基于深度学习的高维特征学习则能有效掌握结构设计的潜在规律;随着训练数据量增加,智能设计效果也将得到平均20%以上的提升。通过典型案例研究证明：智能设计与工程师设计的平面设计相似性及整体结构力学性能相似性均较高,最大层间位移角的平均差异仅约8%。但是,当测试数据与训练数据特征差异过于显著时,智能设计质量将会受限。该研究通过对数据分布和数量特征与智能设计结果的相关性分析,为下一步开展基于深度学习的智能化结构设计研究提供了数据特征影响方面的参考。     

注意力融合双流特征的局部GAN生成人脸检测算法

为解决现有局部生成式对抗网络(GAN)生成人脸检测算法在检测经过后处理的图像时性能严重下降的问题,提出一种注意力融合双流特征的局部GAN生成人脸检测算法.该算法利用双流网络分别从RGB颜色空间和YCbCr颜色空间中提取鲁棒特征,并引入注意力特征融合模块在不同网络层上融合双流特征以获得更鲁棒的特征.同时采用多层次特征融合决策提高网络对局部生成区域特征的提取和辨别能力.实验结果表明,所提算法的鲁棒性优于现有算法,尤其是针对JPEG压缩和双边滤波后处理.在FFHQ+规则子集上与次优算法相比,该算法在3种强度的JPEG压缩和双边滤波上的平均准确率分别提高了1.88%和2.64%;在FFHQ+不规则子集上与次优算法相比,该算法在3种强度的JPEG压缩和双边滤波上的平均准确率分别提高了2.85%和1.60%.     

第二类q-Legendre-Stirling数

广义Stirling数都是由2类函数相互表达定义的,在第一类q-Legendre-Stirling数的基础上,提出第二类q-Legendre-Stirling数概念.研究了第二类q-Legendre-Stirling数的递推关系、生成函数,及相关的组合恒等式,并且给出了2类q-Legendre-Stirling数之间的关系.     

自动驾驶环境下的路网混合流量日变模型

为研究自动驾驶车辆投放对路网流量演化的影响,建立了包含传统车辆和自动驾驶车辆的混合流量日变模型。分析两类流量不同的演化目标,采用前景理论描述传统车辆出行者的出行行为,以路径前景值最大为目标建立传统车辆流量日变模型,以路径的边际阻抗最小为目标建立自动驾驶流量日变模型,最后通过算例模拟路网混合流量的逐日演化过程。结果表明:传统车辆与自动驾驶车辆流量达到稳定的时间及演化的趋势显著不同,两者相互影响并构成混合流量演化;自动驾驶车辆比例越高,系统总时间就越少,不同比例下路径流量演化为不同的稳定状态;流量转移阈值影响混合流量的稳定条件,且其稳定状态不同于无阈值情况;自动驾驶车辆会影响短期事件发生前后的流量分布。