此时无声胜有声--浅谈课堂教学中的"无声语言"

在课堂教学，“无声语言”和口头言语同时并存。“无声语言”的运用能补充、强化教学信息的传递，影响学生心灵，增强课堂教学效果。因此，教师应该把握“无声语言”表达的几个要素，让“无声语言”与口头言语有机结合，共同表达教学内容，实现教学目的。     

Fluorescence Determination of Artemisinin Using Hemoglobin as Catalyst and Pyronine B as Substrate

0 IntroductionMaalnadria siusb atr ompajicosr .he aAltrthe pmrisoibnlienmi (n qtihneghtraoopsiucs,QHS,Fig.1) is a sesquiterpene endoperoxide isola-ted fromArtemisia annuaL., an ancient Chineseherbal medicine usedfor treatment of fever and ma-laria.Studies of the structure and activity relation-ship have shownthat endoperoxide groupis essentialfor anti malarial activity of QHS and absence of thismoiety lead to completely loss in activity of thedrug. Many techniques have been developed to de…     

带外包的服饰运输调度问题的优化

由于服饰产品是一种时效性很强的商品,而且服饰产品在配送过程中可以外包给快递公司进行配送,对带外包和硬时间窗的服饰运输调度问题（Apparel products Vehicle Routing Problem with Hard Time Windows and Outsourcing,AVRPHTWO）进行分析,并构建了AVRPHTWO、一般性VRP（Vehicle Routing Problem）和VRPSTW（Vehicle Routing Problem with Soft Time Windows）的数学模型,通过对基本的人工鱼群算法（artificial fish swarm algorithm,AFSA）进行改进,混沌搜索被引入人工鱼群算法来提高算法的全局收敛性,反馈策略用来指导人工鱼的移动,以此来提高收敛精度。应用混沌人工鱼群算法（chaotic artificial fish swarm algorithm,CAFSA）及遗传算法（genetic algorithm,GA）对所建立的三种模型求解,通过对实验数据进行处理,证明了AVRPHTWO模型和混沌人工鱼群算法求解此类模型的有效性,进一步证明了问题模型的复杂程度影响算法寻优能力,问题模型简单时,遗传算法更优;问题模型复杂时,混沌人工鱼群算法更优。     

浅析中国古代服饰的"气之精神"

在中国古代,审美文化可归纳为"气之精神",中国古代服饰普遍贯注了"气之精神"。古代服饰稳定的形式、总体特点以及用色制度等都体现了一脉相承的"气"的完整性和稳固性,然而另一方面,这种"气之精神"也不可避免地给服饰的多样化发展带来限制。     

藏族服饰的美学分析

藏族服饰艺术独特而瑰丽,显示了藏民族很高的艺术造诣和水平。通过对衣与饰两个层面的考察研究,文章概括了藏族服饰的艺术表现力,包括服饰结构形态、色彩、图案及配饰等方面表现出来的美学原则和审美观念。在此基础上,揭示藏族服饰蕴藏的丰富的审美涵义和审美价值。     

基于神经网络的手绘服饰图纹上色及风格迁移

针对图纹上色容易色彩溢出、风格迁移缺少布料纹理特征等问题,提出基于神经网络的手绘服饰图纹上色及风格迁移方法。初始化数据集,收集服饰图纹图像,提取服饰图纹黑白线稿,合成具有颜色特征的手绘图像,构建风格数据集;构建条件生成对抗网络模型,基于该生成器模型实现对具有颜色信息的线稿图像上色;构建卷积神经网络模型,利用该模型计算内容图的内容特征并结合Gram矩阵计算风格图的风格特征,输出令人满意的服饰图纹迁移图像。实验结果表明,该方法生成的图像具有真实的服饰图纹颜色分布,具有较好的布料材质感。     

基于树莓派的语音智能节能系统的研究与终端设计

当今社会,经济持续发展给人们带来丰硕成果的同时,也付出了巨大的资源和能源代价,其中电能所占比重尤为明显。随着人工智能技术的兴起,数据化、智能化越来越普及。依托数据实现人工智能节电成为发展趋势。以树莓派为终端实现数据采集、语音电器控制,为突破传统有效识别率低、管理手段单一等现象,提出了以多重传感器手段获取数据,结合图像、声音、光照和温湿度等综合判断电力消耗场景,分析用户使用习惯。结合机器学习、神经网络、预测评价构建深度学习模型,为企事业单位提高了节能效率,降低了用电成本,为电器厂商根据识别结果比较不同用电场景下用户的使用习惯,加深了对客户需求的理解,促进更多新产品的智能化升级改造。