狄金森在中国的译介和研究

回顾国内狄金森译介和研究的情况可以发现,狄金森诗歌正在被越来越多地翻译和介绍进来,越来越多的文学史、相关著作和评论也陆续出版、发表,这对推进国内当下的狄金森研究具有十分重要的现实意义。然而,国内的狄金森研究与国外相比还存在很大的差距。因此,在今后的研究中,我们既需要重视对狄金森作品的翻译,也要重视对狄金森研究成果的引进,还需要加强自主研究和对其作品的多元化解读。     

浅谈GIS系统的发展

随着信息技术的发展,地理信息系统(GIS)向多学科的方向发展。结合当前计算机技术发展的特点,分析了当前GIS的发展方向。     

基于石墨烯的多维度材料构筑及性能研究进展

 石墨烯是碳原子以六角形密堆积形成的二维原子晶体,具有独特的物理化学性质,在电子器件、能源环境和生物医学等领域有着广阔的应用前景。石墨烯的可控制备和组装是其实现实际应用的前提条件。近年来,相继开发出一系列石墨烯自组装与结构调控的技术方法,得到了多种结构特异、组成丰富和性能独特的石墨烯基多维度结构。本文从水溶性的氧化石墨烯出发,综述从零维到三维一系列不同维度和尺度石墨烯的自组装行为和材料构筑策略。对石墨烯的不同组装结构进行系统分类,提出其多维度组装体系的概念。石墨烯的多维度组装体系,在微纳米尺度上包括零维度的石墨烯基纳米颗粒和一维的石墨烯纳米线,在宏观尺度上包括二维石墨烯薄膜和三维的宏观体结构,最后对相关研究领域的发展趋势进行了总结和展望,结合计算化学的相关结果,预测了一系列未开发的石墨烯自组装结构。     

仪器分析课程立体化教学模式探讨

对仪器分析课程教学现状进行了分析,指出了构建仪器分析课程教学新模式的必要性,提出了仪器分析课程多维立体化教学模式.从教学方法、教学手段及考评评价体系等方面探讨了仪器分析多维立体化教学模式的构建.     

基于混合遗传-Nelder Mead单纯形算法的源强及位置反算

确定泄漏源的位置和强度, 是进行群体疏散和应急决策的基础. 将扩散模型得到的浓度值 与传感器观测的浓度值进行比较并建立混合遗传-Nelder Mead单纯形算法模型, 反算得到泄露源的位置和强度, 进而利用浓度的模拟数据验证该算法的可行性. 研究结果表明:混合遗传-Nelder Mead单纯形算法不受初值选取的影响, 即使初值远离期望值, 也能得到很好的结果, 而且能以较小的误差 和较快的速度反算出结果, 更适合于多维变量的搜索. 因此混合遗传-Nelder Mead单纯形算法能够快速准确地反算得到泄漏源的位置和强度, 满足应急决策的需要.     

多维尺度模型算法实现及其配水模型应用

介绍了多维尺度(MDS)配水模型算法的实现,并针对传统配水模型只能考虑一个变量的缺点,用多维尺度模型构造了实时动态配水模型。MDS配水模型适用于包含配水水量、用水区位置和用水区需水概率等多变量的实时动态配水,它对传统一维配水模型是一个重要的补充和发展。基于MDS的配水模型,可以实现大型流域实时动态配水,为流域的规划和管理提供参考。     

基于CAD数据的3D场景建模及演示技术研究

传统的几何建模方法建模过程复杂，真实感差。提出了一种基于CAD数据的场景建模方法，使用已有的CAD数据构建场景的三维模型和二维电子地图，具有建模速度快而准确的优点；研究了多维信息综合演示系统的开发方法及关键技术，并基于MFC和OpenGVS开发了一个多维信息综合演示系统，实现了二维GIS、三维场景以及音频、视频、图片、文本等多媒体信息的集成，使用户漫游时可以在2D地图及3D场景之间平滑切换，避免漫游时迷失方向。研究成果可应用于城市仿真、奥运场馆等的场景建模及演示。     

基于HMM SVM的中国手语识别研究

提出了基于隐马尔可夫方法的中国手语识别方法,通过对于手势的取像,图像处理,降维技术,通过应用Sugeno模糊积分,图像处理技术是计算机图形学识别的基本步骤,采用直方图的特征可以将手型的区域从背景中分离出来,然后通过降维处理,将得到的手部图像去除手部以外的区域,从而得到手的轮廓;使得不携带其他相关手套工具,达到静态简单手...     

结合多尺度特征和多维注意力的人脸风格转换

针对StarGANv2模型生成的人脸图像存在风格重建效果不佳、人脸纹理不够自然等现象,该文提出结合多尺度特征和多维注意力的人脸风格转换模型.1)将多尺度特征融合模块PSConv嵌入StarGANv2生成器内,提高了模型对图像特征的提取能力;2)提出了多维注意力模块MDConv,并将该模块嵌入StarGANv2判别器内,从而提高了模型对真假人脸图像的判别能力.与StarGANv2方法在CelebA-HQ数据集上进行对比实验的结果表明：该方法生成的人脸图像风格更美观,纹理细节更自然,学习感知图像相似度(LPIPS)的值也得到了提升.     

一种支持结构化P2P的多维范围查找方法

提出一种基于结构化P2P的分层聚类查询系统. 利用空间填充曲线建立从高维特征空间到一维相邻空间的映射,根据映射过程提出一种分层聚类的概念,并将相似的多维数据归入在相同的聚类中,使聚类内的数据具有更大的相似性与更小的值域区间. 模拟结果显示,该方法可减少查询所需的带宽,具有良好的查询准确度和可扩展性.