绘图软件Illustrator在胚胎学教学中的应用初探

Illustrator是一种简单易学、使用方便的矢量绘图工具。用其绘制胚胎学图像,不但能绘制出具有较好点、线条、层次结构清晰图形,而且能反映胚胎学图形的科学性及艺术性。利用Illustrator制作的胚胎学图形并应用到教学中,不仅可活跃课堂气氛,激发学生学习兴趣,提高学习质量,还可简化教学内容,提高教学效果,减轻教师的工作负担,丰富教学内容,开阔教学思路,激发教学兴趣,增强教学动手能力,发现教学过程中的不足,笔者采用绘图软件Illustrator对绘制胚胎学图形进行了初步的探讨．并取得了较好的效果,现就绘制过程中几个会遇到的难题及解决方法进行演示说明。     

Origin软件在大学物理教学中的应用

基于Origin强大的绘图功能,对大学物理中的抛体运动、简谐振动和光栅衍射进行了数值计算和图形绘制,从所绘制图形上可以直观地观察到所研究物理量之间的关系,提高学生对知识的理解和掌握,激发学生学习大学物理的兴趣。     

财经院校《高等数学》结合Mathematica软件教学探讨

Mathemadca软件有强大的数学计算功能和绘图功能,财经院校学生学习《高等数学》的理论知识和计算存在着困难．可在教学过程中结合使用Mathematica软件。通过这种直观、生动的教学手段,可以丰富教学内容,激发学生学习兴趣,还能培养学生的动手能力,从而真正达到提高教学质量的目的。     

谈AUTOCAD参数化绘图的应用

以往在利用CAD绘图的过程中,必须要先分析图形的图元组成,然后绘制出图元,最后进行编辑及标注完成绘图,基于约束的参数化绘图则大大的提高了绘图的效率,它让用户通过基于设计意图和最终的图形的对象约束绘制出图形。     

Mathematica软件在数学教学中的应用探索

Mathematica软件是专门进行数学类计算的软件,其主要功能是符号运算功能和绘图功能.在高等数学的教学过程中引入Mathematica软件,有利于增强教学内容的直观性,激发学生学习数学的兴趣,提高解决实际问题的能力.     

MATLAB在三维图形构造中的应用

计算机图形学中三维图形是较难的知识点,将MATLAB工具引入计算机图形学三维图形构造中,进行辅助教学并设置试验,能简化学生学习计算机图形学的难度,激发学生的兴趣,提高教学效率。     

AutoCAD辅助制图教学的浅析

AutoCAD是工程领域广泛应用的计算机辅助绘图软件,用AutoCAD辅助工程制图教学,教学方式直观形象,教学内容灵活多样,能够很好地展现教学思路的全过程,激发学生的学习兴趣,降低学习内容的难度,有效的提高课堂效率。对计算机绘图教学具有促进作用。建立教学素材库,供授课者选用,使教学内容更个性化。     

《产品包装设计》课程教学设计的思考与实践

通过合理的教学设计,结合Photoshop和CorelDraw(或Illustrator)两大软件进行教学。在教学过程中,采用科学的教学方法以及实施必要的教学评价来激发学生对该课程的学习兴趣;不断改进《产品包装设计》课程的教学设计,提高学生对该课程的审美素养和设计能力。     

借助计算机绘画工具，激发右脑潜能

人类的右脑有着无限的潜能,需要我们去开发和利用。在教学中,教师可以通过绘画、音乐、讲故事等方法开发学生的右脑潜能。为了帮助学生激发右脑潜能,成为适应社会发展的创新人才,笔者想到将计算机绘画教学与右脑潜能开发相结合。计算机绘画是小学三年级信息技术的教学内容,要求学生学会使用基本的绘图工具绘制图形、给图形着色、编辑修饰图形。     

标牌特殊图形绘制的研究与应用

为了提高标牌行业绘制标牌的工作效率,操作流程的标准化,研究标牌参数化绘制方法及技术,结合ObjectARX2008与C#进行了AutoCAD的二次开发,详细阐述了标牌参数化绘图系统的结构、设计流程以及应用设计结果进行参数化绘图的过程,使标牌企业绘制人员在绘制的过程中,只需输入必要参数就可以由计算机自动生成所要绘制的标牌特殊图形,从而大大提高了工作效率并扩展了CAD二次开发的范围。     

利用Illustrator实现精美插画设计

介绍了Illustrator软件的功能与特点，阐述了利用Illustrator进行插画设计的方法，并且给出了详细的绘制流程。实践证明，利用Illustrator可以快速、高效、高质量地设计出精美插画。     

浅谈ILLUSTRATOR教学中“外观面板”的用法

在Illustrator教学中,"外观面板"的作用是非常重要的,但在大多数教材中涉及实例及用法太少."外观面板"在对象的样式控制方面有着神奇的功能,"外观面板"中的每一项都是活动的,这意味着你可以随时更改它们。掌握好"外观面板"的使用,可以高效高质量的完成设计任务。     

基于ArcGIS与Illustrator的长城专题影像图制作

长城专题影像图作为长城测量项目重要的成果之一,是以航空遥感影像为基础,负载大量现势性强的基础空间数据和长城专题信息数据,从而可以满足长城修复、保护等各项工作。通过分析当前专题图制作的两种主要技术,提出基于地理信息系统软件（ArcGIS）和专业绘图软件（Illustrator）联合实现专题图制作的方法,以设计和制作长城专题影像图为例,详细介绍了该模式下专题影像图的整体设计、数据组织及处理、图廓整饰等。通过应用说明：这种混合制图方式不仅可提高绘图精度、丰富地图内容表示等方面具有明显优势,而且能提高绘图效率、降低工作成本,在专题地图制作方面具有广阔的应用前景。     

基于视觉信息积累的行人重识别网络

在以往的行人重识别方法中,绝大部分的工作集中于图像注意力区域的学习,却忽视了非注意 力区域对最终特征学习的影响,如果在关注图像注意力区域的同时加强非注意力区域的特征学习,可进一步丰 富最终的行人特征,有利于行人身份信息的准确识别。基于此,提出了视觉信息积累网络(VIA Net),该网络整 体采用两分支结构,一个分支倾向于学习图像的全局特征,另一个分支则拓展为多分支结构,通过结合注意力 区域和非注意力区域的特征逐步加强局部特征的学习,实现视觉信息的积累,进一步丰富特征信息。实验结果 表明,在 Market-1501 等行人重识别数据集上,所提出的 VIA Net 网络达到了较高的实验性能;同时,在 In-Shop Clothes Retrieval 数据集上的实验证明：该网络也适用于一般的图像检索任务,具有一定的通用性。     

基于非线性卷积的可控图像类推和自类推技术

提出一种新的图像类推技术,定义"风格"为作用于内容上的非线性卷积过程.通过估计卷积核实现风格学习,通过执行卷积实现风格的传递.该定义能够极大地加快类推速度,提高风格学习与样本数据的独立性,增强图像类推的稳定性与适用性.同时还提出了对图像进行迭代式风格化作用的连续类推思想,以及通过自身构建训练集的自类推思想.连续类推可以生成不同强度的风格化序列,进而实现图像类推控制;图像白类推则可以应用于超分辨等与尺度相关的问题.     

Understanding normal cardiac development using animated models

Learning how the human heart develops is essential in cardiology education. It lets us understand a normal heart's morphology and also explains the formation of congenital heart defects. However, learning cardiac embryology is difficult because the processes underlying the heart formation are complex. This complexity is caused by the fact that complicated organs like the heart are generated from only a couple of cells. The overall objective of the project presented was to design and develop a 3D model capable of rendering the dynamics of the various stages of normal heart development, beginning at fertilization until its final form     

Hybrid Petri net based modeling for biological pathway simulation

Hybrid Petri net (HPN) is an extension of the Petri net formalism, which enables us to handle continuous information in addition to discrete information. Firstly, this paper demonstrates how biological pathways can be modeled by the integration of discrete and continuous elements, with an example of the λ phage genetic switch system including induction and retroregulation mechanisms. Although HPN allows intuitive modeling of biological pathways, some fundamental biological processes such as complex formation cannot be represented with HPN. Thus, this paper next provides the formal definition of hybrid functional Petri net with extension (HFPNe), which has high potential for modeling various kinds of biological processes. Cell Illustrator is a software tool developed on the basis of the definition of HFPNe. Hypothesis creation by Cell Illustrator is demonstrated with the example of the cyanobacterial circadian gene clock system. Finally, our ongoing tasks, which include the development of a computational platform for systems biology, are presented.     

多视图动量对比学习算法

比较同一图像不同增强的相似性是对比学习取得显著成果的关键。传统对比学习方法使用了图像的两个不同视图,为了学习到图像更多的信息以提高分类准确率,在MoCo(momentum contrast for unsupervised visual representation learning)的基础上,提出了一种多视图动量对比学习算法。每次迭代中,对于图像的多个数据增强分别使用一个查询编码器和多个动量编码器进行特征提取,使得本次迭代可以使用更多的数据增强和负样本。使用优化的噪声对比估计(InfoNCE)来计算损失,使得查询编码器能得到更有益于下游任务的特征表示。对查询编码器使用梯度回传更新网络,对各动量编码器使用改进的动量更新公式以提高模型的泛化能力。实验结果表明,使用多视图动量对比学习可以有效提高模型的分类准确率。     

Learning high-dimensional correspondence via manifold learning and local approximation

The recent years have witnessed a surge of interests of learning high-dimensional correspondence, which is important for both machine learning and neural computation community. Manifold learning–based researches have been considered as one of the most promising directions. In this paper, by analyzing traditional methods, we summarized a new framework for high-dimensional correspondence learning. Within this framework, we also presented a new approach, Local Approximation Maximum Variance Unfolding. Compared with other machine learning–based methods, it could achieve higher accuracy. Besides, we also introduce how to use the proposed framework and methods in a concrete application, cross-system personalization (CSP). Promising experimental results on image alignment and CSP applications are proposed for demonstration.