妈祖文化视域下的表情符号设计研究

目的 基于妈祖文化的视角,探究妈祖文化与表情符号设计融合的可能性,打造表情文化产业链,为表情符号的设计开发提供更多的机遇,推动了妈祖文化的对外传播.方法 以妈祖文化为切入点,分析表情符号设计与妈祖文化跨界融合发展的优势.同时,借助具体的案例来阐述两者结合所产生的积极意义,表明巧妙应用妈祖文化的可行性.结论 妈祖文化的融入为表情符号的发展增添了浓墨重彩的一笔,对于增强文化气息及开拓设计思路都发挥着重要作用,易于激发受众的情绪、记忆,引起受众情感和心理的共鸣,从而创造符合受众审美情趣和思维方式的设计作品.由此可见,深入把握两者的关联性,有助于催生新的文化产业形态、传承妈祖文化、开辟表情符号设计新路径.     

如何提高“益农信息社”应用效果

益农信息社是村级信息服务站的品牌,以服务“三农”为宗旨,以便民、惠民、利民、富民为目标,市场化运作,为农民免费提供线上专家咨询、技术培训、法律服务,为农民代购生产资料、生活用品,发布供求信息、劳务信息等,引导农民利用信息化手段改变传统生活方式,缩短城乡数字鸿沟,实现乡村振兴。     

《软件》杂志征稿启事

《软件》杂志是由中国科学技术协会主管,中国电子学会、天津市电子学会主办的学术期刊,1979年创刊,月刊。由中国工程院院士、中国工程院常务副院长潘云鹤题写刊名,中国高校的多位专家教授为编委。国家新闻出版总署批准国内统一刊号:CN12-1151/TP,国际标准刊号:ISSN1003-6970,被知网、万方等数据库全文收录。     

硫酸行业设备材料与专有技术推荐指南

经中国化工学会无机酸碱盐专委会硫与硫酸学组、全国硫与硫酸工业信息总站遴选,以下企业入选硫酸行业设备材料与专有技术推荐指南。(欢迎企业推荐技术和产品入编《指南》,经审核后予以发布,收取评审发布费4000元/年)。     

绿色食品网络营销路径探讨——评《品牌农业:从田间到餐桌的食品品牌革命》

中国作为农业大国,自古与土地建立深沉的联系,秉承着"民以食为天"的理念,同时也有稼穑情怀。在当前面临着传统农业国向城市工业化的转变当中,许多人的生产生活方式发生了极大的转变,但是根植于土地的情怀并没有断绝。可以在阳台、空地上看到国人种植的影子,这些空地显示着国人对土地的热爱。     

中国照明学会与佛山市人民政府签署战略合作协议

2020年11月19日,第二十四届全国发明展览会——一带一路暨金砖国家技能发展与技术创新大赛在广东佛山开幕。展会以“发明创新、共惠共赢”为主题,展览面积4万平方米,设置了科技助力扶贫、高端装备制造、节能环保、智能家居、青少年发明创新等展区,吸引800多家企业、高校和科研院所5000多人参展。十三届全国政协副主席、中国科协主席万钢为展会开幕式作视频讲话。     

深化改革畅通“双循环”

在"双循环"新发展格局之下,怎样才能进一步让国内大循环能够循环起来,靠国内大循环来促进国内国际双循环?经济体量跟服务业的比重实际上决定了一个国家的国际收入水平。所以要扩大国内大循环,最重要的是增加我国人均国内生产总值,提高收入水平。因为收入水平提高了,中国经济体量在世界的比重就会提高,收入水平提高了,服务业的比重在经济当中也会提高。     

欢迎订阅2021年《真空》杂志

《真空》杂志创刊于1964年,由中国机械工业集团有限公司沈阳真空技术研究所主办,沈阳真空杂志社编辑出版,国内外公开发行。国家级刊物,首批列入我国"中文核心期刊要目总览",首批列入"中国科技论文统计与分析"刊源,首批入编"中国学术期刊光盘版"。50多年来在我国真空界享有盛名,颇受广大读者欢迎,为我国真空企业界首选技术刊物。     

中国传统图案在现代食品包装设计中的运用

随着大众的经济收入以及审美水平的不断提高,除了对食品质量提出更高要求之外,也对食品包装设计效果提出了多元化需求,比如既要实用又要美观,同时还要有内涵与设计感。为更好地满足大众对于现代食品包装设计的多样化需求,食品包装设计师应该在提高设计水准方面多进行探索。     

基于堆叠稀疏去噪自动编码网络与多隐层反向传播神经网络的铣刀磨损预测模型

刀具磨损状态是机械加工过程中需考虑的重要因素之一.针对铣刀磨损的在线预测问题,建立了一种基于深度学习的铣刀磨损预测模型.首先,将采集到的铣刀切削时的振动信号进行小波去噪后,利用快速傅里叶变换和小波包分解等技术提取时域、频域及时频域上的特征参数,并根据相关性分析从中筛选出合格的特征参数合并为特征向量,以此作为堆叠稀疏去噪自动编码网络(SSDAE)的含噪样本.其次,利用特征后处理的方式对已经筛选出的特征参数进行单调不递减及平滑处理,并将其作为SSDAE的无噪样本来训练该网络.然后,将经过SSDAE降维后的特征向量作为多隐层反向传播神经网络(BPNN)的输入,以这些特征对应的实际铣刀的磨损量作为标签对该网络进行拟合训练.最后,对训练好的模型进行实验验证,通过测试数据集和人为加入噪声的测试数据集的对比,结果显示所提模型不仅具有较高的预测精度,还具有较高的鲁棒性.