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1.
目的 赣傩艺术元素内容丰富并保存完整,是研究我国古代赣傩地区文化与艺术的珍贵史料.研究赣傩艺术元素的提取及衍生图案的设计方法,在设计应用中表达赣傩傩面具、选取傩舞形和构筑傩庙魂,能给当代赣傩艺术元素的产品设计以指引.方法 通过直接引用、形意结合和局部强化的设计方法,增厚其丰富内涵、设计个性和主题意蕴.通过现代化审美中"绿色化、感性化、地域化"的要求,遵循"以退为进,化繁为简""多元并存,个性体现"的原则,强化赣傩艺术元素的独特风格.结论 用现代的手法,将特色的赣傩艺术元素植入到理性的产品设计中去,使赣傩艺术元素与现代设计思想有机结合.在继承传统文化与现代流行中找到契合点,深入挖掘赣傩艺术元素蕴含的文化精神、文化胸怀和文化自信,使中华传统文化在现代审美下进行创新再现. 相似文献
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3.
粟类作物是一类籽粒小、抗旱、耐贫瘠的一年生作物的统称,多种植和消费在亚洲和非洲的发展中国家,我国栽培面积比较大的是谷子和糜子。与种植和消费情况不同,亚洲、欧洲和美洲相对发达国家的政府更重视粟类作物的科学研究及其科研投入。我国国家自然科学基金资助发表的粟类研究论文居世界之首,欧洲委员会、英国研究与创新署、美国国家科学基金会资助的粟类研究论文数量排名紧跟其后。梳理了近5年发表的粟类科研论文,印度最多,其次是我国和美国。基于粟类作物富含膳食纤维、蛋白质、矿物质、多酚等,其具有多方面的健康功效,因此粟类的食品科学技术和植物科学成为最热的研究领域。最后阐述了国内外传统的和工业化的粟类产品情况。 相似文献
4.
针对赤泥等固体废弃物对环境危害性大且利用率低等问题,以碱激发赤泥-矿渣基地聚物注浆材料为
研究对象,研究了不同掺量的聚羧酸(PA)减水剂、醛酮缩合物(AKC)减水剂和萘系(N)减水剂对材料凝结时间、流动
性及强度等的影响,并通过 XRD、傅里叶红外光谱及 SEM 等设备对减水剂的作用机理进行研究。 结果表明:减水剂增
强了材料的流动性但降低了材料的剪切应力;N 和 PA 减水剂能缩短材料的凝结时间,但 AKC 减水剂会延长材料的凝
结时间;N 和 AKC 减水剂能提高材料的强度,但 PA 减水剂会降低材料的强度;N 减水剂对材料的综合性能提升效果
更加明显,其最优掺量为 0. 7%;减水剂对赤泥-矿渣基地聚物性能提升的作用机理主要是促进地聚合物凝胶的形成。
研究成果为拓展赤泥在工程上的使用途径和效率提供了理论指导。 相似文献
5.
Most existing image restoration methods based on deep neural networks are developed for images which only degraded by a single degradation mode and imaging under an ideal condition. They cannot be directly used to restore the images degraded by multi-factor coupling. A complex task decomposition regularization optimization strategy (TDROS) is proposed to solve the problem. The restoration of images degraded by multi-factor coupling is a complex task that can be solved by separating these multiple factors, that is, breaking the complex task into numbers of simpler tasks to make the entire complex problem be overcome more easily. Motivated by this idea, the TDROS decomposes the complex task of image restoration into two sub-task: the potential task constrained by regularization and the main task for reconstructing high-definition images. In TDROS, the front of the neural network is focused on the restoration of images degraded by additive noise, while the other part of the network is focused mainly on the restoration of images degraded by blur. We applied the TDROS to an 11-layer convolutional neural network (CNN) and compared it with initial CNNs from the aspects of restoration accuracy and generalization ability. Based on these results, we used TDROS to design a novel network model for the restoration of atmospheric turbulence-degraded images. The experimental results demonstrate that the proposed TDROS can improve the generalization ability of the existing network more effectively than current popular methods, offering a better solution for the problem of severely degraded image restoration. Moreover, the TDROS concept provides a flexible framework for low-level visual complex tasks and can be easily incorporated into existing CNNs. 相似文献
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7.
多种退化类型混合的图像比单一类型的退化图像降质更严重,很难建立精确模型对其复原,研究端到端的神经网络算法是复原的关键.现有的基于操作选择注意力网络的算法(operation-wiseattentionnetwork,OWAN)虽然有一定的性能提升,但是其网络过于复杂,运行较慢,复原图像缺乏高频细节,整体效果也有提升的空间.针对这些问题,提出一种基于层级特征融合的自适应复原算法.该算法直接融合不同感受野分支的特征,增强复原图像的结构;用注意力机制对不同层级的特征进行动态融合,增加模型的自适应性,降低了模型冗余;另外,结合L1损失和感知损失,增强了复原图像的视觉感知效果.在DIV2K,BSD500等数据集上的实验结果表明,该算法无论是在峰值信噪比和结构相似性上的定量分析,还是在主观视觉质量方面,均优于OWAN算法,充分证明了该算法的有效性. 相似文献
8.
9.
Incorporating microgrids coupling with utilization of flexible switching to enhance self-healing ability of electric distribution systems 下载免费PDF全文
Saeed Mousavizadeh Arman Alahyari Seyed Reza Movahhed Ghodsiny Mahmoud-Reza Haghifam 《电力系统保护与控制》2021,6(3):300-310
Electric distribution networks have to deal with issues caused by natural disasters. These problems possess unique characteristics, and their severity can make load restoration methods impotent. One solution that can help in alleviating the aftermath is the use of microgrids (MGs). Employing the cumulative capacity of the generation resources through MG coupling facilitates the self-healing capability and leads to better-coordinated energy management during the restoration period, while the switching capability of the system should also be considered. In this paper, to form and schedule dynamic MGs in distribution systems, a novel model based on mixed-integer linear programming (MILP) is proposed. This approach employs graph-related theories to formulate the optimal formation of the networked MGs and management of their proper participation in the load recovery process. In addition, the Benders decomposition technique is applied to alleviate computability issues of the optimization problem. The validity and applicability of the proposed model are evaluated by several simulation studies. 相似文献
10.