基于专利信息利用的多维度邻近性创新方法研究

为了不断提高多维度邻近性在设计研究中的效率和质量,提出一种基于发明专利信息的多维度创新设计方法.设计人员根据自身对专利设计的要求,选择关键词检索相关专利,并对检索的专利文献中的功能、工作原理、结构构造等方面进行综合评价,在保证不侵犯现有专利的基础上,以现有专利为参照,对专利进行挖掘创新设计,设计后的专利在专利库中若无相同技术功能的专利则转化为多维度性能参数为TRIZ工程参数,将TRIZ的创新原理融合到设计的专利中,并引入TRIZ工具对新设计的专利进行完善,从而得到最优的实际方案.此外,还引用了空调的降噪设计,以此为例对该方法的可行性进行验证.     

全息合成孔径雷达的概念、体制和方法

合成孔径雷达技术经历了二维SAR、二维半SAR(InSAR)、三维SAR，已发展到如今的多维度SAR，取得了巨大的技术成就。该文在简要总结合成孔径雷达及其成像技术发展历程的基础上，提出了全息合成孔径雷达的概念并首次给出了明确的定义，指出该定义与现有全息雷达、多基线圆迹SAR、多维度SAR等概念的区别与联系。并且基于现有多维度SAR模型框架，给出了全息SAR的成像体制和信号模型，提出了初步的成像思路，为全息SAR技术的发展提供了初步的理论和技术框架基础。      

一种使用多维度直方图匹配的图像风格迁移算法

在传统的基于直方图匹配的图像风格迁移算法的基础上，提出一种新的基于多维度直方图匹配的图像风格迁移算法。通过构建关于原图像的不同维度的直方图，然后进行原图像和目标图像的匹配，分别得到原图像在不同维度直方图下的风格迁移图像，最后对这些风格迁移后的图像进行融合生成最终的结果。在保持原图像与目标图像整体风格上尽量相似的情形下，同时又使原图像的局部细节尽可能保留，实现整体风格相似却又保留局部细节的平衡。     

多源融合SLAM的现状与挑战

同时定位与地图构建（simultaneous localization and mapping,SLAM）技术在过去几十年中取得了惊人的进步,并在现实生活中实现了大规模的应用。由于精度和鲁棒性的不足,以及场景的复杂性,使用单一传感器（如相机、激光雷达）的SLAM系统往往无法适应目标需求,故研究者们逐步探索并改进多源融合的SLAM解决方案。本文从3个层面回顾总结该领域的现有方法：1）多传感器融合（由两种及以上传感器组成的混合系统,如相机、激光雷达和惯性测量单元,可分为松耦合、紧耦合）;2）多特征基元融合（点、线、面、其他高维几何特征等与直接法相结合）;3）多维度信息融合（几何、语义、物理信息和深度神经网络的推理信息等相融合）。惯性测量单元和视觉、激光雷达的融合可以解决视觉里程计的漂移和尺度丢失问题,提高系统在非结构化或退化场景中的鲁棒性。此外,不同几何特征基元的融合,可以大大减少有效约束的程度,并可为自主导航任务提供更多的有用信息。另外,数据驱动下的基于深度学习的策略为SLAM系统开辟了新的道路。监督学习、无监督学习和混合监督学习等逐渐应用于SLAM系统的各个模块,如相对姿势估计、地图表示、闭环检测和后端优化等。学习方法与传统方法的结合将是提升SLAM系统性能的有效途径。本文分别对上述多源融合SLAM方法进行分析归纳,并指出其面临的挑战及未来发展方向。     

基于多维相似度和情感词扩充的相同产品特征识别

针对现有相同产品特征识别方法受限于词典覆盖率或语料规模的不足,提出一种基于多维相似度和情感词扩充的识别方法。通过双向长短时记忆条件随机场(bi-directional long short-term memory and conditional random field, Bi-LSTM-CRF)模型抽取产品特征的扩充情感词,综合特征词的语素相似度、同义词林相似度和TF-IDF(term frequency-inverse document frequency)余弦相似度,采用K-medoids聚类算法,识别相同的产品特征。试验结果表明,在手机和笔记本数据集上,该方法的最大调整兰德指数分别达到0.579和0.595 9,而最小熵值分别达到0.782 6和0.745 7,均优于结合语素的调整Jaccard相似度、Word2Vec相似度和基于二分K-means的Word2Vec相似度三种基线试验方法。     

博客在小学德育中的价值及应用

采用光沉积-液相化学法调节电子流向，构建了直接Z型TiO₂/Ag/Ag₃PO_{(4 )}(TAAPO)光催化材料.通过扫描电子显微镜(SEM)、透射电子显微镜(TEM)、X射线衍射仪(XRD)、X射线光电子能谱(XPS)、紫外-可见漫反射光谱仪以及光致发光(PL)光谱仪等手段对其进行表征，并对其在可见光照射下催化降解环丙沙星(CIP)的性能进行了研究.结果表明，当水体pH为3.0,催化剂分散浓度为0.3 g/L,CIP的初始浓度为15 mg/L时，光催化降解体系能够取得最佳的去除效果.在该组条件下，光照120 min CIP的降解率约为99%,并且在经历4个循环后仍然保持了良好的降解效果.在光催化降解CIP的过程中，主要反应活性物种为超氧自由基(·O₂     

基于MDSF的精神分裂症自动识别算法

为解决精神分裂症检测上临床医师短缺、效率低等问题,提出多维度情感扁平化空间域特征(multi-dimensional spatial characteristics of flatten emotion,MDSF)算法,提取精神分裂症和正常人在情绪表达强度的差异信息.实验提取28个患者及28个对照组语音样本的MDSF,结合SVM实现精神分裂症的自动检测,分析MDSF特征在不同维度下的性能.实验结果表明,应用MDSF三维特征,其精神分裂症自动识别正确率为85.1％-89.1％,优于低维度MDSF的识别性能,且MDSF的识别正确率高于国内外现有技术的正确率.提出的MDSF能为临床医师提供客观有效的辅助诊断.     

高职艺术设计基础课程群中“BDA多维度体验式”教学模型的实践应用

随着高职教学实践的不断发展和推进,各个专业的基础课程群化研究已经成为高职课程教学改革的一种有效的甚至是必不可少的研究手段。文章针对这种现状,结合自己的教学实践和研究,依据Kolb的体验式四阶段模式而创新的"BDA多维度体验式"教学模型,从教学广度、教学深度、教学角度三方面入手,围绕高职艺术设计专业课程群进行了立体化的实践应用探索,充分发掘和最大限度利用"BDA多维度体验式"的特点和优势,以提高艺术设计基础课程的教学效果。     

追踪溯源,创造先知——多维度教育源在中学美术课堂中的应用

多媒体网络环境下的美术教学,具有特有的时代性、高效性、交互性、实践性和创新性特点,正显示出独特的内在魅力。文章论述了利用多媒体和互联网进行美术立体式导入教学的背景和必要性以及相关的思路、方法、手段,即利用教育资源的多维度,引发学生兴趣;利用感知形式的多维度,激发学生情感;利用教学方法的多维度,提倡学生自主学习。教师应以《义务教育美术课程标准(2011版)》为依托,将理论教学和实践有机结合,为探索多媒体网络环境下的新型教学模式以及现代教育技术与学科教学相结合进行积极的尝试,注重对学生美术修养的提升和自主、合作、探究能力的培养。