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职工是企业的主人,职工队伍的思想情绪如何,精神状态怎样,直接影响着企业的改革、生存和发展。企业要想理顺职工队伍的思想情绪,必须融洽感情,拓宽思想政治工作渠道,解决职工的实际困难和问题。发现思想情绪有不正常的征兆和倾向时,及时超前做好工作,把问题解决在萌芽状态。主动地了解情况,做好工作,对于能解决的问题要认真及时予以解决,不要让职工失望。 相似文献
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目的 图像分类与情感分析是当前计算机视觉领域的研究热点,为人类绘画图像数字化研究提供了有效方法,在人类绘画艺术作品保护与作品创新中具有重要的应用价值。为更好地实现绘画作品的研究与创新,本文主要针对现阶段国内外的绘画分类与情感分析相关文献,进行详细地整理与分析。方法 本文以广泛的文献研究为基础,分析中西方绘画的不同表征方式及形成原因,归纳总结支持向量机、决策树、人工神经网络和深度学习等绘画图像分类中常用机器学习方法,并概述各类方法的优劣;重点围绕绘画图像特征提取与分类,绘画情感分析两个方面,对当前文献进行了系统地分析和总结。结果 系统概括了当前绘画图像研究中常用绘画数据库;以绘画图像的笔触特征、颜色特征、形状特征和纹理特征、留白特征等方面为依据,详细综述了中西方绘画特征提取技术与分类方法的研究现状及发展;简要梳理了绘画图像分类模型中常用的评价方法,并分析了当前研究中的常用评价指标;主要从颜色特征的角度出发,阐述了西方绘画情感分析的研究进展,为中国传统绘画情感分析提供了有效的思路;最后,提出了当前绘画分类和绘画情感研究中存在的问题和挑战,并探讨了存在问题的应对之策。结论 绘画作为人类重要的文化成果,未来会涌现出更多的研究算法与探索思路,本文内容对绘画图像分类的进一步研究,特别是中国传统水墨画情感分析和绘画艺术创作方面的研究,可以起到一定的启发和指导作用。 相似文献
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图像美学作为当前情感计算和计算机视觉领域的研究热点,为数字化绘画图像的美学研究提供了理论基础和有效方法,而且在人类绘画艺术作品的研究与保护方面具有重要的应用价值。为了更好地研究绘画图像的美学特性,本文主要针对现阶段国内外的绘画美学研究相关文献,进行详细的整理与分析。以大量文献研究为基础,分析中西方绘画的不同表现形式及形成原因;归纳总结了两种绘画图像美学研究方法:实验美学与计算美学,并概述两类方法的相关性。概括了当前绘画图像研究中的常用数据集;然后,以绘画图像样本数量、受试者人数、审美等级及眼动指标等为依据,详细归纳了绘画图像实验美学方法的研究现状及发展;基于图像数量、特征、分类数量、分类算法和准确率,主要从绘画图像分类的角度(包括情感、复杂度、画家和风格等)详细综述了绘画图像计算美学方法的研究现状及发展;其次,简要梳理了绘画图像美学研究中常用的评价方法,并分析了当前研究中的常用评价指标;最后,提出了当前绘画图像美学研究中存在的问题和挑战,并探讨了存在问题的应对之策。 相似文献
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我国氯化石蜡的生产现状 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了氯化石蜡的优异性能,用途,国内外氯化石蜡的生产工艺及市场供求情况,分析了国内生产存在的主要问题。 相似文献
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针对已有LFA实现方式计算开销大和部署难度高的问题,提出了一种基于增量最短路径优先算法的LFA实现方法(LFA implementation method based on incremental shortest path first algorithm,ERPISPF)。首先将快速实现LFA的问题转换为如何在以计算节点为根的最短路径树上高效地计算其所有邻居节点到网络其余所有节点的最小代价问题;然后提出了计算该代价的定理并且证明了它的正确性,最后从理论上分析了算法的时间复杂度。仿真结果表明,ERPISPF不仅计算开销小,并且与LFC的故障保护率是相同的。 相似文献
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可计算的图像复杂度评价是让计算机模拟人类视觉感知,从而对图像视觉复杂度进行决策的研究,该研究属于多学科交叉的创新性研究课题,在图像工程领域具有重要意义.本文针对可计算的图像复杂度评价方法进行了全面的梳理和分析,文中首先回顾了图像复杂度的应用领域,并详细阐述了图像复杂度评价方法,从信息论、图像压缩理论、图像特征分析、眼动数据等方面进行总结;随后,着重阐述基于图像特征的图像复杂度评价方法中所使用的图像特征;归纳图像复杂度建模中的分类和回归问题;最后,总结当前图像视觉复杂度评价方法存在的问题和挑战,展望图像复杂度的计算化发展方向. 相似文献
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抽象画作为一种寓意含蓄的艺术作品,传递出的情感也是含蓄的,确定其情感分类也比较困难,为此采用多特征融合方式预测抽象画的情感。首先采用K-means聚类提取抽象画图像的主色调作为底层颜色特征,采用灰度—梯度共生矩阵提取底层纹理特征,采用卷积神经网络自动提取高层语义特征;其次由于特征维度不同,采用多核学习对底层和高级语义特征进行融合;最后采用支持向量机实现抽象画情感识别,分为积极与消极两类。在MART数据集上进行测试,并与其他现有分类模型进行了比较,实验结果显示该方法在测试性能上优于已有模型。 相似文献
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