新时期大学英语文化与读写教学研究——评《新时代大学英语教育教学理论与实践研究》

文化是语言表达的核心内涵,读写是语言交流的重要途径,两者在英语语言学习中占据着至关重要的地位。大学作为优秀专业人才培养基地,英语教学发展一直是学术界重点关注和思考的研究课题,面对新时期的教育发展,如何提高英语文化与读写教学成为了大学英语教学研究所面临的重难点问题。在2019年四川工业科技学院教育教学改革项目(cgkjg-19028)资助下,参阅《新时代大学英语教育教学理论与实践研究》一书,深入探讨新时期大学英语文化与读写教学研究。     

浅谈紫砂壶"松竹梅"的创作内涵

在我国的传统文化中,松、竹、梅这三种植物都有特殊的寓意和代表,占据了十分重要的地位,还有着"岁寒三友"这一美称,松、竹、梅中所蕴含的东方审美韵味,在文学、绘画以及其它各种艺术领域中都能够体现出来,而它们之所以能够代表着东方艺术,是因为它们生物形态的特殊以及精神中的儒、释、道,而紫砂艺术作品中,以松、竹、梅为主题进行创造和制作的艺术品数不胜数,且不断出现具有创意的作品,都值得我们去研究和探讨。本文便主要以紫砂壶"松竹梅"为例,谈谈它的造型特征以及创作内涵。     

新媒体的发展对现代音乐艺术教育的影响——评《音乐教育理论与科研方法》

随着我国现代科技的飞速发展,媒体时代已经悄然来临。各行各业依靠媒体与自身行业特点,不断挖掘媒体价值,丰富产业内涵。而国内教育领域也不例外,现代教育研究者开始在教育活动中引入新媒体,使其能够发挥更大的教育传播价值。而不同等级的学校以及相关教育机构,也开始不断增加新媒体的认知和应用。     

基于图像分割技术的图像数字水印算法研究

针对数字图像水印技术,通过对闭运算得到的图像再进行开运算,使实验得到的图像区域较为完整,采用4×4的正方形结构元素,使得图像区域有更多的白色像素被置为黑色,对图像进行取反操作,能够对图像区域的非连通区域进行填充.希望能够利用精确的图像分割算法,实现对复杂版面的文档图像的有效切割,在一定程度上对图像数字水印的推广起到促进作用.     

基于GR4J-LSTM混合模型的洪水预报研究

为提高洪水过程预报的准确性，将概念性水文模型GR4J (modèle du Génie Ruralà4 paramètres Journalier)的预报流量耦合到长短时记忆神经网络(Long Short-Term Memory Neural Network, LSTM)中，构建了GR4J-LSTM混合模型，并与GR4J、LSTM模型进行对比。基于2012～2019年陆水水库汛期与洪水事件相关的数据集，并结合欧洲中期天气预报中心的3 h预报降水产品，驱动GR4J-LSTM混合模型，预报陆水水库3～12 h预见期的入库流量。最后采用平均影响值(Mean Impact Value, MIV)算法评估输入变量的相对重要性。结果表明：GR4J、LSTM和GR4J-LSTM模型均具有较好的模拟预报能力，但GR4J-LSTM混合模型的预报性能最优，既可以学习GR4J模型的产汇流过程，又提高了洪水预报的精度。研究成果可为洪水预报方案制定提供参考。     

基于离线参数调整的古籍图像二值化算法

古籍退化对古籍图像二值化带来较大挑战,为此,提出一种基于离线参数调整的古籍图像二值化算法。算法分为两步,估计古籍图像背景局部均值,结合基于拉普拉斯能量的二值化算法对古籍进行二值化;根据迭代弗里德曼竞赛算法设计一种离线参数调整方法优化算法中的参数配置。所提算法在H-DIBCO 2016和H-DIBCO 2018数据集上的综合实验结果均优于其它二值化算法,验证了所提算法的有效性。     

基于SVD和SSA-VMD降噪的轴承故障特征提取

针对强噪声背景下轴承故障特征提取困难的问题，提出一种基于奇异值分解和参数优化变分模态分解联合降噪的轴承故障特征提取方法(SSVMD)：首先，对原始信号进行奇异值分解(Singular Value Decomposition，SVD)处理，运用奇异值差分谱法选取有效奇异值并将原始信号重构得到初步降噪信号；其次，为防止故障信息丢失，将残余信号进行麻雀算法(Sparrow Search Algorithm，SSA)优化的变分模态分解(Variational Mode Decomposition，VMD）算法处理，得到最佳的模态个数K和惩罚参数α，选取峭度值最大、包络熵最小的IMF分量与初步降噪信号叠加得到最终降噪信号，并对信号进行包络分析；最后，通过仿真和试验数据分析得出，该方法能在信噪比很低的情况下降低噪声含量并提取轴承故障特征，为设备的状态监测和故障诊断提供理论依据。