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1.
目的针对社会文创设计出现的两种典型误区,以敦煌莫高窟第61窟女供养人文创设计为例进行设计研究实践,梳理出传统视觉形象的研究方法和创新设计方法,以此传承和保护中国传统文化。方法采用“图解法”对莫高窟第61窟东壁南侧女供养人的人物身份、妆容、发饰、服饰、色彩、局部等进行深入剖析,并将其作为文创衍生设计的根本来源,总结适用于当今社会的传统文化视觉元素创新设计方法,实现以传统文化为本源、艺术设计为手段、文创设计为载体的传统文化现代设计转译。结论依据“图解法”完成文创衍生设计,实现传统文化与现代设计的深度融合,有助于为不同传统文化题材的文创设计提供借鉴之意。 相似文献
2.
针铁矿是分布广泛、储量丰富的铁氧化物,其主要成分为α-羟基氧化铁(α-FeOOH)。为了探究针铁矿在催化H2O2烟气脱硝反应中的性能,本文通过沉淀-水解法制备了α-FeOOH,并在自行搭建的实验台上开展了α-FeOOH催化H2O2的低温烟气脱硝实验研究,深入分析了H2O2流量、H2O2浓度、汽化温度、反应温度和共存气体浓度等工况参数对脱硝性能的影响。采用离子色谱(IC)分析了单独脱硝反应和同时脱硫脱硝反应后的含氧酸成分,结合各项表征分析技术考察了催化剂反应前后的理化特性和稳定性。实验结果显示,随着汽化温度和反应温度的升高,NO的脱除效率先增加后降低;增加H2O2浓度对脱硝效率有明显的促进作用。当汽化温度为140℃、反应温度为160℃时,以2.5mL/h注入10mol/L的H2O2脱硝效率达到80%。当SO2浓度为1000μL/L时,脱硝效率提高至86.4%。离子色谱分析结果显示,单独脱硝反应和同时脱硫脱硝反应后含氧酸产物为HNO3和H2SO4。反应前后催化剂的表征结果显示,α-FeOOH在脱硝反应后依然具有良好的稳定性,显示出针铁矿在低温烟气脱硝工艺中的潜在应用前景。 相似文献
3.
4.
为了提供高性能和柔性,操作系统内核应该只保留最小的功能,今天的操作系统大而低效,更缺乏柔性,我们提出了保护分散式操作系统抽象方法,集成了分散式操作系统抽象和保护抽象的方法,这种新的安全方式在分散式抽象系统里共享用户级的抽象,能够使非特权,不信任的任务在运行时定义并安全的共享生成的抽象,它在对相同的抽象重复调用时,通过消除上下文切换的需求和对通常情况进行优化,可获得较好的柔性,保护分散式抽象的设计强调简单并正确性证明,易于理解和使用,文章介绍了保护分散式操作系统抽象方法,并运用该方法开发了一个基于共享库的原型操作系统-ExLinux/LibOS. 相似文献
5.
水资源综合利用与管理规划初步研究 总被引:5,自引:0,他引:5
通过对水资源可持续利用规划进行的宏观、中观、微观三个层次的研究提出了管理规划的模型.利用该模型,可通过对环境经济的评价促进我国社会经济可持续发展目标的实现.本研究从加强水资源管理,重点要从水资源产权管理、水资源开发利用规划以及水资源合理配置几方面着手,提出应建立健全水资源管理的法律、政策和协调机制,加大水价改革力度,提高水价对促进水资源合理利用的经济杠杆作用,促进水资源的可持续利用. 相似文献
6.
通过相关分析,筛选出济阳坳陷控制成藏体系资源丰度的主要地质参数,把成藏体系的资源丰度及其主控地质参数作为神经网络的训练样本,建立了具有预测功能的神经网络结构.与多元线性和多元非线性回归模型预测结果的比较表明,神经网络模型在预测精度上要远高于2种回归预测模型. 相似文献
7.
雅克拉凝析气田高压脱水工艺的成功应用 总被引:6,自引:2,他引:4
雅克拉凝析气田位于新疆阿克苏境内,2005年11月29日建成投运的260×104m3/d雅克拉集气处理站是目前中石化最大的高压凝析气处理装置。该站的高压分子筛脱水工艺为两塔流程,采用差压再生(吸附压力5.9 MPa、再生压力2.8 MPa)、再生气自动回收工艺技术,并采用时序控制程序自动切换,具有工艺简单可靠、自动化程度高、热能利用率高、脱水露点深度高、操作维护简单、投资较少、运行成本低等优点,自建成投产以来运行稳定,效果十分显著。该工艺装置的成功应用,对类似脱水装置设计、操作具有一定参考价值。 相似文献
8.
9.
中小高炉炉体软水冷却采用的空冷器冷却效果随季节变化而波动,夏天时最高进高炉水温达到70℃以上,影响了高炉的安全高产和使用寿命。板式换热器以波纹板为传热面,传热系数高、体积小、拆装清洗方便,换热强度高,换热效果好,根据中小高炉炉体冷却软水系统流量大、温差小等特点,宜选用316或316L不锈钢材质、结构矮胖型、开二备一、3台并联的板式换热器。济钢2^#355m^3高炉采用BR1.IXC(1.0/100)200.2型水-水板式换热器,软化水进高炉温度全年稳定在34~39℃。 相似文献
10.
针对推荐系统中用户评分数据稀疏所导致推荐结果不精确的问题,本文尝试将用户评分、信任关系和项目评论文本信息融合在概率矩阵分解方法中以缓解评分数据稀疏性问题.首先以共同好友数目及项目流行度改进皮尔逊用户偏好相似程度并将其作为用户间的直接信任值,然后考虑用户间信任传播过程中所有路径的影响构建新的信任网络;其次通过BERT预训练(Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding)模型提取项目的评论文本向量,构造项目的评论文本特征矩阵;最后基于概率矩阵分解(Probabilistic Matrix Factorization,PMF)模型融合用户的评分数据、用户的信任关系以及项目的评论文本信息进行推荐.通过不断的理论分析并在真实的Yelp数据集上进行实验验证,均表明本文算法的有效性. 相似文献