成就包豪斯的平面设计

正重建后的包豪斯校园的灰色建筑立面上,白色的"BAUHAUS"字眼醒目地跃入眼帘。这一字体,不仅代表了包豪斯风格在平面设计业的一大贡献,也与包豪斯风格画上了等号。将英文字母的大小写字形融合为一,舍弃衬线(在字的笔画开始、结束的地方有额外的装饰),使得字体拥有功能性,也更亲民,也使得印刷排版更容易。这一字体的诞生,与学校新的印刷和广告工坊的创立相关。     

含分布式能源区域电网月最大净负荷概率预测

负荷预测在电网规划和运行中十分重要,大规模分布式能源接入电网参与能量交换,可使电网用户优化其用电模式,但造成区域电网月最大净负荷特性发生根本性改变,增加了月最大净负荷预测的不确定性。为此,结合BP神经网络算法与分位数回归模型,构建了区域电网月最大净负荷的非线性概率预测模型;并利用核密度估计算法计算得到了月最大净负荷概率预测分布曲线;最后,以上海某含分布式能源区域电网为例,验证了该方法的可行性与可靠性。结果表明,该方法可准确刻画月最大净负荷波动特性,为电网规划与负荷管理提供依据。     

成田国际机场第三旅客航站楼 日本千叶

<正>通过设计创造崭新价值因国际关系、恐怖主义、航空公司经营战略等各种因素的巨大影响,成田机场一直不断进行新陈代谢和扩容改建以顺应时代需求。随着新商业模式LCC的兴起,新的航站楼计划被提上日程,始建于20世纪的成田机场,为更好地适应21世纪环境变化,也在发生着种种改变。虽然LCC航空本身存在低成本和廉价服务等负面因素,但也提供了航空也可如快销时尚般的新价值观,为旅客根据自身需求提供更多选择。我们将航站楼打造为运动场,让旅客化身为选手,自行选择使用方法。导航旅客的"跑道"采用真实跑道材料,并采用世界通用图标进行指示,旨在为乘客带来超出指示的交流互动。     

杂质离子对锰电解电流效率的影响

以自制电解液为研究体系,考察了几种杂质,如福美钠、硫化钠、铈离子、磷酸根离子和氟离子等对电解锰电流效率的影响。结果表明:铈离子(Ⅳ)在一定浓度范围内对锰电解电流效率影响较小;硫化剂SDD和硫化钠的存在不仅会造成电流效率下降,还会造成电解锰质量下降,引起产品出现起壳、发黑、含硫量增加等问题;氟离子和磷离子的存在也会造成电流效率急剧下降,而且会严重腐蚀阳极板,造成阳极板工作效率下降、使用年限缩短,致使生产成本升高,严重时使电解过程不能正常进行。     

用有机膨润土-活性炭联合净化的石油废酸浸出碳酸锰矿石

研究了用碳酸钠、十六烷基三甲基溴化铵改性膨润土制备有机膨润土,并将有机膨润土与活性炭联合用于吸附净化废硫酸,再用净化后的废硫酸浸出碳酸锰矿石。通过单因素试验及响应面试验确定最佳工艺条件,探讨吸附净化机制。结果表明:相关因素中,对废硫酸中COD去除率影响的次序为有机膨润土投加量吸附时间吸附温度搅拌速度;对于初始浓度11.12 mol/L的废硫酸,用粒径96μm有机膨润土5.8 g,在29℃、搅拌速度90 r/min条件下吸附时间49 min,然后再用活性炭4.0 g、在74℃下吸附34 min,废硫酸中COD去除率达91.07%;吸附机制可能是离子交换。     

“杂货铺”:生命中所能承受的光

正虽然名为"杂货铺"(Haberdashery),英国Haberdashery设计工作室的葫芦里卖的却不是我们印象中的日常用品。比如,工作室的两位创办人本·里格比(Ben Rigby)和麦克·考克斯(Mac Cox)主导的设计案都与照明有关,并横跨了产品、雕塑和装置三个领域。这不禁让人好奇:"杂货铺"之名出自何处?"我们当年的工作室位于伦敦东区的Haberdashery街,‘杂货铺’传统意义上是一种为制造     

浅谈服装设计智能化发展前景下3D服装设计技术的应用

在国际快时尚品牌对国内市场的强力冲击下,国内服装行业竞争日趋激烈,传统服装企业生产成本持续上涨,虽有现代化、信息化的管理手段不断出现,但对众多的服装企业来说最急需解决的问题就是如何提高生产效率、降低生产成本。本文分析了近年来国内服装行业的现状,介绍了3D服装设计在当下传统服装企业面临转型升级下的应用和发展前景。     

现代技术在工程测量中应用的探讨

目前,我国经济快速发展,科技水平日新月异,随着生活水平的提高人们对于房屋建筑工程的功能性需求也有了很大变化。工程测量作为建筑工程的重要技术,贯穿项目建设的整个过程,特别是前期的准备阶段与施工阶段。由于现代化建筑工程规模的不断扩大,结构形式也朝着多元化方向发展,准确的测量依据是确保项目基础稳定的首要条件。因此,对于工程测量技术的要求也越来越严格,引入新的技术提高测量水平是工程测量现代化发展的必然趋势。本文主要对现代技术在工程测量中的应用进行分析,从测绘技术的现状出发,对测绘技术的改进措施展开探讨。     

CL-RBF：一种基于改进ML-RBF的蛋白质亚细胞多点定位预测算法

综合考虑标记内和标记间的聚类结果对多目标学习径向基神经网络算法(RBF Neural Networks for Multi-Label Learning,ML-RBF)的影响,提出CL-RBF算法并应用到蛋白质亚细胞多点定位预测中。通过引入轮廓系数(Silhouette Coefficient)对ML-RBF隐层中心的个数进行优化,并通过分析标记间聚类结果的关系,对小于某一阈值的标记间的聚类中心重新聚类,使用梯度下降算法进行参数调整,最后依据测试样本与标记L的隐层中心和不属于标记L的样本生成的聚类中心的欧式距离差调整预测结果。在10折交叉验证下,采用词袋模型(Bag of Words)和氨基酸组成法(Amino acid composition,AAC)结合的方式提取特征向量,选取另外4种多目标学习算法作对比实验,根据不同评价指标的结果,得出CL-RBF算法在4个多标记数据集上的综合性能最优的结论。本研究预测算法通过网站https://njau.applinzi.com/homepage_final.jsp实现。