面向对象设计与结构化设计的比较

本文通过对面向对象设计和结构化设计的设计思想和方法的分析和比较，提出了结构化设计与面向对象设计各自的适用范围，指出了在面向对象设计技术逐渐得到广泛应用，并成为主流程序设计方法的同时，结构化设计技术仍然会长期存在，指导我们的软件设计．     

基于混合设计法的广义零件设计及其计算机实现

提出了广义零件的概念，并以某类广义零件(电子产品的壳体类零件)的设计为任务，应用现代设计方法的基本思想，对其设计中的Bottom-up与Top-down设计方法进行比较，总结两者的优缺点，提出了针对广义零件设计行之有效的流程方案，即基于单元特征构建及整体装配的零件设计方法.该设计方法支持并行工程及协同设计，易于数字化实现，并以某广义零件为例，通过通用3D设计软件，使该设计方法在计算机上得以实现.     

一种改进的产品设计耦合活动迭代模型

质量、成本和时间三要素在产品开发过程中是相互影响相互制约的，不能片面追求某一方面，在产品设计阶段，这三要素关系更是复杂，主要是因为设计过程自身存在大量的耦合活动，导致设计过程重复，因此，如何模拟设计迭代过程在满足设计资源许可的前提下来平衡设计三要素已成为当前研究的一个重点，建立在工作转移矩阵（WTM）基础上的分析模型（M-WTM），分析设计活动间的相互依赖关系，模拟、评价迭代设计过程，根据设计资源许可条件，实现完全串行、完全并行和混合三种方式进行产品设计迭代，型钢产品开发设计过程的模拟仿真，验证了该模型的有效性。     

互联网背景下工业设计的发展方向分析

传统工业设计中主要将机械化作为设计条件，需要对市场需求进行调查，形成设计方案，然后对产品结构进行设计，最终形成市场化策略。随着互联网时代的到来，工业设计模式发生改变，诸如交互设计、生态设计等取得了重要进展。本文阐述了互联网对工业设计产生的影响，并分析了互联网背景下工业设计的发展方向。     

基于核的FPGA设计方法

随着集成电路制造技术迅速向亚微米发展，产生了系统级集成的新概念，为缩短系统级芯片的设计时间，重复利用已有的设计，核基设计方法被广泛采用。本文介绍了核的分类及核基ＦＰＧＡ的设计流程，讨论了软核的设计思路和使用特点，并给出了设计实例。     

凝练的视觉空间——书脊设计研究

书脊的设计是书籍装帧设计的重要环节，是封面与封底联结部位的设计，是书籍之眼，也是书籍的第二张脸。书脊设计只有与封面、封底、护封、勒口等设计的完美结合，才能彰显出书脊之美。书脊设计的艺术性、书脊设计的整体性以及书脊设计的功能性都无不体现书脊在整个书籍设计中的重要性。书脊同时还具有向读者提供审美愉悦和吸引潜在顾客，促进书籍传播与销售的功能。     

山东建筑工程学院设计研究院

山东建筑工程学院设计研究院成立于1960年，原名为山东建筑学院设计室，1985年，1992年分别改名设计研究所、设计研究院。1997年国家建设部审定批准为建筑工程设计甲级资质。2000年国家计委审核批准为工程咨询甲级资质。目前，设计研究院已同时具有建筑工程设计，工程咨询、市政工程设计、土木试验、城市规划、园林绿化、工程加固与鉴定、设计施工图审查等八种设计资质。     

慢设计理念在服装设计中的应用探析

慢设计理念是对当今社会高速发展的一种反思，主张在快与慢之间找到一个合理的平衡点，注重考虑人、社会、生态的全面发展。但一次性消费风靡，速朽设计成为日常性事件，使慢设计理念未受到足够重视。文章通过文献资料的整理与参考，结合图文互证法，对慢设计的原则在服装上的应用进行分析。在此基础上，探究慢设计理念在创新设计上的具体应用方法，并通过设计实例进行佐证。结果表明：慢设计理念下的创新设计可从三个方面进行应用：剪裁上注重设计的简约；面料上关注废料的利用；款式上重视设计的组合。慢设计理论与现代设计的创新结合，具有丰富的理论意义并能为中国服装设计的可持续发展提供新方法和新思路。     

设计教育三题——美术家眼中的设计教育

设计作为独立的学科，其教育的展开并非易事。然而，中国设计教育在规模上的“大跃进”造成了设计教育的简单化与学科本位的单一化。我们的投入与人才产出是不成正比的!局外人看设计教育或许因为视角的变换能给“行家”们一些启示。本文选择设计教育中的三个重要问题，从美术的角度予以审视，最后得出结论：设计教育必须与美术学科相融合，设计教育不是培养设计技师而是培养设计艺术家。     

建筑设计中的虚拟现实技术应用前景

虚拟现实技术是一项综合性建筑设计方法，能够减轻设计人员的劳动强度，缩短设计周期，提高设计质量，节省投资，而且设计者设计的建筑物可在万维网上与工程单位进行相互沟通交流。     

结合WTLBP特征和SVM的复杂场景文本定位方法

针对自然环境中文字结构差异性大,文字和非文字难以有效区分而造成定位虚警率较高的问题,提出利用小波变换(WT)和多尺度LBP算子相结合的方法(WTLBP)提取文字特征,并将其用于对候选文字区域的分类确认,以降低文本定位虚警率．算法首先利用文字笔画边缘实现快速的文本区域检测,获得候选的文字区域;然后,提取候选文字区域的WTLBP纹理特征,结合支持向量机(SVM)分类器对候选文字区域进行分类确认．实验结果表明, WTLBP文字特征具有较高的区分度,能够有效区分文字和非文字区域,将其用于对候选区域的分类确认可大大降低复杂场景中文本定位虚警率．     

谱聚类及其在文本分析中的应用研究进展

随着文本数据的快速积累,文本自动分析成为管理和利用海量文本数据的重要手段。其中,文本聚类是文本分析的基本任务之一。本文着重介绍文本分析与谱聚类的研究进展,阐述目前在文本分析中应用谱聚类技术的主要方法,旨在为文本分析中谱聚类方法的应用提供引导作用。     

基于特征恢复的中文残缺文本分类研究

为了更好的对残缺文档进行分类,本文以基于支持向量机的文本分类方法(SVM)和卡方统计量(Chi-Square)的文本特征提取方法为背景,提出了有监督学习模式下的两种文本特征恢复算法以及在此基础上进行残缺文本分类的新方案。与传统的直接分类方案相较,该方案在分类前通过预先对文本中残缺词恢复,实现了残缺文本的部分特征恢复。实验表明,相较于传统方法,该方案在低残缺率下,对文本分类的影响不大;在高残缺率下,该方案能得到较好的分类效果。     

语篇翻译要素解析

翻译是跨文化、跨语言、跨学科的交际活动。翻译实践的发起者、原文作者、译者和译文读者构建了主要交际主体和交际时间空间。译者传递跨文化信息过程中能动作用至关重要,关键在于译者负责领会翻译发起者意图,分析源语语篇,制定策略,满足译文读者群需求。文章概述并解析影响翻译过程的语篇外部和内部要素。语篇外部要素包括情境语境、文化语境和语篇功能;语篇内部要素包括语篇的衔接与连贯。译者基于此认知,须于分析源语语篇之际,结合语篇内外部要素综合考量,运用确定之恰切翻译策略,恰当实现翻译意图,创造出合适译文,藉此促进世界不同文化的发展和融合。     

试论译者在翻译中的作用和地位

美国翻译理论家尤今,奈达（1964）认为,译者在翻译中的作用是中介作用,忠实地传达原文的信息内容,实现译文和原文最大限度的动态对等。本文认为,在理解原文的过程中,译者首先是被动的读者,处于被动接受的地位,必须深入理解原文;在表达译文的过程中,译者又是主动的再创作者,拥有表达方式的主动权,处于主动创作的地位．理解和表达的有机统一,是译者的中介作用的体现,力求取得翻译的“动态对等”：即文体对等、语言对等和文化对等。     

具有仿射变换锚点的文字检测方法

针对现实场景图片中的文字区域具有仿射变换和多方向的问题,设计了一种带有仿射变换锚点,能够生成仿射变换文本预测框的文本检测网络。按照常见文字实例的仿真变换形状,给定了6种固定角度和5个固定变换量。检测过程中对预测候选框的角度和偏移值进行了调整拟合,最后对边框进行了回归,让检测结果更适应真实文字区域的边界框。与以往的文字检测网络相比,该检测方法能够有效适应文字区域,在检测精度和平均指标上分别有了7%和10%的提升。     

短边顶点回归网络:新型自然场景文本检测器

近年来许多基于通用目标检测框架的文本检测方法相继被提出,这些方法往往是直接预测文本的整个边界框,受网络感受野的限制而难以有效检测长文本。为改进长文本难以有效检测的问题,提出了基于短边顶点回归网络的文本检测方法。该方法将文本区域划分为3类区域,即两条短边附近的区域及中间区域,采用分离再组合的方式检测文本,不再直接预测文本的整个边界框。首先,在一个融合多层特征的残差网络上预测分割3类文本区域,同时还将在每个短边区域的像素点处预测与之邻近的一条短边的两个顶点。然后,在后处理过程中,利用文本中间区域与短边区域相邻的关系将文本两类短边区域进行组合,两类短边区域预测的短边顶点将随之结合,便能产生完整精确的文本检测结果。在一个长文本检测数据集和公开的MSRA-TD 500,ICDAR 2015及ICDAR 2013自然场景文本检测数据集上进行测试比较,该方法的精度与速度超过目前绝大部分方法。实验结果表明,该方法在文本检测,尤其是长文本检测,具有一定的优越性。     

基于文本块密度与标签路径等特征的正文提取

为了解决网页中除正文信息外还包含网页导航、广告和免责声明等噪声信息的问题,本文提出一种基于标签路径等多特征和文本块密度的正文提取方法. 首先根据文本块密度特征确定正文区域,然后在区域内使用标签路径等特征剔去噪音节点,最后抽取该文本块中的正文节点内容. 该方法有效解决了网页正文块中噪声信息难以过滤和标签路径等特征易对正文部分外较长文本误抽取的问题,且无须训练和人工处理. 从知名网站上随机选取新闻网页数据集进行实验,验证了该方法在不同数据源上都具有很好的适用性,抽取精确度优于CETR、CETD等方法.     

基于神经网络的发票文字检测与识别方法

针对发票识别无法提取发票中被印章遮挡住的文本信息,提出了一种基于神经网络的发票文字检测与识别方法。首先使用轻量级深度神经网络检测出印章区域,利用区域的颜色信息分离印章和区域内文字信息,其中分离到的印章包含被印章覆盖的文字。然后对于印章,通过色彩阈值设定的方式提取被印章覆盖的字符。最后将区域内的文字和印章覆盖的文字合并,实现去除印章的目的。实验表明:算法有效减少计算量。算法在发票印章区域内文字检测准确率提高了53%、识别准确率提高了20%,实验证明了本文算法的可行和有效性。     

基于组合凸线性感知器的文本分类模型

针对文本分类问题,从分片线性学习的角度出发,提出了一种文本分类的组合凸线性感知器模型.首先,对文本样本集进行预处理,包括特征选择、特征项赋权等;然后,分别利用生长支持组合凸线性感知器算法(growing support multiconlitron algorithm,GSMA)和支持组合凸线性感知器算法(support multiconlitron algorithm,SMA)构造组合凸线性感知器,对样本集进行分类.该模型基于支持向量机的最大间隔思想,通过集成线性分类器,实现了对2类数据的划分,具有计算简单、适应能力强的优点.在标准文本数据集上的实验结果表明:该模型所构造的分类器具有良好的文本分类性能,与其他典型文本分类方法的对比也说明了该方法的有效性.