解读审美淘汰与现代设计

本文首先阐述了审美淘汰产生,其次介绍了审美淘汰与浪费的关系,审美淘汰有可能产生浪费,以及审美淘汰与现代设计的关系。最后,总结审美淘汰促进设计的不断发展。     

浅析国产动画创作中的突破与传承

近年来,国产动画产业成长迅速,日益朝着产业规模化的方向发展,然而在动画艺术的创作上却始终找不到准确的定位,无法突破瓶颈。本文试从动画电影的内容与形式两方面进行分析,探索一条适合中国动画发展的道路,提出了结合贴近现代社会生活的题材与符合中国传统审美意识的艺术形式的创作理念。     

视觉传达设计中数字的应用及其审美

数字不仅作为一种文化现象在传播,而且作为一种符号也被高效率地再表现和再认识,它是视觉传达设计中的设计元素。本文试从数字在东西方的释义及数字在设计作品中的应用及其审美介绍入手,阐述数字在视觉传达设计中的重要性。     

企业资信的BP神经网络评估模型研究

在现代信用经济社会中,提高资信评估的准确度和科学性极其重要.企业资信评估是一个多因素的非线性问题,传统的统计学方法无法抓住资信评估的复杂本质,而神经网络可实现非线性关系的隐式表达.因此,该文提出将BP神经网络用于企业资信评估,建立了企业资信的BP神经网络评估模型,并通过MATLAB软件及其神经网络工具对其进行仿真计算.实验结果表明,该方法稳定、快捷,评价结果有效、可靠,对企业资信评估有着良好的性能.     

IPSec在MPLS VPN中的应用

随着MPLS技术在骨干网上的广泛使用,网络服务商向用户提供基于MPLS技术的虚拟专用网服务.基于MPLS网络的VPN服务在传输用户数据时存在一定的安全漏洞,文中分析了MPLS VPN的结构及存在的安全缺陷,提出一种方法,把IPSec应用在MPLS VPN中以加强用户数据传输的安全性.对IPSec的安全功能及应用场合进行了研究,给出在用户管理的网络边缘设备CE上配置IPSec的方法.实现了VPN用户数据分组进入骨干网之前的安全保护措施,并对IPSec分组的工作过程做了解释.     

一种改进的模糊C均值聚类算法

针对经典的C均值聚类算法以及模糊C均值聚类算法所存在的两个方面的问题：一是算法对初始聚类中心的过分依赖性,通常的聚类算法往往对于不同的初始聚类中心会得到不同的聚类结果;二是算法需要预先知道实际的聚类数目,而在实际应用中,聚类数目却是未知的。基于此提出了模糊C均值聚类算法的一种改进算法,即在标准的模糊C均值聚类算法的基础上,给目标函数加入了一个惩罚项,使得上述问题得以解决。并通过仿真实验证实了新算法的可行性和有效性。     

点和边有容量约束的网络最大流新算法

针对目前网络最大流算法存在的问题,研究一种适应性更广的新算法。定义了有向路径和残量网络的概念,依据可行流分解定理,引入人工智能中搜索的方法,以邻接矩阵为网络数据存储结构,提出条件约束下的网络最大流新算法。最后,通过实例进行了算法测试和比较。算法测试表明：点和边有容量约束的网络最大流新算法是完全可行和有效的。     

基于远程线程注入的进程隐藏技术研究

Windows系统平台下的进程隐藏方法中远程线程注入技术比较常见,但常规的远程线程注入技术难以避过安全检测技术的检测。针对于此,提出了基于APC机制的远程线程注入技术,通过利用APC机制实现新的攻击策略,以达到进程隐藏的目的。并在分析技术原理基础上,针对该技术改进了安全检测方案。在实际检测中该攻击方法隐蔽性更强,能有效对抗常规的安全检测技术。     

一种基于H.264/AVC的快速帧间模式选择算法

为了解决帧间模式选择计算量大的问题,提出了一种快速算法。算法利用编码模式的利用率信息和时空相关性来预先判定当前宏块最可能的编码模式,从而大大加快了模式选择的过程。算法缩小了候选模式的范围,并采用阈值来提高预测准确度。仿真结果表明,该算法在编码质量只有轻微下降的情况下明显降低了计算复杂度。     

基于模糊多目标决策的网格资源分配策略

针对网格计算提出了一种新的基于模糊多目标决策的资源分配策略。该策略以用户满意度为主要目标,通过组建模糊多目标决策模型来解决用户的资源选择问题。详细描述了该策略的实现方法,通过对模型的分析,表明了该模型不但可以满足用户的要求,还可以提高资源的分配成功率和利用率。