超奇着装的符号学意义:希普霍普风格的经典诠释和结构性分析

希普霍普风格(hiphop style)是与20世纪90年代说唱音乐文化相联系的一种充满争议的着装形式.人们对它的分析和诠释一直以符号学的结构性研究方法为基础.不同时间段中的符号学体系彼此分离,在建立这个体系中的诸多因素和所蕴含意义的关系方面,需要考虑三个编码操作(coding operations),即范式对齐(paradigmatic alignment)--极端的观点、外延意义和内涵意义(denotation and connotation)--字面的意义和延伸的意叉、修辞手段(figurative devices)--暗含的喻义.研究结果依据希普霍普风格系统符号和常规着装系统符号间的辩证关系,揭示了这一体系的结构.常规着装体系的组成要素由此得以揭示,支持希普霍鲁系统的象征性语言也被描述了出来.希普霍普风格被当作一种与超奇着装设计相关的服装体系的范例加以分析,而这种风格与普通着装形式是对立的,这种分析对相关理论的发展有着积极的意义.     

基于ARM平台的嵌入式系统以太网接口的设计与实现

介绍了嵌入式以太网接口的设计与实现,采用S3C44B0x微控制器与以太网控制芯片RTL8019AS进行硬件设计,并对S3C44B0x的性能,RTL8019AS逻辑结构和工作原理及相关寄存器设置进行了分析和讨论,给出了相关硬件连接图及驱动程序的移植,实现嵌入式以太网的数据传输器并成功应用于电力远动系统的改造。     

变电站基建施工智能辅助管理系统的开发与应用

结合嘉兴电力局多年电力基建施工管理经验,研究开发变电站基建施工智能辅助系统,用各类信息化科技手段管理变电站施工过程中的质量、安全、标准工艺,提升变电站基建施工水平.     

基于增量集成学习的动态自适应SDN入侵检测

随着SDN网络应用的推广,SDN网络的安全也越来越受到重视,基于模式识别的网络入侵检测由于无法一次性收集完备的训练数据集,使得对未知的入侵行为识别率不高.为提高入侵检测系统的自适应性,提出了增量集成学习算法,并用该算法解决SDN入侵检测问题.该算法利用滑动窗口法获得数据块,对新的数据块进行训练获得子分类器,然后依据在历史数据块和当前数据块的分类结果筛选子分类器进行集成,使得分类模型不断完善从而能够自适应的识别未知攻击行为.通过在NSL-KDD数据集上的实验结果可以看到,该算法可以提高未知攻击的识别率.     

基于有限差分的二维Helmholtz方程外问题快速求解方法

针对二维Helmholtz方程外问题,基于有限差分法进行离散,提出一种有效的快速求解方法。通过傅里叶变换和LU分解方法,将离散方程简化为维数较小的界面方程,对界面方程给出了一种有效的预处理共轭梯度法。     

土壤修复技术浅析

本文介绍了我国土壤污染的现状和修复的市场容量,总结了国内外现有的主要土壤修复技术,并对这些方法进行了评价和比较.对土壤修复今后的发展方向进行了展望.     

水龙头注射模的设计

分析了水龙头的塑件工艺特点，介绍了水龙头注射成形模结构及模具的工作过程。模具设计的结构特点是侧浇口形式的单分型面，为侧向抽芯注射模。经过生产验证，该模具结构设计巧妙，操作方便，使用寿命长，塑件达到技术要求。     

基于高斯混合模型的阴影消除算法

关于阴影消除是智能监控系统的重要组成部分,且对后续的识别和跟踪有很大的影响。根据改进的高斯混合模型检测出目标,用高斯混合阴影模型来检测阴影,并用高斯平滑滤波处理检测的结果。然后动态选择合适的阈值对图像做二值化处理,进一步对结果进行形态学滤波。经过整个过程的处理,得到了较为完整的轮廓,很好的消除了阴影,提高后续的识别和跟踪的准确性和可靠性。实验表明,算法能较好地消除阴影,且具有较好的实时性和鲁棒性。     

聚众事件的建模与实现

在视频监控领域聚众等异常事件检测有着广泛的应用前景,然而相关研究在国内发展还比较缓慢。在这里给出了基于隐马尔科夫模型的聚众事件的检测方法,其简单过程如下:首先在高斯混合模型检测出目标的基础上,针对聚众事件视频序列的特性,完成了关于帧图像二元组的特征提取;然后,在合理选择初始模型的前提下使用Baum-Welch算法训练聚众事件的隐马尔科夫模型;最后通过实拍的视频序列验证其有效性。     

面向边坡危岩的旋翼机环绕航摄处理与分析

针对小范围危岩在单体类圆台形边坡精细化三维模型生产中的不足,提出一种基于边坡坡度对危岩地段开展环绕框架式加渐进式影像数据采集方法,分层分域采集边坡危岩的影像信息,并运用倾斜摄影技术进行三维重建;同时运用传统模仿五镜头航摄建模方法在桂林某铁路段危岩边坡开展了三维重建对比实验并进行了精度分析。分析表明,该方法可以高质地建立类圆台形边坡危岩的实景三维模型,有利于对危岩隐患进行区域锁定与阶段性监测,并为基础空间体数据采集提供较优选择。