研究动画角色的类型化、系列化

动画角色类型化、系列化设计是动漫产业向多元化发展的一环,它能使动画片中角色更感人,更具明星效应,同时产生更大的商业附加值。在我国,动画角色造型质量上不去这一现象,这已成为阻碍中国动画设计产业不断发展的重要瓶颈。文章主要分析美国、日本经典动画片中角色的类型化、系列化,找到他们合乎时代要求并成功的原因,得出趋同、趋异的动画角色系列化设计方法,为创新角色设计找到可以依据的途径。     

基于VTK三维地震数据体绘制系统框架

针对地震数据信息量大的特点,文中提出了一种针对三维地震数据体绘制系统的框架。解决的方法是将数据处理、用户交互、渲染绘制分离成三个模块,并且设计了层次结构来保持模块之间的独立性,便于各个模块的修改、更换和扩展,提高了可视化绘制系统快速开发的灵活性。基于三维可视化开发工具包VTK,设计并编程实现了一个地震数据体绘制系统界面。通过实验结果证明,此体绘制方案是可行的、有效的。     

PACS系统架构与数字化医院建设

随着我国科技的快速发展和对医院制度的改革,越来越多的新科技引进到医院管理中,医院逐渐步入数字化管理。将PACS系统新型技术应用到医院中,使得医院信息化建设由以病人费用为中心的收费信息,转变为以病人信息为中心的临床信息,全面地解决了医院数字化存档及通信问题,提升了医院信息化管理层次。文章对PACS系统在数字化医院中的建设,首先对PASC系统的发展做出了介绍,然后详细地阐述了PACS系统的设计,最后对我国的数字化医院建设中PACS的应用进行了分析。     

一种动态Q值多标签识别算法的性能分析

EPCglobal组织发布的第二代超高频射频识别空中接口协议EPC-C1G2协议可同时识别多个标签,该协议采用时槽ALOHA算法来解决多标签识别时产生的碰撞问题。文章首先介绍了EPC-C1G2协议多标签碰撞解决所需的参数和命令,指出协议中的Q值决定了解决碰撞时所用的时槽数。时槽数越多,标签越不容易碰撞,但识别时间越长,因此,恰当地选择Q值可以在标签识别时间和识别标签数之间找到最佳点。文中同时给出了一种动态Q值算法,该算法可根据标签碰撞解决的实际情况动态调整Q值,使标签识别更高效。文章最后对这种多标签识别流程的性能进行了仿真分析。     

脉冲噪声环境下宽带循环平稳信号DOA估计算法

针对传统二阶循环相关算法在脉冲噪声环境中的显著退化问题,本文以α稳定分布为噪声模型,提出基于分数低阶循环相关的波达方向(Direction of arrival,DOA)估计算法。利用分数低阶循环相关的相移特性,将宽带循环平稳信号的DOA估计问题转化为"中心频率"为ε的窄带问题,解决了宽带情况下DOA估计困难的问题。计算机仿真结果进一步验证了此算法的有效性,且性能优于传统SC-SSF(Spectral correlation signal subspacefitting)算法。     

多站虚拟量测变换均值无源定位算法

在多站无源均值定位算法中,为了解决部分传感器间夹角过大或过小所导致的定位精度下降问题,提出一种基于虚拟量测变换的多传感器管理无源定位算法.首先在全局坐标系下分析了传感器间夹角对误差几何稀释度(GDOP)的影响,进而得到双站获得较好定位精度的夹角约束关系;其次针对不满足该约束关系的传感器组合提出一种虚拟量测变换定位算法,通过空间管理的方法达到对传感器的优化布站,并结合算法的实施步骤对其原理及特点进行了理论分析,尤其对变换前后的交点精度进行了比较.仿真结果表明虚拟量测算法的定位精度要明显优于均值算法,进而说明该算法的有效性及传感器管理在多站无源定位中的重要作用.     

基于DWT的水印嵌入规则性能研究

在数字水印研究中,一个重要的问题是水印的不可见性与鲁棒性之间的折中。根据实际应用,数字水印的嵌入规则主要有乘性规则、加性规则和一种区域融合嵌入规则。本文主要从数字水印的抗攻击性方面,结合不同的嵌入规则,对各种常见图像攻击进行测试,在检测不同嵌入规则性能优劣的同时,为水印方法的选择与应用,提供指导和参考,以达到最佳的使用目的。     

Photoshop色阶和曲线工具的对比分析

介绍了Photoshop软件中色阶和曲线工具的主要功能。通过几种不同的色彩调整示例,给出了色阶和曲线工具达到同样调整效果的方法要点和对比分析,从而得到曲线和色阶工具在调整功能、范围和难易等方面的区别,方便在实际应用中针对不同的调整效果选择不同的调整工具。     

Dual local learning regularized nonnegative matrix factorization and its semi-supervised extension for clustering

Neural Computing and Applications - Nonnegative matrix factorization (NMF) has received considerable attention in data representation due to its strong interpretability. However, traditional NMF...     

Customer knowledge discovery from online reviews

The explosive growth of Chinese electronic market has made it possible for companies to better understand consumers?? opinion towards their products in a timely fashion through their online reviews. This study proposes a framework for extracting knowledge from online reviews through text mining and econometric analysis. Specifically, we extract product features, detect topics, and identify determinants of customer satisfaction. An experiment on the online reviews from a Chinese leading B2C (Business-to-Customer) website demonstrated the feasibility of the proposed method. We also present some findings about the characteristics of Chinese reviewers.