结合先验知识与蒙特卡罗模拟的麻将博弈研究

针对内陆麻将缺乏统一平台和大量牌谱数据,难以设计出基于监督学习的博弈算法的问题,本文设计了一系列将规则、经验与蒙特卡罗方法相结合的博弈算法.首先,分别针对麻将博弈的弃牌模块、听牌模块、吃牌模块提出了弃牌优先级、听牌有效数、吃牌优先级的方法,完善了麻将AI的知识体系,设计了基础版博弈算法Fanfou_ba和优化版博弈算法...     

城市地下管网增强现实系统研究

针对地下管网管理系统存在的管道图空间沉浸感不强,施工监控和碰撞检测等决策不灵活,地面建筑模型数据存储和渲染的问题,设计了城市地下管网增强现实系统。通过高精度定位服务来加载管道数据,采用七参数坐标转换方法将管道的经纬度坐标转换成Unity3D的数据;利用ARCore实现了管道模型的虚实融合;使用视觉惯性测距（Visual Inertial Odometry,VIO）算法实现对移动设备的跟踪。实验结果表明,该系统可实现管道模型与现实场景相融合,多方位实时查看,实时交互等功能,增强了管网管理的空间决策支持能力,降低了海量地面建筑数据处理的难度。     

云南少数民族地区计算机高等教育的现状与思考

本文从云南少数民族计算机高等教育的概念出发,分析了当前云南省民族地区计算机高等教育的现状以及存在的问题,并在此基础上提出了民族地区少数民族高等教育的对策。     

浅谈畲族服饰纹样的寓意与表达

论文从传承传统服饰文化的角度,通过了解畲族服饰纹样的寓意及视觉表述方式,分析其寓意及表达手法,使服饰纹样的寓意及表达方式在畲族传统审美文化探讨中有一个较为理性的地位;同时阐明畲族服饰纹样构成及寓意手法的分析与学习是传承中华民族文化的一个有意义部分。     

光影与人文——城市情景照明系统的设想及其可行性分析

照明,从其诞生之日至今,已发生了巨大变革。从照明设备到照明方式,人们一直在探索并寻求着能够满足切身需求的照明体验。其中商业情景照明的提出,将"互动"这一理念提升至照明设计的主题,并创造出以人为本的全新的照明概念,为现代照明设计的发展注入了新的灵感。本文因此提出了城市情景照明的概念,并通过对情景照明的深入分析,结合对于交互设计和当代互动装置的理解,从多个角度阐述城市情景照明的可行性及其价值体现。     

浅谈色彩体系的规划对城市品牌形象建设的影响——以杭州市为例

色彩设计是品牌战略中一个重要的砝码,城市色彩设计体系的规划对城市文化氛围的营造和城市整体形象的提升有着至关重要的意义,它是在城市特有的地域历史文化的基础上建立起来的,在城市品牌形象的宣传推广中是一个十分重要的设计元素。文章以杭州市城市品牌的打造为落脚点,在讨论杭州市色彩设计体系规划的基础上进一步探讨色彩设计体系规划对城市品牌形象塑造的影响。     

城市轨道交通车站通过能力仿真模型研究

以城市轨道交通站前接轨站和站后折返站为例分析了列车在车站的详细作业过程,提出了车站的抽象模型.基于车站模型设计了列车进路搜索算法,开发了车站列车运行过程仿真系统.该系统可以对城市轨道交通车站进行仿真建模,仿真列车在车站的作业过程,并进行车站通过能力的分析计算.     

Prediction of Alzheimer’s Using Random Forest with Radiomic Features

Alzheimer’s disease is a non-reversible, non-curable, and progressive neurological disorder that induces the shrinkage and death of a specific neuronal population associated with memory formation and retention. It is a frequently occurring mental illness that occurs in about 60%–80% of cases of dementia. It is usually observed between people in the age group of 60 years and above. Depending upon the severity of symptoms the patients can be categorized in Cognitive Normal (CN), Mild Cognitive Impairment (MCI) and Alzheimer’s Disease (AD). Alzheimer’s disease is the last phase of the disease where the brain is severely damaged, and the patients are not able to live on their own. Radiomics is an approach to extracting a huge number of features from medical images with the help of data characterization algorithms. Here, 105 number of radiomic features are extracted and used to predict the alzhimer’s. This paper uses Support Vector Machine, K-Nearest Neighbour, Gaussian Naïve Bayes, eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) and Random Forest to predict Alzheimer’s disease. The proposed random forest-based approach with the Radiomic features achieved an accuracy of 85%. This proposed approach also achieved 88% accuracy, 88% recall, 88% precision and 87% F1-score for AD vs. CN, it achieved 72% accuracy, 73% recall, 72% precisionand 71% F1-score for AD vs. MCI and it achieved 69% accuracy, 69% recall, 68% precision and 69% F1-score for MCI vs. CN. The comparative analysis shows that the proposed approach performs better than others approaches.     

弱边缘电荷耦合器件羊毛图像二值化算法

为解决弱边缘图像二值化产生羊毛几何尺寸失真问题,通过对基于灰度和梯度指数的边缘细化算法研究,结合经典的全局阈值法和局部阈值法,提出了一种电荷耦合器件（CCD）羊毛图像自动二值化算法。该算法将sobel算子和斜坡边缘模型引入现有边缘细化算法中,既增加寻找边缘点环节又改进灰度调整因子,达到提高处理效率和避免人为干预的目的;在分析最大类间方差法和Bernsen法的基础上,结合全局和局部阈值处理各个子图像,从而强化边缘细节,降低失真度。实验结果表明,与传统方法相比,该算法对于弱边缘图像二值化具有良好的性能。