全媒体时代综艺晚会的发展策略探析

全媒体技术的发展推动我们进入全媒体时代,在全媒体时代下,综艺晚会要以引领大众的审美潮流以及与观众保持较强的互动作为发展方向。总结了全媒体时代下综艺晚会的有效发展策略,包括精心策划、利用高科技等。     

几款演播室用的新型电容传声器

传声器(又称话筒或麦克风)是演播室进行播音和录音的基本器材,其性能优劣会直接影响播音和录音的效果,因而备受演播室工程师们关注,纷纷不惜花重金为各自的演播室配置高品质的传声器。随着技术进步和市场竞争,近几年来传声器的性能和制造质量比过去有明显改进,价格则呈下降趋势。过去售价数千元的演播室用电容传声器现在最便宜的只需花一两千元即可买到。下面介绍几款今年上市的演播室用的新型电容传声器。     

打造数控High-End音频前级放大器（二）

本前级放大器可供选择的组成方案较多．在动手制作之前应首先根据自己的需要选定采用哪种方案．以便确定需要制作的电路板类型、数量和需要购买的元件。如果要同时对两个以上的声道实现音量控制．则每增加两个声道就需要相应增加一块电路板，并将它们并联起来使用。方法是：将每块电路板的CS、Mute、SCI，K、 5V和地线分别对应连接起来，     

几种常用存储卡简介

为了把某些有用的信息保存下来并实现数据交换,许多新型数码相机、数码摄像机和部分笔记本电脑等便携式电子产品都附有一只叫做存储卡的小型记忆媒体。这些存储卡体积小、重量轻、本身不带电池和活动零件,携带和使用都十分方便。然而,各厂家生产的存储卡主要用于各自的整机产品,其型号、结构和外形尺寸各不相同,不能互换使用。因此,我们对一些常见的存储卡应该有所了解。下面对此作一简单介绍。     

基于小波变换的泄露故障特征提取研究

为研究液压系统管路泄漏对压力脉动信号的影响,提出利用改进的小波消噪算法和小波包对压力脉动信号进行消噪和特征提取;针对传统小波变换阈值函数在去噪处理中存在的恒定偏差、不连续等缺点,提出一种改进阈值函数和新阈值相结合的新方法,将该方法与平移不变量方法相结合,避免了传统小波变换去噪时在不连续点存在的Pseudo-Gibbs现象;通过利用改进小波消噪方法和小波包对FESTO试验系统采集的正常和故障压力脉动信号进行分析比较,研究结果表明,不同工况下压力脉动信号3个主要能量频带的分布特性,可以作为泄露检测和识别的故障特征。     

一般均质地面承载力现场试验

为了评判施力盘作用下地面的承载安全,进行了一般均质地面承载力静态与动态荷载现场试验.采用平板载荷静态加载方法进行了模拟施力盘静态荷载的平板载荷试验,根据相似准则π定理进行了缩比施力盘动载试验.在现场试验的基础上研究了静载条件下沉降量随时间变化的S-t曲线,不同尺寸承载板在相应载荷作用下的地面土体沉降量之间关联关系的P-S/D曲线及动、静荷载下载荷与沉降量关系的P-S曲线以及动静载荷对比的P-S曲线.分析结果表明:对于进行现场试验的均质地面,S-t曲线表明静态加载方法合理;P-S/D曲线在极限载荷内呈线性比例关系;动载下的沉降量S远远小于静载条件下的沉降量S,动载下的土体变形刚度较静载下的变形刚度高,瞬间动态荷载造成的地面沉降可忽略.     

“90后”大学生价值选择的冲突与融合

主体的价值选择遵循其普遍的逻辑过程,即价值认知—价值判断—价值践行—价值调节.“90后”大学生价值选择的冲突集中表现为:价值理解中主体本位与客体本位的冲突,价值认同中主流与非主流的冲突,价值判断标准中一元与多元的冲突,价值判断过程中理性与非理性因素的冲突,价值践行中行为动力的冲突、主体自身意志力的冲突,价值调节中主体自我认同和自我反思之间的冲突,社会情境变化和主体价值选择相对恒定之间的冲突等.教育者应当通过采取科学的价值认知引导模式,建立合理的价值选择协调机制,探索有效的价值选择养成方法,促进大学生价值选择中的冲突趋于融合.     

基于改进YOLOv7的小目标检测

目前的目标检测技术已趋于成熟,但小目标检测仍是研究的难点。针对目标检测过程中小目标检测更容易出现漏检等问题,提出一种改进的YOLOv7目标检测模型。结合特征分离合并思想,对YOLOv7网络模型中的MPConv模块进行改进,以减少网络特征处理过程造成的特征损失,并通过实验确定放置改进MPConv模块的最佳位置。由于小目标检测过程中容易出现漏检的现象,利用ACmix注意力模块提高网络对小尺度目标的敏感度,降低噪声所带来的影响。在此基础上,使用SIoU替换原YOLOv7网络模型中的CIoU来优化损失函数,减少损失函数自由度,提高网络鲁棒性。在Okahublot公开的FloW-Img子数据集上进行实验,结果表明,对于数据集中的密集、小目标和超小目标三种情况的图片,改进后的YOLOv7网络模型相比原网络,漏检情况得到明显改善,且mAP达到71.1%,相比基线YOLOv7网络模型提升了4个百分点,检测效果优于原网络模型与传统经典目标检测网络模型。