敦煌壁画仕女的造型与服饰初探

本文通过对敦煌壁画仕女形象成因的分析,认为敦煌仕女人物造型特征在于从宗教逐渐演绎为世俗人物,其艺术特点在于完美地表现出了女性的灵动与自然形象,其服装造型与服饰特色在于能够充分体现女性娇柔婀娜的曲线和妩媚浓郁的色彩效果。     

基于MCU新型智能励磁仪的设计与实现

提出了一种以现代化的单片机控制技术为基础,结合D/A转换、模拟电子开关、功率放大、液晶显示和串行通信等技术实现对铁磁材料的磁滞回线进行测量的新方法,并在该方法的基础上成功设计并研制出一种新型智能励磁仪,将新仪器与分析仪、上位机等进行联机试验,结果表明新仪器具有更加友好的用户界面,所得实验数据的精度高、可靠性好。同时新仪器具有手动/自动两种工作模式,且可以实现与上位机的数据通信,自动化和智能化程度大大提高。     

电气控制台的工业设计要素分析及改进设计

首先对电气控制台的工业设计要素进行分析，继而在保持产品基本结构和原有工艺装备不变的前提下，对其进行改进设计，并从造型、色彩和人机交互三方面阐述了设计理念。通过该例可见工业设计在机电产品开发中的重要作用。     

基于序列图像的湍流退化图像复原方法研究

提出一种基于序列图像的湍流退化图像复原方法,该方法通过非刚性配准技术对湍流退化图像的变形进行校正,对校正后的图像再通过滤波的方法去除图像中残存的噪声,最终得到复原图像。实验表明,使用该方法对湍流退化图像进行复原能够得到较好的复原结果。     

结合改进的U-Net和Morphsnakes的肝脏分割

目的 精确的肝脏分割是计算机辅助肝脏疾病诊断和手术规划的必要步骤,但由于肝脏解剖学的复杂性、邻近器官的低对比度和病态等原因,使得肝脏分割在医学图像处理领域仍然是具有挑战性的任务。针对腹部图像器官边界模糊及传统U-Net模型实现端到端的分割时精确度不高等问题,设计了一种基于改进的U-Net （IU-Net）和Morphsnakes算法的增强CT图像肝脏分割方法。方法 首先根据CT图像头文件信息对原始数据进行预处理并构建数据集,然后使用构建好的数据集训练IU-Net,训练过程中使用自定义的Dice层评测图像分割结果的准确率,最后通过OpenCV和Morphsnakes对初始分割结果进行精细分割,最终实现增强CT图像中肝脏的精确分割。结果 实验数据包括200组增强CT,160组用于训练,40组用于测试。本文算法分割准确率达到了94.8%,与U-Net、FCN-8s模型相比,具有更好的分割效果。结论 本文算法可以准确分割增强CT图像中各种形状的肝脏,能够为临床诊断提供可靠依据。     

静水压变化下橡胶结构吸声性能的计算与分析

应用有限元方法计算静水压力变化下几种橡胶吸声结构的形变和吸声性能。结果表明，静压变化对复合渐变过渡型空腔的橡胶结构的形状和吸声性能影响最小。在静水压4．5MPa以内，随静压增高，几种典型腔体结构的吸声频带都朝向高频端移动，与实际测试结果变化趋势一致。     

Authorware中灵活控制Flash一法

最近同事用Authorware制作<云房子>课件,碰到一个难题,从素材库中找到一段现成的云朵变化的Flash动画,而这段动画是完整而连贯的,但脚本要求云朵的每次变化必须暂停,学生描述后,再由教师控制继续播放.同事不想重新制作这段Flash,问我有没有办法在Authorware中控制Flash的播放.     

网络汽车扬帆起航 e时代车市更精彩

互联网日益普及的今天,理所当然地要进入到汽车领域。综合运用了汽车音响、计算机技术、导航技术及自动语音识别技术,将汽车带入一个将音响、视像与通讯三结合的信息网络空间。信息技术革命正在推动汽车设计翻开新的一页。无论是美国、欧洲或者日本,车商们无不将小轿车的自动化、智能化和网络化列为21世纪市场攻势的有力手段。为此,车商们同IT厂商的合作开始翻开新的一页。今后,汽车和互联网通信将紧密联系在一起。     

一种基于PN训练序列的OFDM符号定时算法

作为第四代移动通信的核心技术,正交频分复用(OFDM)系统越来越受到大家的关注。而OFDM同步技术则是OFDM系统中的一项关键技术。针对Schmidl&Cox提出的同步算法存在符号定时很难准确测定的缺点,提出了一种新的基于PN训练序列的OFDM符号定时算法。在Schmidl&Cox算法基础上,重新对训练序列的第一个符号进行设计,并对符号前半段按伪随机序列进行重排。从理论分析和仿真结果表明,时间度量曲线会出现单一"脉冲"值,避免Schmidl&Cox算法产生的平台和平缓的峰。与传统符号定时方案相比,算法同步性能更好,符号定时更精确,是一种非常有效实用的方案。     

基于感性工学和BP神经网络的服务机器人头部形态设计研究

目的产品的形态设计要素和用户对产品的感性意向评价之间的关系很难被准确表达。在服务机器人产品的形态设计中,将用户的感性需求准确表现到最终的方案设计中一直是亟待解决的难题。方法运用感性工学中的语义差异法和BP神经网络算法,对服务机器人头部形态的设计要素与用户的感性意向评价之间的关系进行分析。结果最终拟合出这两者之间的映射关系,并在此基础上运用VB语言将训练好的BP神经网络模型接入三维建模软件中,构架出服务机器人头部形态的辅助造型设计系统。结论使得造型过程更加理性,极大地提高了设计效率。下一步的工作应建立更科学、全面的服务机器人辅助造型设计系统,包括将本研究成果扩大到服务机器人的整体外形设计中;将不同的设计约束条件对造型产生的影响作为BP神经网络的输入层纳入到拟合过程中等。