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1.
传统的历史与文学研究通常是案例式地分析具体的文学作品与词人的背景.文学作品的内容、情感与含义和作者的生平经历、师承流派、家国时代背景息息相关,传统的分析方法难以直观地了解以上各项内容的关联.以宋词作为文学作品代表进行分析,提出了一套基于文本关联与时空可视分析的方法.它支持文学研究者从词人的生平轨迹和不同生活年代的背景进行分析与对比,探索不同年代、不同经历的词作在文本主题上的相关性与独特性.并且,通过对宋词文本的音律情感可视化与文本意象的关联分析,让文学研究者拥有多维度的视角去了解宋词文本的特性,不仅仅是分析文本本身,而是支持词作与词人的年谱和时代背景进行交叉验证.与宋代文学研究专家合作,通过对他们进行用户实验研究,证明了该方法可以有效地帮助专家对词人的文学生涯及作品进行深入分析,并探索出新的研究视角,为今后的研究提供了更广阔的分析基础. 相似文献
2.
论工业设计中产品造型设计之特征 总被引:2,自引:0,他引:2
本文系统地论述了工业设计中产品造型设计所具有的特征,双重性,时代性,民族性,协调性,独创性,经济性和模糊性,为企业开发新产品提供了科学的依据。 相似文献
3.
体可视化是一门交互地视觉呈现三维数据场的技术,允许用户直观方便地理解数据中所包含的几何结构和特征信息,在医学影像、石油勘探、大气气象和科学计算模拟等领域得到广泛应用.由于三维数据场内部特征的复杂性,实现高表达力的体可视化需要同时考虑数据的特性和用户的因素.基于感知的体可视化技术在可视化流程中考虑人类感知过程和认知过程的特点,使得可视化的结果符合人类感知特性和习惯,达到有效地揭示数据特征的目的.文中从用户驱动的体数据分析、符合感知的可视化设计和表意性体可视化3个方面对基于感知的体可视化的相关技术进行梳理总结,并指出该领域需要进一步探索的研究方向. 相似文献
4.
电动汽车中永磁同步电机常采用星型联结,因此建立星型联结的永磁同步电机高频阻抗模型是有必要的。首先,采用常见的电机EMI模型(π型)作为星型联结的永磁同步电机EMI模型,使用矢量拟合法推导电机EMI模型等效电路的阶数。在20 Hz~30 MHz范围内,永磁同步电机π型EMI模型的等效电路需要225个储能元件,为了降低电机EMI模型等效电路的复杂性,进一步分析了Γ型阻抗模型和反Γ型阻抗模型,将星型联结的永磁同步电机EMI模型的等效电路储能元件数降到56个。通过对比3种阻抗模型的端口阻抗特性,验证EMI模型优化方法的可行性。将电机EMI模型的等效电路代入电机驱动EMI仿真系统中进行时域仿真,仿真时域波形经EMI接收机模型处理得到噪声频谱。在150 kHz~30 MHz频率范围内,电动机驱动系统EMI接收机测试结果与仿真结果基本一致。 相似文献
5.
6.
7.
在医学研究中会产生大量需要储存、传输的图像数据,如计算机断层扫描(CT)等.医院要处理海量患者的所有数据相当困难,必须对这些数据进行压缩.随着人工智能技术的发展,应用机器学习的医学图像数据压缩方法成为新的研究热点.文中首先总结了传统医学图像数据压缩方法;然后基于机器学习的医学图像数据压缩方法,对各类方法针对脑部CT、肺部CT等不同医学图像的压缩效果进行对比,并对这些方法在压缩率、算法复杂度、重构质量等方面的优缺点进行系统的总结,指出机器学习和感兴趣区域结合的方法可以在享受有损压缩带来的高压缩率的同时保留重要区域的特征信息,比其他压缩方法更贴合医学数据的压缩要求;最后展望了该领域的未来方向和挑战. 相似文献
8.
中国古典诗歌具有工整的句式和悠扬的韵律,这些特点对创作者提出了较高的要求.现有的诗歌生成系统大多着眼于生成模型的效果,用户的参与度和发挥空间有限.基于古诗文网、THUNLP-AIPoet等开源数据,设计并实现了一个面向中国古典诗歌的可视化交互创作系统"为你写诗".其自定义视图支持自定义句式情感;"挥毫泼墨"视图自动生成诗歌作为创作基础,并且可视化诗歌文本的韵律情感等多维度属性;修改辅助视图在创作过程中提供改进建议和候选推荐.通过实例分析和用户调研对系统视图的功能和创作结果的连贯性、情感和韵律进行评价,结果表明了它的有效性和实用性. 相似文献
9.
随着变压器工作频率的提高,趋肤效应和邻近效应引起的绕组涡流损耗也随之提高.将空心管型绕组应用于中频变压器,不但可以提高绕组材料利用率,同时能改善变压器的散热效率.通常计算绕组损耗的模型有Dowell模型和Bessel函数模型,但由于空心管型绕组形状特殊,无法用上述模型计算.为了解决这一问题,提出了一种基于无穷级数的空心管型绕组涡流损耗计算方法,通过镜像法移除变压器磁心对窗口磁场分布的影响,得到空心管型绕组变压器绕组涡流损耗的计算方法.理论分析计算和有限元模型的仿真比较,验证了理论分析的可行性. 相似文献
10.
目的 微博作为一个社交与信息分享平台,日信息量数以亿计,如何高效地搜索用户感兴趣的信息成为亟待解决的问题.提出了一个新颖的用户驱动的可视化微博信息搜索方法.方法 采用特征词及其权重来建模用户的兴趣特征,并基于此建立用户与特征词之间的相关关系.搜索微博信息时,首先定位与检索词相关的微博用户,在相关微博用户的微博中筛选与搜索相关的微博.另外,采用关注度传递算法对搜索进行扩展,将返回的特征词和微博用户进行可视化展示,并提供交互供用户查看与选定特征词或用户相关的微博.结果 实验结果表明,基于本文方法,用户可以高效地定位感兴趣的微博信息.结论 以用户作为桥梁,大大缩小了微博信息的搜索范围,同时采用关注度传递算法对搜索进行扩展,对结果进行可视化展示.实验表明本文方法能够使用户快速搜索出感兴趣的信息. 相似文献