说唱 民歌 中国风

“辣妹子辣，辣妹子辣，辣妹子辣妹子辣辣辣……”2009春晚周杰伦、宋祖英完美“英伦组合”《本草纲目＋辣妹子》让观众倍感新奇。两首似乎并不搭界的歌曲，在节奏、副歌旋律、编曲感觉上竟然有异曲同工之处，尤其周董唱到《本草纲目》的高潮部分的饶舌与宋祖英的美声混搭得天衣无缝，听过后很多人大呼过瘾。     

陕北民歌的双四度旋律特点探究

正中华文化博大精深,其中华音乐亦是光彩斑斓,陕北民歌是一支永开不败的花,有人说它是一朵奇葩,在无尽的民歌花丛中是那样的靓丽夺目。我不知道这朵花是何时发的芽,但确定的是它早在祖辈时便已经枝繁叶茂了。它生长在那片古老的黄土地上,勤劳朴实的劳动人民用自己的智慧不断地哺育着它,岁月将它变成了人们抒发感情的工具、人们心底深处的故事和留在人们脸上的那一道道皱纹,它是黄土高原上一段真真切切的抹不去的历史。     

蒙古族民歌在现代歌曲创作中的渗透

蒙古族民歌来源于蒙古族人民生活之中,其展示出的是蒙古族人民真实的生活图景,无论是歌曲的内容还是歌曲的风格都对现代歌曲有着深远的影响。因此本文主要就蒙古族民歌对现代歌曲创作中的渗透进行一下简单的分析。     

论陕北民歌在民族声乐教学中的重要性

陕北民歌被誉为"黄土高原上的艺术奇葩",因其特有的艺术魅力,在声乐教学中具有重要的意义。陕北民歌运用于声乐教学,可以传承优秀的中华文化,彰显民族声乐的时代价值,提升大学生审美的品味,培养大学生艺术创造能力。欣逢大时代,为了凝聚正能量、实现中国梦,身为高等教育、音乐教育工作者,有责任让陕北民歌更好地唱遍全球,在世界上每一个角落长久流传。     

流量计的分类及其特点

0引言 测量流体流量的仪表统称为流量计或流量表,流量计是工业测量中重要的仪表之一,随着工业生产的发展,对流量测量的准确度和范围的要求越来越高,流量测量技术日新月异,为了适应各种用途,各种类型的流量计相继问世。目前已投入使用的流量计已超过100种。     

一种先分类后融合的变化检测的计算机实现方法

对于全色影像或者多光谱图像的单波段影像的变化检测,我们可以将不同时段的图像进行假彩色合成,然后根据合成的假彩色图像显示的色彩进行判断。彩色图像含有更多的信息,我们却不能采用上面的方法来进行变化检测。先分类后融合[1]的变化检测方法既适合于灰度图像,也适合彩色图像。本文针对这一种变化检测方法提出一种具体的计算机实现时的方法和技巧。     

基于分类融合的武汉市多时遥感影像监测

利用多相时遥感影像监测环境变化是目前最快捷和有效的手段之一。本文以武汉市两个时期的TM卫星影像为试验数据，通过使用分类融合的方法，监测武汉市的、城区和树林的动态变化，并分析了变化的原因和对环境的影响，提出了武汉市改善环境的方法和建议。     

基于Bayes 方法的多感觉信息融合算法及其应用

人类通过手对目标物的掂碍和触摸,可以估计其重量与导热性等,进而推断目标物可能属于哪一类,同样,利用机器人的力觉和热觉,可以实现有限样本内目标物的分类问题,本文分析了Bayes方法及其在信息融合中的应用,并将其推广到机器人中解决多传感器的信息融合问题,文中以实例形式说明,如何将机器人的力觉信息与热觉信息融合进行多目标的分类,最后用实验比较了融合前后系统的决策性能。     

遥感融合图像分类精度的研究

把不同空间分辨率的TM和IRS遥感图像进行融合,综合了不同传感器数据所提供的信息,增强了图像的清晰度,改善了解译效果。对遥感融合图像进行分类,分类精度达97.90%,效果优于TM图像(分类精度为89.39%)。     

河北民歌《小白菜》的艺术特征

正河北民歌其题材广泛、内容丰富、结构工整、体裁多样。河北省的传统民间歌曲不仅是一种重要的音乐类别,同时不同的民间歌曲也体现出河北省各个历史时代、各个地区或民族在政治经济、自然地理环境、等各方面的诸多特征,因此河北民歌应该成为河北省传统音乐文化历史发展的重要积淀。河北省民歌资源丰富,根据记载,河北各地录入《中国民间歌曲集     

TM和SAR遥感图像的不同层次融合分类比较

多传感器遥感图像为分类技术提供了更多的地物特征信息,有助于提高分类精度,增强计算机自动解译的能力,减少遥感图像的后处理时间。给出了ＴＭ 和ＳＡＲ遥感图像根据信息处理所在的不同层次融合分类特征的选取及分类方法,并从融合分类的精度和计算时间消耗上对哈尔滨市附近地区５１２×５１２ 大小的ＴＭ和ＪＥＲＳ１ 的ＳＡＲ图像的不同层次融合的分类进行比较,指出特征层融合是ＴＭ和ＳＡＲ遥感图像融合分类的最理想层次     

农业资本形成的特点

从农业发展的历史看,农业资本形成特点有:①农业自身的积累是农业资本的主要来源;②农业资本的积累伴随着工业化过程,使农业资本的流失成为必然;③增加劳动投入,可以在短期内弥补农业资本流失造成的资本不足,但从长远看是行不通的,必须逐步缩小农业资本的流失部分;④农业生产的特点和农业生产的环境决定农业资本的形成必须依赖外部流入。     

基于深度学习的数据融合方法研究综述

数据融合是最大程度发挥大数据价值的关键,深度学习是挖掘数据深层特征信息的技术利器,基于深度学习的数据融合能够充分挖掘大数据潜在价值,从新的深度和广度拓展对世界的探索和认识。综述了近几年基于深度学习的数据融合方法的相关文献,以此了解深度学习在数据融合中应用所具有的优势。分类阐述常见的数据融合方法,同时指出这些方法的优点和不足。从基于深度学习特征提取的数据融合方法、基于深度学习融合的数据融合方法、基于深度学习全过程的数据融合方法三个方面对基于深度学习的数据融合方法进行分析,并做了对比研究与总结。总结全文并讨论了深度学习在数据融合中应用的难点和未来需要进一步研究的问题。     

特征融合的多标签文本分类研究

作为多标签文本分类的一个重要步骤,目前特征提取方法已取得重大进展,但基于深度学习的特征提取方法存在获取特征单一、不全面等问题,因此,本文提出新的特征融合提取模型,即使用BiGRU提取文本的全局特征,Capsule network提取文本的局部特征和位置信息,同时使用TF-IDF提取文本的统计特征。实验证明该模型在公共数据集RCV1-V2和AAPD上的性能都得到改进。     

基于BiTCN-DLP的恶意代码分类方法

为应对不断升级的恶意代码变种,针对现有恶意代码分类方法对特征提取能力不足、分类准确率下降的问题,文章提出了基于双向时域卷积网络（Bidirectional Temporal Convolution Network,BiTCN）和池化融合（Double Layer Pooling,DLP）的恶意代码分类方法（BiTCN-DLP）。首先,该方法融合恶意代码操作码和字节码特征以展现不同细节;然后,构建Bi TCN模型充分利用特征的前后依赖关系,引入池化融合机制进一步挖掘恶意代码数据内部深层的依赖关系;最后,文章在Kaggle数据集上对模型进行验证,实验结果表明,基于Bi TCN-DLP的恶意代码分类准确率可达99.54%,且具有较快的收敛速度和较低的分类误差,同时,文章通过对比实验和消融实验证明了该模型的有效性。     

基于信息融合的车牌识别

模式识别是计算机技术中的一个重要组成部分,在信息获取与辨认中发挥着重要作用。在本次研究中,重点分析了基于信息融合的车牌识别的相关内容,先分析了信息融合的基本原理,再结合车牌识别,阐述了信息融合下车牌识别的基本算法与应用路径,希望能对相关人员工作有所帮助。     

基于视觉描述符的图像大数据分类算法仿真

图像大数据化是不可阻挡的科技进程,但随着图像数量的增多,传统分类算法在图像识别与分类上具有一定的局限性。为解决大数据图像分类的精确度低下的问题,提出一种融合图像视觉描述符与图像初级特征的分类算法。首先利用迁移学习的优势,从VGG18的最大池化层提取图像的初级特征;然后加个图像预处理,采用“82圆型LBP算子”与“化Canny算子”分别提取同质纹理描述符与边缘直方描述符;最后将图像基础特征与视觉描述符相融合构建基于支持向量机的图像识别分类模型(DES-SVM)。仿真结果表明,经图像视觉描述符与图像初级特征相融合的建模方式,有效的提高了图像分类的精确度,较传统SVM模型相比,DES-SVM模型在UKB图像库与ZBD图像库上准确率、召回率与F指标分别提高了7.85%、8.42%和8.13%。构建的DES-SVM图像识别分类模型通过视觉描述符提取的方式有效的提升了模型的性能。