超奇着装的符号学意义:希普霍普风格的经典诠释和结构性分析

希普霍普风格(hiphop style)是与20世纪90年代说唱音乐文化相联系的一种充满争议的着装形式.人们对它的分析和诠释一直以符号学的结构性研究方法为基础.不同时间段中的符号学体系彼此分离,在建立这个体系中的诸多因素和所蕴含意义的关系方面,需要考虑三个编码操作(coding operations),即范式对齐(paradigmatic alignment)--极端的观点、外延意义和内涵意义(denotation and connotation)--字面的意义和延伸的意叉、修辞手段(figurative devices)--暗含的喻义.研究结果依据希普霍普风格系统符号和常规着装系统符号间的辩证关系,揭示了这一体系的结构.常规着装体系的组成要素由此得以揭示,支持希普霍鲁系统的象征性语言也被描述了出来.希普霍普风格被当作一种与超奇着装设计相关的服装体系的范例加以分析,而这种风格与普通着装形式是对立的,这种分析对相关理论的发展有着积极的意义.     

基于ARM平台的嵌入式系统以太网接口的设计与实现

介绍了嵌入式以太网接口的设计与实现,采用S3C44B0x微控制器与以太网控制芯片RTL8019AS进行硬件设计,并对S3C44B0x的性能,RTL8019AS逻辑结构和工作原理及相关寄存器设置进行了分析和讨论,给出了相关硬件连接图及驱动程序的移植,实现嵌入式以太网的数据传输器并成功应用于电力远动系统的改造。     

变电站基建施工智能辅助管理系统的开发与应用

结合嘉兴电力局多年电力基建施工管理经验,研究开发变电站基建施工智能辅助系统,用各类信息化科技手段管理变电站施工过程中的质量、安全、标准工艺,提升变电站基建施工水平.     

基于改进粗糙集理论与概率神经网络的变压器故障诊断研究

提出了一种基于改进粗糙集理论与概率神经网络的变压器故障综合诊断方法.利用了粗糙集理论的决策表约简技术,去除冗余信息,并引入可辨识矩阵,更加快速地去除故障冗余属性,减小了约简过程的复杂度.将得到的最小决策表作为改进的概率神经网络的训练样本,提高了PNN的训练速度和诊断的准确率.实例证明,该模型不仅能在信息不完备的情况下进行有效诊断,而且可以提高诊断速率及正判率.     

基于有限差分的二维Helmholtz方程外问题快速求解方法

针对二维Helmholtz方程外问题,基于有限差分法进行离散,提出一种有效的快速求解方法。通过傅里叶变换和LU分解方法,将离散方程简化为维数较小的界面方程,对界面方程给出了一种有效的预处理共轭梯度法。     

固溶温度对CuZnAl合金形状记忆性能的影响

研究了Cu-26．87Zn-3．85Al(wt％)形状记忆合金固溶温度对其形状回复率的影响。结果表明，该合金采用固溶 上淬工艺处理后，在600℃～720℃范围内，形状回复率随着固溶温度的升高迅速增加，在720℃后趋于稳定，达到最大值；固溶温度越高，合金晶粒越大，会对其力学性能造成负面影响，在能保证合金形状记忆性能的基础上应尽量保证合金的晶粒小，因此其最佳固溶温度是720℃。将该合金在室温下自然时效一个月后，由于马氏体稳定化，其形状回复率有小幅度下降。     

复杂图形直接输入的数控线切割自动编程技术─—描图式数控线切割自动编程技术

论述了无尺寸标注的复杂图形用描图方式直接输入计算机的数控线切割自动编程技术。只要将需编程的图形在数字化仪上描绘一遍，就能将图形信息直接输入到计算机中，通过软件立即转化为线切割３Ｂ程序或ＩＳＯ代码。     

水龙头注射模的设计

分析了水龙头的塑件工艺特点，介绍了水龙头注射成形模结构及模具的工作过程。模具设计的结构特点是侧浇口形式的单分型面，为侧向抽芯注射模。经过生产验证，该模具结构设计巧妙，操作方便，使用寿命长，塑件达到技术要求。     

基于椭圆模型的手势识别与仿真

在手势识别系统的研究中,手势分割是实时手势识别系统的一个重要环节,视觉的手势识别系统中解决准确实时分割问题的方法,是利用肤色信息提取手势区域,但易受到光线和环境的影响.在对图像检测前,对 RGB 空间进行颜色均衡,减少光线对肤色检测的影响.并在建立肤色模型的时候,对肤色样本集进行均匀化,在此基础上统计分析建立椭圆模型.与传统的 RGB 肤色模型的手势分割相比,能够在复杂背景下进行手势分割.经仿真得到了较好的分割效果,具有较强的光照适应性,对提取几何矩特征,建立手势库,采用神经网络识别手势,实现实时的静态识别具有良好的效果.     

基于高斯混合模型的阴影消除算法

关于阴影消除是智能监控系统的重要组成部分,且对后续的识别和跟踪有很大的影响。根据改进的高斯混合模型检测出目标,用高斯混合阴影模型来检测阴影,并用高斯平滑滤波处理检测的结果。然后动态选择合适的阈值对图像做二值化处理,进一步对结果进行形态学滤波。经过整个过程的处理,得到了较为完整的轮廓,很好的消除了阴影,提高后续的识别和跟踪的准确性和可靠性。实验表明,算法能较好地消除阴影,且具有较好的实时性和鲁棒性。