摘要：文化产业与旅游产业密不可分,通过本土文化的植入和品牌文创产品的创意,能够有效提升旅游产品附加值,带动当地经济的转型升级和发展。响堂山石窟位于邯郸市峰峰矿区,主要代表了北齐时期佛教造像、石窟寺及石刻艺术的成就,现为市级以上保护单位,资源十分丰富。本文以响堂山石窟艺术为切入点,通过文创设计将传统文化进行现代创意表达,推动文化传承与创新,促进本地文化与旅游产业的融合发展。

摘要：本文探讨了艺术课程设计与实施在学前教育中对儿童发展的意义。它深入探讨了艺术教育在丰富儿童艺术体验方面发挥的关键作用,从而培养了他们的创造力、批判性思维和情感表达。本文分析了目前在学前教育环境中实施艺术课程所面临的问题,强调了个性化教学方法、整合课程资源和提高教师专业技能的必要性。该研究提出了克服这些挑战的解决方案,旨在为儿童提供更丰富的艺术体验。通过关注这些领域,本文旨在为改善学前艺术教育做出贡献,确保儿童有机会充分发展他们的艺术潜力,同时促进他们在批判性和创造性思维以及情感表达方面的全面成长。

摘要：在当今社会,随着科技的不断发展和市场需求的日益多样化,艺术设计类专业应用型人才逐渐受到重视。传统的毕业设计成果不够突出、不切实际,无法满足社会对多元化人才的需要,更得不到社会的认可,学生面临毕业等于失业的现状。文章通过现状分析、改革内容、改革目标等逻辑关系,从设计实践、评价系统、成果转化等角度提出改革,以期为艺术设计类专业毕业设计提供更加合理全面的规范体系,为学生就业搭建最优质的沟通桥梁,同时也促进艺术设计学科建设与专业发展。

摘要：许昌历史悠久,文化灿烂,尤其是东汉末及三国曹魏时期,许昌为魏五都之一,政治稳定、经济繁荣,造就了汉画像艺术的繁荣发展。许昌汉画艺术以其题材多样,雕刻手法细腻而成为中国汉画艺术中的一朵奇葩,具有较高的史料、文献和艺术欣赏价值。

摘要：随着我国对优秀传统文化越来越重视,民间剪纸艺术已经逐步进入小学美术课堂教学实践当中,且已经成为推动小学美术教学改革、促进传统文化继承和发扬、提高学生核心素养的现实路径和重要体现。基于此,本文首先分析了传统剪纸艺术在小学美术教学中的运用价值;其次,以人教版小学美术《对折剪纸》这部分知识的教学为例,从“了解剪纸”和“教学实施”两个方面讨论了传统剪纸艺术在小学美术教学中的实践策略,希望为广大小学美术教师更好地开展教学活动提供有益参考。

摘要：在新文科与新工科的双科融合背景下,以视觉传达设计专业的实践教学课程包装设计课程为例,在教学改革中坚持“以学生发展为中心”的教学理念,在教学过程中以文工融合的沉浸式体验学习方法、CDIO教学理念,将授课过程总结为“12345678”的教学模式,每一个数字代表不同的含义,覆盖教学过程的课前、课中、课后三个环节,更好地凸显教学中的授课节奏和过程。

摘要：会展建筑一般具有规模大、功能需求复杂、人流集散量大、火灾荷载高等特点,存在消防车道布置、防火分区划分、安全疏散组织、防排烟系统等消防设计难点,需要采用特殊消防设计手段来解决。本文以某国际会议中心项目为例,通过对其消防设计难点进行深入分析,给出了相应的解决措施,保证了建筑的消防安全,成果可供类似会展建筑参考。

摘要：萧俊贤是晚清至民国时期著名的书画家、教育家。他的绘画艺术风格多样,作品面貌丰富,构图简练,同时具有现代感,有鲜明的艺术特征。萧俊贤诗书画俱佳,书法及绘画用笔苍劲老辣。萧俊贤笔下的作品流露出异乎寻常的美学气质与精神意趣:一为自在本色,二为气韵雅正。萧俊贤先师古人,后师造化,通过不断的临仿和实践,能够将古人的智慧和自然的韵味融合在自己的作品中,创造出独特而有魅力的艺术风格。

摘要：图数据,如引文网络,社交网络和交通网络,广泛地存在现实生活中.图神经网络凭借强大的表现力受到广泛关注,在各种各样的图分析应用中表现卓越.然而,图神经网络的卓越性能得益于标签数据和复杂的网络模型,而标签数据获取困难且计算资源代价高昂.为了解决数据标签的稀疏性和模型计算的高复杂性问题,知识蒸馏被引入到图神经网络中.知识蒸馏是一种利用性能更好的大模型(教师模型)的软标签监督信息来训练构建的小模型(学生模型),以期达到更好的性能和精度.因此,如何面向图数据应用知识蒸馏技术成为重大研究挑战,但目前尚缺乏对于图知识蒸馏研究的综述.旨在对面向图的知识蒸馏进行全面综述,首次系统地梳理现有工作,弥补该领域缺乏综述的空白.具体而言,首先介绍图和知识蒸馏背景知识;然后,全面梳理3类图知识蒸馏方法,面向深度神经网络的图知识蒸馏、面向图神经网络的图知识蒸馏和基于图知识的模型自蒸馏方法,并对每类方法进一步划分为基于输出层、基于中间层和基于构造图知识方法;随后,分析比较各类图知识蒸馏算法的设计思路,结合实验结果总结各类算法的优缺点;此外,还列举图知识蒸馏在计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等领域的应用;最后对图知识蒸馏的发展进行总结和展望.还将整理的图知识蒸馏相关文献公开在GitHub平台上,具体参见:https://***/liujing1023/Graph-based-Knowledge-Distillation.