摘要：针对目前苗族服饰中苗绣纹样设计只探讨其文化内涵而忽略自身的美学价值,且苗绣纹样的布局设计存在模糊性的问题,提出一种基于可拓语义和美度计算的苗族服饰纹样设计方法。通过提取苗族服饰中最具代表性的苗绣纹样的文化美学特征,构建可拓语义表征模型;并运用可拓变换获取纹样设计元素集;构建以平衡度、对称度、节奏度和整体度为主的美度指标体系,运用综合美度计算公式得到美度值最高的纹样布局样本,以此指导苗绣纹样设计元素的布局设计,最终得到新的纹样图案,以此研究黔东南苗族服饰纹样在现代服饰品设计中运用的可行性,为苗族服饰纹样的保护与传承以及创新设计提出新的发展方向。

摘要：植物病虫害问题是农业上的重大难题,准确识别植物病虫害是农业病虫害预防和治理的关键步骤。经验丰富的植物病理专家通过观察叶片状态来进行诊断,不仅费时、费力,对于农民来说还需要付很大的成本来联系专家。因此,在ResNet模型的基础上设计了一种高效的多尺度双注意力模型(Multiscale Dual Attention Network)的植物病虫害识别方法。首先,通过多尺度卷积获取不同尺度的子特征图,然后,使用空间注意力和通道注意力对输入叶片重要特征进行加权处理。深度提取叶片图像中重要的全局特征和局部特征,快速准确的对植物病害进行识别。实验结果表明,在AI Challenge2018的植物病害数据集中,MDANet获得了90.2%的准确率,与其它卷积神经网络模型相比有着明显的优势。