摘要：艺术博物馆已经逐步成为一个城市文化环境建设的重要组成部分,但艺术博物馆本身及其周边环境的整体融合性设计却未得到足够重视。本研究通过介绍美国北卡罗来纳州艺术博物馆选址、建筑和公园自然环境的设计理念和建造过程、使用现状,分析艺术博物馆如何做到单体建筑设计、自然环境与艺术的融合,进而引发对现代艺术博物馆建设新的思考。

摘要：物联网是对传统互联网的拓展与延伸,可将不同信息传感设备与互联网结合,实现“人”、“机”和“环境”之间的信息交互。近年来,物联网在农业生产领域得到了广泛的应用与发展。在农业生产中使用传感器、嵌入式系统和执行器实现对农业环境信息的采集与通信。数据传输与集合是农业物联网技术的核心,如何实现数据高性能传输与存储是当前农业物联网系统亟待解决的关键问题。为此,提出了一种基于无线传感器网络和物联网开源网关的环境监测系统,允许在AWS上实现可扩展的物联网解决方案,且使用低成本的硬件和基于Linux系统的开源网关平台形成完整的新型物联网系统。通过搭建测试环境对系统运行功能和性能进行测试与分析,结果表明:提出的方案具有良好的功能体验与性能表现。研究结果对于解决农业物联网的发展与数据通信具有一定的推动作用。

摘要：古建筑文物是中华文明悠久历史的见证,承载着中华民族的智慧与传承。然而,随着时间的推移,这些珍贵的文化遗产往往面临着自然和人为因素的破坏,使其完整性受到威胁。因此,古建筑文物的修缮与保护至关重要。文章旨在探讨古建筑文物的修缮与保护方法,使其更具艺术价值与观赏价值。

摘要：Transformer是一种革命性的神经网络模型架构,最初为自然语言处理而设计,但其由于卓越的性能,在计算机视觉领域获得了广泛的应用。虽然关于Transformer在自然语言处理领域的应用有大量的研究和文献,但针对低级视觉任务的综述相对匮乏。简要介绍了Transformer的原理并分析归纳了几种变体。在低级视觉任务的应用方面,将重点放在图像恢复、图像增强和图像生成这三个关键领域。通过详细分析不同模型在这些任务中的表现,探讨了它们在常用数据集上的性能差异。对Transformer在低级视觉领域的发展趋势进行了总结和展望,提出了未来的研究方向,以进一步推动Transformer在低级视觉任务中的创新和发展。这一领域的迅猛发展将为计算机视觉和图像处理领域带来更多的突破,为实际应用提供更加强大和高效的解决方案。

摘要：以中英古典私家园林为研究对象,选取中国明代私家园林拙政园和英国18世纪自然式风景园斯陀园为例,借鉴叙事学理论分析两者的叙事逻辑,并运用横向对比的研究方法,从构建的发端、隐喻、方向和美学四个方面比较中英两国私家园林的相似性与差异性,发现中英园林在寄托情感、宣布政治立场和传达哲学观、人生观等方面存在相似性和差异性,而中英园林的差异则根源于两国的文化差异。通过这种比较研究,可以帮助景观设计师更好地理解园林背后的文化内核,从而重新思考传承传统文化与吸纳外来文化之间的平衡关系。

摘要：涪陵页岩气田为推动数智化转型,利用气藏管理平台和数据中心,优化报表生成,实现报表重要信息可视化,提高了报表的智能化水平。应用中,涪陵页岩气田800口井的数据标准化、报表自动化、信息可视化运行面临数据质量、算法黑箱、用户满意等方面的挑战,需进一步拓展功能、保障质量、升级体验,以提供更高效、更准确的数据处理和分析方法。

摘要：为揭示钢箱梁内敷电缆火灾的辐射分布特征,采用FDS数值模拟,研究了电缆尺寸和横隔板间距对辐射范围的影响,分析了钢箱梁起火腔室内的火焰辐射与烟气辐射特征,并构建辐射预测公式,进而得到临界安全距离。结果表明:随火源功率的增加以及横隔板间隔的减小,辐射影响范围明显增大,考虑钢箱梁多腔室与钢结构传热特性,修正后的McCaffrey烟气层温度误差可小于5%;综合考虑火焰辐射与烟气辐射的辐射分布预测模型可有效预测钢箱梁内距火源中心大于0.6 m区域的辐射分布。以10 kW/m^(2)作为临界引燃热通量界定箱梁电缆敷设的临界安全距离,则钢箱梁内电缆敷设的最小安全距离为0.8 m。

摘要：在“双碳”背景下,有机衔接古城居民的通勤、生活出行与游客游览是把握绿色交通和历史文化创新发展的契机。以西安古城为例,采用交通模型预测技术探索绿色出行的目标制定,以街道空间优化为抓手,起到优化古城交通结构、改善出行品质、促进古城商贸文化核心区建设和提升城市影响力等作用,以期为其他历史城区街道空间优化提供参考。

摘要：针对投篮机器人对目标球识别跟踪过程中,受到目标球运动图像质量较低,且球可能会被场地、人员等遮挡的影响,造成跟踪效果较差的问题。提出一种新的投篮机器人高动态目标球抗干扰跟踪方法。在明确投篮机器人系统结构,确定其现有检测问题的基础上,使用Gabor滤波器对感知子系统获取的视频帧图像进行消噪处理,突出目标特征和轮廓表征;利用背景差分算法提取得到目标边缘轮廓,使用注意力模型完成可跟踪和不可跟踪的投篮机器人目标球跟踪。在对比实验测试中,所提方法能够精准识别发球空间点以及准确追踪目标球,并且平均绝对误差较小,具有较好的抗干扰能力,能够准确地跟踪高动态目标球。

摘要：自2022年底一系列大型语言模型(大模型)发布以来,以大模型为研究热点的新一代人工智能、(AI)技术在各行各业引起高度重视,随即出现的专业大模型更将重塑千行百业。月球与行星科学领域作为科学技术前沿的代表,建立该领域的专业大模型是今后的必然趋势。本文在多模态大模型的基础上首次提出了月球与行星科学多模态大模型的概念,并从其定义、设计及应用场景等细节展开详细阐述和讨论。模型旨在帮助更多人认识月球并了解月球,同时协助更多学者处理并分析月球与行星数据,促进挖掘月球与行星大数据间的隐式或非线性关系,主动发现并解决未知科学问题,率先推动大数据驱动科学发现这一新的研究范式在行星科学领域落地生根。