摘要：瞿榕画的女孩极有意思：多是大头娃娃；少有肢体语言但突出强调眼瞳；色彩和背景提炼得很平和很纯净。

摘要：一件艺术作品不只是一件娱乐品,它还是一所思想库;一件艺术作品,不只是美好生活的一种象征,它还是一个力量的体系。所以一件真正的艺术作品不仅有愉悦与真实,还要有一定的力量、激情与深度。随着时代的发展,科技的进步,艺术所具有的震撼人心的力量越来越少见了。艺术的独特性与知识经济的“COPY”文化,存在着一定的矛盾,这一方面会导致艺术的降格,另一方面则应该提升商品的艺术水准。

摘要：传播与策划专业核心能力集中在创意策划、编辑加工、传播运营三方面。随着国家、地区对文化重视程度的提升和新媒体领域日益表现出的文化特色,文化素养成为支撑传播与策划专业学生核心能力的重要素养。文化通识课程提升传播与策划专业核心能力,需要做到结合市场需求确定文化通识课程培养目标、正确处理专业核心课程与文化通识课程之间的关系、改革文化通识课程教学理念和方法,真正发挥文化通识课程在专业核心能力培养中的作用。

摘要：介绍串行A/D转换器MAX186的数据采集过程及串行D/A转换器TLC5615的控制输出过程,并叙述了上述两种芯片与MCS-51单片机在同一系统中的接口技术及软件设计原理和实现细节。

摘要：影响力最大化旨在从网络中识别k个节点,使得通过这k个节点产生的影响传播范围最大.该问题在病毒营销领域具有重要的应用背景,它已经引起了学术界和工业界的广泛研究.该文作者观察到已有的研究工作大多数只是针对单一网络,即在给定的一个网络上识别k个节点使得其在该网络上产生最大的影响范围;然而,随着社交网络的普及,丰富多样的社交平台不断涌现,以满足不同的社交需求,这使得社交人群不被局限在一个网络内,而是分布在不同的社交网络上.这种变化的一个直接影响是使得基于病毒式营销的应用,例如单一网络上的产品推广愈加不能满足推广的广度需求,很可能是单一网络上的用户量不能达到推广的目标人群数量,又或者广告商期望在多个网络平台上找到k个用户以最大化影响传播范围.为此,在文中,作者研究多社交网络上的影响力最大化问题.该文首先仔细地研究了影响力最大化问题在单一网络和多社交网络上的不同,并提出了实体的自传播特性以在多个网络之间建立联系.之后,作者提出了多社交网络上的影响计算模型来建模节点间的影响力,然后扩展了基于树的算法模型以适应多社交网络上的影响力最大化问题.基于所提出的影响计算模型和扩展的基于树的算法模型,作者提出了多种策略的优化算法.例如通过深层次挖掘自模特性来避免冗余计算,通过使用影响增益上界近似准确的增益来加速种子选取过程等,最后通过真实数据集上的实验表明文中所提方法在性能和影响范围上都优于已有的算法.

摘要：三维网格分割是计算机图形学的一个重要的研究方向,近年来不断涌现出各种新的分割技术.主要关注基于聚类分析的三维网格分割技术,介绍了三维网格分割的2种常见类型,并对分割技术所转化的数学问题进行阐述,总结了一系列常用的网格属性.依据算法类型将现有算法划分为5类,所基于的分割技术分别有区域生长、多源区域生长、层次聚类、迭代聚类以及谱聚类.针对不同的分割目标和所利用的网格属性,对各分类下的分割算法进行对比讨论;同时给出4种角度的评估准则,以展示不同应用场景下各类分割算法的优缺点,并指出了三维网格分割的发展趋势和应用方向.

摘要：根据DW-1000以上断路器本身特点,控制回路必须在操作环节中具有闭合时的防重合闸功能.本文新设计的电动控制电路能可靠地使用断路器的动作循环做到:合闸-分闸-储能-待命,同时也满足了快速切换并快速合闸.

摘要：刘熙载的词论美学思想将绘画领域的点染技巧和文学领域的意象创造实现了自然的融合,围绕审美意象的创造,从形式美到内容美,全面阐述了以点染艺术技法为轴心的诸多创作技巧。在"艺者道之形""诗乃天人之和"美学观的指导下,在创作技巧上提出了"起收对并重""骚人三味""以不言寄言""神光所聚,一动万随"等命题。作为过渡性的美学家,刘熙载的点染说在全面总结继承中国古典美学的同时,也为中国古典美学的现代转型打下了理论基础。

摘要：于高校学生党建工作而言,"互联网+"带来了很好的发展机遇,同时也因其开放性传播、复制性传递、扁平化延伸而面临现实困境。需要师生党员加强理论学习和新技术的运用,分析互联网+党建的现实困境,紧跟时代步伐,提高自我约束力,自觉树立正确的理想信念。高校党建工作应加强监督和引导,营造健康的党建网络大环境,开展朋辈互助,发挥榜样力量,提高党建工作针对性。主动探索高校党建工作规律,理性设计"互联网+党建"工作模式。

摘要：单幅图像雨雾去除是计算机视觉研究的热点之一,现有的去雨方法往往需根据雨的特性恢复图像,忽视了场景中的雾以及场景深处雨累积的影响。提出了一种新型单幅图像去雨雾方法,设计了一种基于先验知识的三阶段单幅图像去雨雾框架。首先,将深度图作为图像透射率的引导,利用暗通道先验知识对输入图像的低频部分去雾,然后,采用残差网络学习高频雨痕特征,最后,引入条件生成对抗网络(conditional generative adversarial network,cGAN),对图像局部细节进行精细化修复,cGAN对图像的空间信息和纹理细节更为敏感,能有效恢复去雨雾过程中丢失或未能填补的细节。分别用高质量的合成雨雾数据集和真实数据集进行实验测试,结果表明,本文方法在峰值信噪比和结构相似度上均较基准方法优,能将雾浓度各异和雨分布变化情况下的图像恢复至细节丰富的干净场景图。