摘要：强大的数字电影技术创造的数字拟像和拓展的媒介功能致力于开掘观众的感官功能,促使他们展开具身体验,自觉主动地运用审美知觉把握审美对象和关照电影的审美特征。观众进入数字电影的审美体验,在数字真实的具象化满足、数字奇观的在场式沉浸、互动叙事的参与式体验、虚拟现实的移情式认同中实现了数字时代的审美超越,获得了更为真实、丰富、自由的审美意义。

摘要：传统的硬币处理系统忽略了硬币的真伪检验,且硬币整理计数精准率较低。为了弥补传统硬币处理系统的不足,集中机械、电子等多种专业技术,尝试开发一套硬币分类、整理、包装机械系统。该系统能够利用数字信号处理(Digital Signal Process,DSP)控制器检验硬币真伪,而且可以运用激光扫描统计硬币数量并加以整理,同时可以利用搓纸机构等装置自动包装硬币。经过功能测试,验证了系统设计方案的可靠性。测试结果显示,该系统能够有效且精准地完成硬币的分类、整理、包装处理。

摘要：城市河流是城市生态系统的重要组成部分,是城市形象展示的重要载体,也是城市与自然沟通的桥梁。保护城市河流的生态环境,完善城市河流生态结构,能在一定程度上提升城市整体景观品质与生态价值。随着城市建设的快速发展与变化,原有城市景观功能的需求也随之改变,对城市河流景观的提升也有了新的定义。本文以海口五源河河流生态修复项目为例,从河流生态系统的组成要素入手,应对多变环境的多功能需求,重建河岸、河道、河漫滩等结构系统,从而形成完整的河流湿地系统,从河流生态修复的角度,探索城市河流景观提升的新路径和模式。

摘要：基于上海提出全力打响“四大品牌”、提升城市软实力的社会背景,以南京西路历史文化风貌区为例,通过文献计量分析、田野调查与历史考据等方法,围绕历史文化风貌美学构成、美学特质、风貌美学三个维度,分析南京西路历史文化风貌区提升城市文化软实力和竞争力的历史原因和关键要素。研究表明,南京西路历史文化风貌区美学特质对于上海城市软实力发展和建设“上海文化”品牌有着凝心铸魂、聚力汇智、培根固本的重要作用。

摘要：对工程可行的大型行波堆堆芯概念设计和核燃料优化设计进行分析,并对行波堆的运行、控制进行研究。分析结果表明,行波堆的固有安全特性能够有效地保证其运行安全。优化设计可实现从开始启堆就得到展平的径向中子注量率分布,并随着行波的燃烧自动调整为更为平坦的平衡态分布;行波堆长期燃烧的状态可通过堆芯优化设计先行设定,启堆时与平衡态之间的偏离通过燃烧自动纠正。燃料组件的结构优化,能够显著改善中心通道与边、角通道之间的流量分配,能够在温度反馈的基础上,通过主动调节反应堆冷却剂泵的转速,进而改变冷却剂流量以实现功率控制。但是,仅依靠主泵的流量控制还无法实现对15%额定功率(PN)至100%PN的功率调节。甩负荷工况下需要A组停堆控制棒的参与。

摘要：为培养具有创新创业能力的复合型设计人才,该文在以学生为中心的教学理念指导下,探索以能力为导向、以项目为驱动的教学方法。基于对设计管理课程现状和教学问题的分析,提出将知识模块融入项目任务,利用项目式教学任务自主、方法灵活、效果明确的特点,依据创新创业能力结构,对课程的教学内容、教学过程和考评体系进行探索和实践,有效提高了设计专业学生的创新创业能力。

摘要：台区配电峰值超负荷产生的原因各不相同,在系统中生成了大量的数据,影响预警效果。为此,基于数据挖掘设计了台区配电峰值超负荷预警系统。构建配电网的数据挖掘系统,提前完成台区配电数据的集成、筛选以及预处理等准备;设计包含八大模块的预警系统,将挖掘出的数据输入到预警系统中,利用系统中的预测模块得出最可能产生超负荷的部位,并通过超负荷监测与预警模块中的绝对指标与相对指标决定是否发出预警信号,实现台区配电峰值超负荷预警。实验结果表明,设计系统的预警准确率高、预警用时短和预警效果好。

摘要：当中国博物馆在“以藏品为中心”向“以观众为中心”、“以研究为中心”向“以教育为中心”转变的同时,博物馆教育也正经历从“知识灌输”到“探索发现”、从“系统知识”到“经验和体验”的转变。在教育模式探索的过程中,遇到了很多现实问题。博物馆多元化教育体系所需的教育文创产品研发设计成了必不可少的一环。从互动式教育的配套媒介教具到教育文化衍生产品,是一个创新、探索的过程,升维思考拓宽了另一层教育领域的结果。教育文创的研发有助于教育活动的提升和传播。IP形象的设计、定位以及成果转化,是如今创意时代带来的机遇与机会,同时也是所有博物馆人面临的挑战。

摘要：针对非合作雷达辐射源采用不可控的第三方辐射源导致杂波趋于复杂的问题,提出了根据杂波协方差矩阵特点进行杂波动态化的方法,设计了对杂波动态化处理的非合作雷达辐射源目标检测系统。结果显示:所设置的辐射源与目标信息在杂波动态化处理后,可以通过非合作雷达辐射源目标检测系统提取到准确的辐射源、目标的位置、速度、角度信息。结果表明该动态化杂波不会轻易淹没功率较大的目标,该目标检测系统可以对目标进行数据采集处理,且位置速度误差均不超过1%,对目标跟踪、实际情况下的雷达信号处理有参考作用。

摘要：为了考察辅助变量、时间滞后变量设置的重要性和神经网络中嵌入层对分类变量处理的有效性,利用2015年1月15日-2020年12月31日欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)高分辨率模式(high resolution,HRES)输出产品及中国2238个国家级地面气象站基本气象要素数据集,在全连接神经网络基础上设计4个试验,构建24 h最高气温预报神经网络模型。结果表明:加入辅助变量、时间滞后变量的特征和带有嵌入层的全连接神经网络结构的深度学习神经网络模型对HRES日最高气温预报误差均有订正效果,均方根误差降低29.72%~47.82%,温度预报准确率提高16.67%~38.89%。加入经过嵌入层处理的辅助变量后,可显著提高青藏高原中南部和西南地区东部的平均绝对偏差不超过2℃的正技巧站点比例(比仅用HRES预报因子建模分别提高21.74%和14.17%),在此基础上加入时间滞后变量显著提高上述两个地区的平均绝对偏差不超过2℃的正技巧站点比例(比仅用HRES预报因子建模分别提高40.98%和20.33%),且预报性能更加稳定。