摘要：构建一个艺术品牌绝非朝夕之功,它深刻凝结了行业群体对于艺术理想和文化气象的解读、取舍与认同。在新时代文化浪潮的席卷下,对中华优秀传统文化的呼吁和需求与日俱增,文化的复兴与繁荣成为彰显民族自信的标志。中国民族音乐作为中华优秀传统文化的重要组成部分。

摘要：分析AI生成广告作品的精细化与高效率对市场和从业人员的影响,为了使AI更好地服务于广告行业,文章针对创意人才提出新的要求,并对行业发展提供相应策略。

摘要：现代人生活各种忙碌,回到家之后就是各种躺。俗话说＂能坐着就不站着,能躺着就不坐着＂,好像只要有了手机就有了全世界,但是生活真的这么无聊么？当然,作为设计师来说,在枯燥的生活中,他们更会自己找乐子,于是创造出了一系列脑洞大开的设计。

摘要：为了更准确地获取各地的水位变化,需要建立时间和空间分辨率更高的水位监测方法。首先,利用Envisat、Cryosat-2和Sentinel-3A这3颗测高卫星分别提取青海湖2002—2010年、2011—2015年和2016—2020年的水位信息,构建统一基准的水体水位的时间序列;然后,结合青海湖的实测水位,并使用均方根误差(RMSE)和相关系数(R)作为精度评估指标;最后,验证3颗雷达测高卫星在青海湖水位反演的精度,基于卡尔曼(Kalman)滤波融合多源测高数据获取了青海湖2002—2020年的水位时间序列。结果表明:青海湖的水位呈逐年上涨趋势,最快以0.36 m/a的趋势在升高;Envisat、Cryosat-2和Sentinel-3A在青海湖的反演水位与实测水位的RMSE分别为0.54,0.13,0.14 m,相关系数R分别为0.36,0.89和0.97;此基础上,使用Kalman滤波获取的多源数据融合反演水位的RMSE和R分别为0.20 m和0.98,较卫星反演水位RMSE降低了17.10%,R提高了5.10%。Kalman滤波的多源测高数据融合反演水位有效弥补了单个卫星的时间分辨率低的缺点,精度较卫星反演水位显著提高,为更多内陆水体水位的变化建立高时空分辨率的水位时间序列奠定了基础。

摘要：为探索以用户为中心的设计在视障人士购物车中的应用,解决视障人士独立购物难的问题,提出基于多感官通道路径下的产品构建MSAPAD理论框架。针对视障群体的用户研究,提出POEIMTS观察框架,即用户、目的、空间、沉浸式活动、使用行为与信息、时长及服务,分析视障用户特殊的行为特点;通过行为—意义的映射,重构产品的设计要素;从视障用户及专家视角拟定评价指标集,引入层次分析法和熵权法分析意义簇,得到视障用户真正的需求,该方法为视障人士购物车创新设计提供参考。

摘要：集装箱无蓄能围护结构箱体能耗和室内温度波动都较大,传统的围护结构设计方法无法将室内温度有效维持在舒适的温度区间内。将相变储能技术合理地应用于集装箱围护结构设计中能够大大提升其热工性能并有效地调整室内的温度波动。以微胶囊相变材料为例,通过利用Design Builder软件模拟分析法研究建筑内扰、相变层设计等影响参数对其调温性能的影响规律,分析相变材料在集装箱箱体复合围护结构中的适应性设计方法,可知集中在白天使用的集装箱建筑采用厚30 mm、相变点为29℃的相变复合墙体能够有效提高建筑夏季热舒适度,得出集装箱相变复合围护结构优化设计方法及对室内热舒适的影响规律,为相变材料在集装箱建筑中的设计应用及评价方法提供了理论支持。

摘要：近年来,国内园林、风景园林等相关专业教学中的建造类活动发展迅速,赛制、赛程和评奖工作日趋完善。建造成品在创意性、技术性和造型艺术方面的水平逐年提高。从“建造”一词的源头出发,简述了国内外教学中建造类活动的研究及实践,分析了建造类活动产生背景及特性,选取代表性案例,从建造的模型和实体、材料的理解和运用、模式的协同和高效、活动的宣传和推广、后期的管理和发展、资金的节约和增效6个方面对建造活动的过程作分析和思考,希望对此类活动未来的发展有所帮助。

摘要：为获取优化健身类App用户体验,设计健身类App的方法。文章分析了心流理论对于健身类App的意义,并从发生心流体验l的必要条件出发,总结了健身类App设计的十二个原则,并结合“keep”“wakr”“咕咚”等案例,构建心流理论下健身类App设计模型。拓展了健身类App设计领域的理论体系,为后续的研究提供新的视角与思路。

摘要：[目的/意义]探讨知识贡献活动的制约因素及其作用机制,为专业虚拟社区的未来发展任务提供实证支撑。[方法/过程]通过扎根理论的部分程序抽取开放式访谈得到的制约因素,借助解释结构模型和行动者网络理论分析制约因素的作用机制。[结果/结论]18个知识贡献活动的制约因素整体上形成了一个复杂的由多级层序结构组成的动态行动者网络,涉及用户心理和状态、用户体验、系统功能与设计、信息质量以及运营机制五类行动者。专业虚拟社区需要把握未来发展任务的轻重缓解,首先解决信息质量和运营机制等关键问题。

摘要：直肠癌是常见的消化系统恶性肿瘤,转移方式以淋巴转移为主,淋巴结转移决定治疗方案及疾病预后。目前评价直肠癌淋巴结转移主要依赖高分辨MRI,但基于MRI形态学诊断淋巴结转移的主观性强,诊断结果无法完全一致。人工智能(artificial intelligence,AI)能够深度挖掘医学图像的定量信息,为评估直肠癌淋巴结转移提供了新的途径。本文总结了近年来基于MRI的AI评估直肠癌治疗前和新辅助治疗后淋巴结转移的研究进展,并进行小结和展望,以期帮助读者了解基于直肠癌MRI评估淋巴结转移的AI研究存在回顾性研究多、数据集规模不一、模型效能参差的局限,为未来设计前瞻性、多中心、大数据的AI研究提供参考。