摘要：艺术形态由于其表现媒介不同而呈现多样化,艺术的表现媒介是艺术现象的外部表征,同时也对艺术的本体起着决定性的作用。艺术表现媒介对艺术的任务、创作方法和诞生和成熟的标志等都有着极其重要的影响。通过考察这些影响,建立起艺术媒介和艺术本体的联系机制,透过艺术的表现媒介便可认识并掌握艺术的本体规律,从而按照规律发展艺术。

摘要：以马克思在《1844年经济学哲学手稿》首次提出的劳动异化概念为出发点,从以劳动者为核心的人、劳动工具、劳动环境的系统优化设计,劳动空间中人文关爱的浸润设计,创新科技在劳动空间中的迭代更新和应用设计,更普惠地面向大多数劳动者群体的服务设计,塑造劳动者价值认同、文化自信的精神文明设计等五个维度展开,结合案例分析,重新思考中国经济高质量发展的新语境之下工业设计价值边界拓展的新方向;结合劳动异化的观点就工业设计如何塑造社会最普遍劳动者的劳动价值认同,如何潜移默化地影响劳动者的深层意识形态等进行了工业设计本体价值意义的研究和分析。

摘要：为了研究材料艺术与色彩的关系,通过材料本身固有色的色相、纯度和明度基础训练,反映材料艺术设计有色彩规律及色彩层次,色彩的运用与材料不是孤立存在的,而是相互联系,相互制约的。

摘要：A small prototype of an active-target time projection chamber detector based on the gas electron multiplier(GEM) readout technique was designed and *** calculations were performed to analyze the electric field distribution and optimize the *** particular,a guard ring installed above the GEM foil may play an important role in shaping the electric field in the gas vessel and improving the overall performance of the *** best results were obtained at a guard-ring voltage of-950 *** using a collimated a-particle source,an energy resolution of 3.6–4.0 ke V can be achieved for deposited energies of 18–21 keV,respectively.A position resolution of less 0.2 mm was observed along the electron drift direction,whereas the resolution in the readout plane was approximately 0.45 mm.A time resolution of less than 20 ns was *** using helium as the primary working gas as well as the target material,a t a elastic scattering events can be clearly imaged.

摘要：针对使用深度学习进行医学图像分割时出现的网络退化问题,通过融合更大尺度的特征映射实现更加精确的图像分割,提出一种基于循环残差卷积神经网络的图像分割算法.首先引入循环卷积模块实现离散步长上的特征提取,提高图像上下文语义信息的利用率,实现更多、更广泛的特征映射提取;然后结合残差学习单元与循环卷积单元形成循环残差卷积模块,替换普通卷积神经网络的前馈卷积单元以解决深层网络模型面临的网络退化问题;最后引入全尺度跳跃连接将不同尺度下的特征图融合,生成分割图像.在PyTorch环境下用3个数据集与其他4种算法进行比较的实验结果表明,所提算法的分割性能更好,图像分割的精确度更高.

摘要：简述了望江挑花艺术历史渊源,深入挖掘其文化内涵与艺术特征,融合现代设计理念、技术标准及社会需求,探究其在家具设计中的创新与应用方式。通过提取挑花的图纹元素、材质色彩及针法工艺特征,运用移植、变形及重构等现代设计方法,完成基于传统望江挑花艺术特色的现代家具设计实践,以期推动望江挑花艺术的持续发展与创新。

摘要：针对传统的线性调频(linear frequency modulation, LFM)信号参数估计方法在脉冲噪声环境中无法准确提取参数信息的问题,设计了两种非线性幅值变换函数(nonlinear amplitude transformation, NAT),即attenuation-NAT(A-NAT)函数与increasing bounded-NAT(IB-NAT)函数,推导证明了大幅值脉冲样本经A-NAT或IB-NAT变换后,存在有界的二阶统计量,且LFM信号变换后仅幅值发生变化,相位信息不变。对经过NAT变换后的含噪信号进行吕氏分布(Lv’s distribution, LVD)分析,根据LVD域的峰值坐标即可实现LFM信号的参数估计。由实验结果可知,所提方法无需获取噪声先验信息,在强脉冲噪声条件下,仍可准确提取信号参数信息,具有良好的鲁棒性。

摘要：针对现有图像去模糊算法存在的处理模糊种类单一、耗时长等问题,提出了一种基于聚集残差生成对抗网络的图像去模糊算法.首先,利用生成对抗网络,生成重建图像判别标签,使最后生成的图像更加接近清晰图像;其次,结合聚集残差网络与通道注意力模块,构成特征提取模块,提取中间层的有用特征信息;最后,采用WGAN的Wasserstein-1距离与感知损失结合作为损失函数训练模型,保证生成图像与清晰图像在内容上的一致性.在PyTorch环境下用GOPRO数据集和Kohler数据集测试所提算法,并与L0范数先验、暗通道先验、特异性去模糊、DeepDeblur,DeblurGAN等算法进行对比.实验结果表明,所提算法应用于复原运动模糊图像和高斯模糊图像时,峰值信噪比等评价指标均高于其他算法,并且耗时更短.

摘要：徽州地区具有丰富的文化艺术遗产资源,对高校艺术设计教育具有重要的开发利用价值。充分挖掘徽文化中的艺术素材,结合艺术设计各专业方向的教学特点与需求,探索尝试多样化的融合形式,同时构建多元化的教学成果展示与转化平台,将徽州文化艺术资源深度融入地方高校艺术设计教育,以期更好地培养应用型人才,服务地方经济社会发展,进而促进安徽地区文化振兴、艺术人才振兴和文化创意产业振兴。

摘要：凡是经典的艺术作品,都是可遇不可求的,最佳的案例就是王羲之的《兰亭序》。可见,可遇不可求有多高妙。“发现画派”用乱涂戏抹,用乱中出绝,去追求可遇不可求。与“发现画派”乱涂戏抹、无拘无束的自由和自然相比,胸有成竹、意在笔先的传统画法往往容易显得刻板、僵化和俗套,就算是心想事成,也很难达到可遇不可求的水平。无论是齐白石的虾、徐悲鸿的马,还是梵高的自画像,尽管同一题材的很多作品的画面构成不同,但无论是虾、是马,还是梵高的自画像,相似度都很高,并且可模仿和可复制的难度都不大。