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检索条件"基金资助=四川音乐学院数字媒体艺术四川省重点实验室资助"
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认知工作分析在智能交互设计教学中的应用
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实验室研究与探索》2025年 第1期44卷 171-176,218页
作者:王建民 许忆芊 付倩文 杨洁琪 王萍 由芳同济大学艺术传媒学院上海201804 同济大学智能型新能源汽车协同创新中心上海201804 同济大学设计创意学院上海200092 中山大学深圳研究院深圳518057 
复杂系统人机交互是汽车人机交互设计教学中的重要一环。依托用户体验实验室多年智能汽车交互研究背景及设备环境条件,在传统的设计教学模式基础上,以智能座舱交互设计为主题,将认知工作分析方法引入研究生课程。课程中,学生自主选择设...
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感官沉浸下的视觉再造:以澳门文旅元宇宙的设计实践为例
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《家具与内装饰》2023年 第10期30卷 58-63页
作者:郭羽 李翠 黄光辉澳门科技大学人文艺术学院中国澳门999078 四川音乐学院数字媒体艺术四川省重点实验室四川成都610021 
旨在探讨澳门文旅元宇宙的设计特征、不足之处与未来可能。元宇宙时代,文旅产业正在经历一场前所未有的生态革命,多重数字技术再造了人类感官,实现了身体的在场,试图完成在文旅拟态环境中的深度沉浸。聚焦澳门地区的文旅元宇宙实践,发...
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四川清音知识表示及语义关联构建研究
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《图书馆学研究》2024年 第2期 63-74页
作者:周树斌 张佳明 陈红丽华中师范大学信息管理学院 四川文化艺术学院音乐舞蹈学院 
针对四川清音的基本知识结构进行详细梳理分析,从宏观非遗项目和微观清音曲目两个层面实现四川清音外部管理特征和内部音乐特征的知识表示。在知识表示的基础上,从场景、复用、事物、联系、约束、评价6个层面进行四川清音的本体设计,为...
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二次元文化在食品包装设计中的应用误区及其本土化策略
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《食品与机械》2021年 第7期37卷 112-115页
作者:杨琳内江师范学院四川内江641100 
针对具体实践中,二次元文化在食品包装设计中存在一系列不利于市场竞争力提升的误区,文章指出通过对传统文化人物形象的动漫创新、对细分市场进行本土动漫形象创新,以及以大众审美为基础进行个性化本土动漫设计创新等途径,可以实现二次...
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论当代我国影视动画受众的准确定位
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《电影文学》2022年 第16期 97-101页
作者:陶克彦 朱宁无锡太湖学院艺术学院江苏无锡214064 数字媒体艺术四川省重点实验室(四川音乐学院)四川成都610041 
准确定位受众对影视动画的发展十分重要,造成我国当代影视动画受众定位不准确的主要原因有:对影视动画作品存在偏见;对动画创作的定位过高、限制过多;对国外动画作品的引进疏于管理;受众定位年龄过低等。通过与时俱进界定动画片的受众群...
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数字创意下自贡恐龙动漫IP的产业开发研究
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《出版广角》2021年 第16期 86-88页
作者:杨琳内江师范学院张大千美术学院 
在《中华人民共和国国民经济和社会发展第十个五年规划和2035年远景目标纲要》中,数字化被列为发展战略,数字创意产业成为当下研究的热点。“动漫产业+文化遗产”的模式能实现数字创意的开发和推广,但自贡恐龙在动漫IP发展的过程中,...
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剧打击乐的传承与创新
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四川戏剧》2024年 第9期 108-111页
作者:白海四川音乐学院 
剧打击乐是音乐中重要的组成部分,它以丰富的节奏和变化,为剧表演增添了韵律和张力。然而,随着时代的变化和观众需求的多样化,剧打击乐也面临着传承困难和创新缺乏的双重挑战。当下剧打击乐迫在眉睫的问题是解决其传承推广...
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共生·流动:成都公共音乐空间的建构——以成都音乐坊为例
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四川戏剧》2022年 第7期 181-185页
作者:冯朗 李悦平四川大学艺术学院 
成都音乐坊以“用音乐共生改变城市”的愿景积极响应成都“国际音乐之都”的建设。为了尽可能进行贴合实际的观察记录、经验描述与理论介入,本文选取成都音乐坊作为代表性个案,加入部分实证分析,并结合空间政治经济学与音乐社会学的研...
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仪式·杂糅·共同体:网络动画的审美流变
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《电影新作》2024年 第1期 118-125页
作者:周红亚 曹天鸣西华大学美术与设计学院 
网络动画成为国产动画发展中最活跃的部分,从文化变迁入手可以更好地观察其不同历史阶段的审美品格。起步期表征为青年抵抗社会变动的亚文化现象,呈现出风格强烈的仪式化美学样式;伴随网络空间的扩张,过渡期的网络动画开始与主流文化合...
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一种基于样本空间的类别不平衡数据采样方法
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《自动化学报》2022年 第10期48卷 2549-2563页
作者:张永清 卢荣钊 乔少杰 韩楠 GUTIERREZ Louis Alberto 周激流成都信息工程大学计算机学院成都610225 电子科技大学计算机科学与工程学院成都611731 成都信息工程大学软件工程学院成都610225 成都信息工程大学管理学院成都610103 伦斯勒理工学院计算机科学系美国纽约12180 
不平衡数据是机器学习中普遍存在的问题并得到广泛研究,即少数类的样本数量远远小于多数类样本的数量.传统基于最小化错误率方法的不足在于:分类结果会倾向于多数类,造成少数类的精度降低,通常还存在时间复杂度较高的问题.为解决上述问...
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