摘要：设计说明:《麒麟吐玉书》设计作品是岭南宗祠文化研究的衍生设计部分—丝巾图案设计,其以迹象典故、图案为出发点,结合现代设计手法进行吉祥图案的再设计。《麻韵艺术》作品采用汉麻面料,推行健康环保理念,色彩上结合中国红,装饰上运用中国绳结作为点缀。作品旨在创新服装设计,推动文化传承,发扬中华优秀历史文化。

摘要：通过人工智能算法深度挖掘网管数据、用户级数据、经分数据等各数据之间的关系,找到与流量数据相关的向量或参数作为模型训练的特征构建基站预测模型,提前预知基站即将突发的高负荷,提前扩容,提高用户感知,实现基站流量预测,能较好地解决基站当前面临的容量问题。

摘要：设计一种简易的10T液压机液压系统及控制电路,要求该液压设备紧凑简易,节约设备投入成本,同时也要实现对产品的压型力及压型速度的要求。采用了电磁阀换向阀进行卸荷,简化液压系统和电气控制部分,采用传统的继电器、接触器等传统的低压电气元件,巧妙的对电路进行设计优化。综合应用了双手按钮和脚踏开关自动控制设备运行,一旦油压超压还可通过压力继电器进行安全保护。

摘要：由于网络涉密信息传输性能较差,导致网络涉密信息安全存取效果不佳,增加了网络涉密信息丢包率,因此,该文提出基于双向寻优粒子群的网络涉密信息安全存取方法。通过设计的网络安全涉密信息库,利用网络涉密信息安全存取执行任务特点确定评价函数,判断可用传输连接优劣;采用双向寻优粒子群算法对最差位置进行修正,获取全局最佳适应度值的位置,从而优化网络涉密信息传输性能;依据优化可用连接确定,回避一般的临时文件存储交换信息数据方式;采用内存映像文件形式,在多个进程间共享资源,进一步防止网络信息泄露。结果表明:该方法在网络攻击下的涉密信息丢包率较低,网络涉密信息安全存取匹配度较高,提升了网络涉密信息安全存取效果。

摘要：在数字化转型和高质量发展背景下,评估企业的数据治理和数据管理能力成为数字化转型过程中的重要一环。数字化成为企业新发展模式的主要特征之一,大型建设单位通过制定数字化战略来提升数据管理能力,以减少信息化系统之间的数据孤岛。文章结合建设单位数字化转型特点,制定了包含七大维度,24个二级指标,五个成熟度等级的数据管理能力成熟度评价体系。采用群决策层次分析法对各个指标的重要性进行赋权,以减少单个专家的主观性。根据层次分析法得到的权重,设计并发放调查问卷,采用模糊综合评价方法对Y集团的数据管理能力进行评估,对得分较低的维度和指标提出了改进和提升建议,为建设单位和其他传统行业的数据管理能力评价与改进提供借鉴。

摘要：本系列作品《国魂印记》是以国粹旗袍为蓝本,配以现代高科技面料与工艺,采用最新国产服装建模软件3Dstyle制作完成,结构上结合现代女装结构设计方式收省,分割等,完美地再现了中国女性婀娜多姿的形象。

摘要：为提高狮头鹅养殖禽舍气温预测精度,提出了基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)、支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)融合自回归滑动平均(Autoregressive Moving Average,ARMA)模型的狮头鹅养殖禽舍气温组合预测模型。在建模过程中,运用主成分分析法筛选狮头鹅养殖禽舍气温的关键影响因子,消除变量之间冗余信息,约简预测模型结构;采用SVR-ARMA构建狮头鹅禽养殖舍气温组合预测模型,先通过SVR对气温进行预测,再由基于ARMA模型的残差预测值修正气温预测结果。利用该模型对广东省汕尾市2018年7月21日至2018年7月30日期间的狮头鹅养殖禽舍气温进行预测。结果表明,该组合预测模型取得了良好的预测性能,与标准BP神经网络、标准SVR、PCA-BPNN(反向传播神经网络,Back Propagation Neural Network)、PCA-SVR和PCA-BPNN-ARMA等模型对比分析,其评价指标平均绝对误差、均方根误差和平均绝对百分比误差分别为0.1832℃、0.4540℃和0.0059,均表明所提出的组合模型具有更高的预测效果,不仅能够满足狮头鹅养殖禽舍气温实际精准调控的需要,还为狮头鹅健康养殖和种苗繁育环境精细化管理提供决策。

摘要：央视动漫公益广告《梦娃》一经推出,即刻引起了行内的巨大反响。其主题"我的梦、中国梦",也以琅琅上口、轻松欢快的特点被老百姓广为传颂,影响深刻。在弘扬和践行社会主义核心价值观方面发挥了积极重要的作用。本文从视觉文化和艺术传播机制的角度进行研究,分析《梦娃》成功的重要因素:视觉形态上的民间民族艺术融于动漫化的表现技法,并将传统文化融合于当代国家意识形态上的核心价值观的宣传,以此作为弘扬和践行中华民族传统美德重要媒介,对传统文化与艺术的继承、发展和弘扬,对个人道德、社会公德以及个人美德的建构与传播,有着极为重要的意义。

摘要：目的针对人工分拣组成的零件包装盒常常会出现缺少部分零件的问题,开发一套集训练、识别、分选于一体的智能分拣系统。方法在设计过程中,提出一种基于深度学习的改进Yolov3算法,针对工业现场光照、业零件形状和质地等实际因素,对Yolo算法的训练和检测进行改进,通过对包装盒产品的一次拍摄,检测出画面中出现的预设物体,并与标准设置相比对,从而判断出该盒内产品是否有缺料、多料的情况,以此分选出合格与否的包装盒。结果在物体摆放相互重叠不超过20%的情况下,物体检测的准确率为98.2%,召回率为99.5%。结论通过文中提出的改进算法,设计的检测系统能够在复杂的工业现场环境下正常工作,并能对包装的完整性进行准确的检测。

摘要：针对快速插件领域应用通用机器人存在的工作效率低、性价比低等问题,设计了一种5自由度的双臂SCARA机器人的虚拟样机。首先基于D-H法建立了正逆运动学模型,其次双臂机器人给出了工具坐标系、世界坐标系标定方法,最后基于Matlab对虚拟样机成功进行了双臂协同运动仿真。研究结果可为进一步研究双臂机器人的开发与工程应用提供参考。