摘要：针对绳芯用剑麻纱生产流程长、毛刺多和强力受限问题,文章在针纺机上设计加装了长丝喂入装置,将剑麻分别与超高相对分子质量聚乙烯长丝、高强涤纶长丝复合,制取了剑麻/长丝复合纱,再经合股和捻绳制取了绳芯。研究结果表明:长丝包覆可减少纱体表面毛刺,并随包覆长丝线密度增加或包覆次数增加而进一步减少;相比传统剑麻绳芯,采用剑麻/PE长丝包芯包覆纱和剑麻/PET长丝包芯包覆纱设计制取的绳芯强力提高了29.8%,含油亦符合标准要求,所制取钢丝绳耐疲劳性能提升50%;复合纱在毛刺减少及所制取绳芯强力提升的同时,无需经由剪毛、烧毛工序,精简了生产流程。

摘要：苗族百鸟衣中的图案纹样造型多样、工艺精巧、文化底蕴深厚,但将其创新应用至女靴设计领域却相对较少。文章采用统计分析的思维方式,从百鸟衣中选取“组合图案纹样”作为衍化对象,利用分解重构、简化设计等手法提取其初始形状,通过执行扭曲、组合等创新设计再造其形态,最终延伸出多种创新图案纹样;结合现代女性消费者的购买需求,将创新图案纹样应用到女式皮靴设计中,以此来丰富鞋靴产品的设计体系,也为苗族传统文化的发展与传承提供有效途径。

摘要：生成式人工智能会促使更多更好的设计作品诞生,需要师生以熟悉相关智能化软件或程序为前提,基于客观限定条件实现数字化艺术设计作品的诞生。生成式人工智能作为人工智能的一种数据生成形式,在参与实用艺术为基础的设计任务时,生成作品存在溯源和确权的问题。对生成式人工智能赋能的现代教学展开理性分析,探讨融合人工智能软件或程序的应用,将软件的应用融入新兴的智能化课程建设,重点将新兴智能化课程体系与室内设计课程建设的融通提出建议,希望对高校设计类专业推进人工智能教学起到一定的借鉴作用。

摘要：为了解决麻雀搜索算法存在迭代后期搜索多样性不足、容易陷入局部最优等问题,提出了一种基于莱维飞行扰动策略的改进麻雀搜索算法。首先借鉴Sin混沌搜索机制,改进种群初始化策略。然后在麻雀种群觅食搜索过程中引入莱维飞行扰动机制,牵引种群移动适当的步长,增加空间搜索的多样性。最后对14个典型高维测试函数进行实验的结果表明:所提出的算法相比于传统的麻雀搜索算法和新提出的混沌麻雀搜索算法与改进麻雀搜索算法,在保持算法全局寻优能力的基础上大幅度提高了收敛速度和求解精度,能有效避免搜索过程陷入局部最优的情况,寻优率高,收敛能力强,可用于解决多峰及高维空间优化问题。

摘要：目的基于深度卷积神经网络的目标检测模型易受复杂环境(遮挡、光照、远距离、小目标等)影响导致漏检、误检和目标轮廓特征模糊的问题,现有模型难以直接泛化到航拍场景下的小目标检测任务。为有效解决上述问题,提出一种融合非临近跳连与多尺度残差结构的小目标车辆检测算法(non-adjacent hop network you only look once version 5s multi-scale residual edge contour feature extraction strategy,NHN-YOLOv5s-MREFE)。方法首先,设计4种不同尺度的检测层,根据自身感受野大小,针对性地负责不同尺寸车辆的检测。其次,借鉴DenseNet密集跳连的思想,构建一种非临近跳连特征金字塔结构(non-adjacent hop network,NHN),通过跳连相加策略,在强化非临近层次信息交互的同时融合更多未被影响的原始信息,解决位置信息在传递过程中被逐渐稀释的问题,有效降低了模型的误检率。然后,以减少特征丢失为前提,引入反卷积和并行策略,通过参数学习实现像素填充和突破每1维度信息量的方式扩充小目标细节信息。接着,设计一种多尺度残差边缘轮廓特征提取策略(multi-scale residual edge contour feature extraction strategy,MREFE),遵循特征逐渐细化的原则,构建多尺度残差结构,采用双分支并行的方法捕获不同层级的多尺度信息,通过多尺度下的高语义信息与初始浅层信息的逐像素作差实现图像边缘特征提取,进而辅助网络模型完成目标分类。最后,采用K-Means++算法使聚类中心分散化,促使结果达到全局最优,加速模型收敛。结果实验结果表明,非临近跳连的特征金字塔与多尺度残差结构的多模态融合策略,在提升模型运行效率,降低模型计算资源消耗的同时,有效提升了小目标检测的准确性和鲁棒性。通过多场景、多时段、多角度的样本数据增强,强化了模型在不同场景下的泛化能力。最后,在十字路口、沿途车道双场景下包含多种车辆类型的航拍图像数据集上,对比分析4种主流的目标检测方法,本文算法的综合性能最优。相较于基准模型(YOLOv5s),精确率、召回率和平均精度均值分别提升了13.7%、1.6%和8.1%。结论本文算法可以较好地平衡检测速度与精度,以增加极小的参数量为代价,显著地提升了检测精度,并能够自适应复杂的交通环境,满足航拍场景下小目标车辆检测的实时性需求,在交通流量、密度等参数的测量和统计,车辆定位与跟踪等场景下有较高的应用价值。

摘要：随着无线抄表技术的飞速发展,“多表合一”数据采集中系统的稳定性、准确性、可靠性和安全性等问题日益凸显。NB-IoT非常适合作为智能采集终端的通信技术,与现有的LoRa,LTE Emtc等方案相比,其功耗较低、覆盖性能指标较高,并有很高的稳定性。提出了一种基于NB-IoT技术的远程抄表数据采集方案,采用包括智能表计层、通信网络层以及数据网络层在内的3层架构。采集装置通过低压馈线收集智能表采集到的数据,将智能表收集到的数据经NB-IoT基站转发至IoT核心网,数据储存在IoT云平台以便用户随时查询或分析。对NB-IoT电能表辐射特性曲线的分析表明,得益于抗干扰设计,智能表采集装置在信号较差的环境下依然能够稳定运行。经用户测试,基于NB-IoT技术的远程抄表系统的月用电均值均低于未使用NB-IoT的远程抄表系统的用电均值。测试结果表明,该系统具有低功耗和高精度的特点,能够及时、准确地记录用户的使用情况,可以实现多表管理的智能化,为智慧城市的建设提供技术支持,有效降低公共事业综合运营成本,实现资源共享、业务互通,提升公共领域的整体服务能力。

摘要：目的探究红木文化创意产品相关理论及开发设计原则。方法从文化创意产品的概念和红木的属性分析,提出红木文化创意产品的定义;通过对传统红木文化产品和现代红木文化创意产品的分类比对,分析出现代红木文化创意产品的新增产品种类。在红木文化创意产品定义和分类的基础上,提出红木文化创意产品的特征和红木文化创意产品开发设计原则。结论红木文化创意产品开发设计原则是对文化创意产品设计理论体系的补充,并将促进红木文化的继承和红木产品的创新。

摘要：艺术学理论核心概念的有效建构,是其学科建设走向成熟的重要标志之一。从学科建设的角度来看,影响这一工作的因素是多方面的。具体来说,无论从学科存在的必然性,还是从具体的研究对象、学科规范等角度来看,目前艺术学理论都存在着较为复杂的理论与现实问题。积极有效地解决这些问题,不仅是艺术学理论的核心概念得以建构起来的必然要求,也是其作为一级学科走向成熟的必由之路。

摘要：结合不透明谓词,控制流混淆可以进行语义保持的变换,从而达到代码保护的目的。然而,现有的不透明谓词容易遭受符号执行攻击且存在小符号变量问题。为了解决上述问题,结合符号变量和数组利用单数组元素嵌套和符号变量模加运算设计不等条件表达式,并提出无尺寸约束的不透明谓词构建算法。基于该算法构建的不透明谓词混淆可以令攻击者错误地将不透明谓词识别为普通谓词或者将普通谓词识别为不透明谓词,从而有效抵御符号执行攻击。此外,利用不透明谓词检测以及虚假控制流去除等测试程序,对应用了无尺寸约束的不透明谓词混淆后程序的强度、弹性及开销进行实验测试分析。测试结果表明,基于所提算法实现的不透明谓词混淆不仅具有高强度和低开销,而且在新测试环境下仍然具有较高的抗反混淆弹性。

摘要：针对当前汽车覆盖件曲面造型和质量检查现状,以某概念设计赛车导流板曲面为例,在三维产品设计装配环境下,研究了反射分析法在曲面质量检查评价中的应用,通过反射线法不同布局形式的图像反射对比分析曲面质量,并从反射线组形态和分布状态实现了曲面的连续性和光滑性的快速判断,减轻了分析难度,提高了工作效率,也为整车其他技术分析提供参考依据。