摘要：为了将照片图像转换为具有一定艺术美感的线条画图像,文中设计了3种基于特征流的各向异性滤波器:FGsD滤波器、FGaD滤波器和FLSM滤波器.这些滤波器的主要任务是提取图像的边缘信息,并将其显示为光滑连续的风格化线条.前两种滤波器是在分析数字图像中基于一阶微分和二阶微分边缘检测算法的性能后,将高斯一阶导滤波结果和高斯差分滤波结果进行适当的混合作为边缘检测的微分响应,然后对混合的微分响应值进行柔和阈值化处理提取边缘点.第3种滤波器是专门针对图像中的线型边结构提出的,通过计算局部亮度相似度质量来判断该像素是否属于边缘点.如果将FGsD滤波结果和FLSM滤波结果进行叠加,还可以得到明暗对比度增强的抽象线条画效果.与已有的线条画绘制算法相比,采用文中算法所生成的线条画视觉特征更鲜明、风格化效果更突出、艺术表现力更强烈.

摘要：通过对《视觉传播季刊》和《视觉传播》两种英文学术期刊近20年的学术论文进行内容分析和文本分析,本文考察了论文作者的地域与学术背景、理论关键词、各自的研究目的、研究对象与研究方法,力图呈现过往视觉传播研究的全貌与特征。研究发现:两种期刊论文的第一作者的地域和学科背景分布均显现出不均衡性;主题分布上对各种视觉影像或信息的存在状态展开分析与讨论仍占主流;两刊论文使用的方法呈现多样性,分布也较为均衡,具有创造性的混合方法设计与操作似已成为一种趋势。

摘要：艺术设计学院教学楼作为文教建筑中的一种,在功能上具有常规性,在空间上有其特殊性,它与设计教育的关系始终相互依托,关系紧密。本文以国内某艺术设计学院教学楼为例,基于开放式教育理念,探寻高校教学空间与设计教学之间的衍生和共生关系,为环境艺术设计教学活动的开放性、实验性寻找新的可能。

摘要：针对混合属性数据聚类问题,本文提出一种基于多目标多元学习细菌觅食优化算法。首先,基于改进的细菌觅食优化算法,提出多目标优化算法框架。然后,提出多元学习策略来提高算法性能。具体地,对于细菌个体,细菌之间采用环形拓扑学习策略,每个细菌只能向其邻域最优个体学习;细菌个体还可以向外部档案非支配个体学习。通过该学习策略,不仅可以保持种群的多样性,也可以加快算法收敛速度。对于外部档案非支配个体,记录其变化趋势,当非支配个体的变化处于停滞状态时,采用精英学习策略对非支配个体进行微扰动,提高非支配解的多样性。最后,为解决混合属性数据聚类问题,设计了一种具有属性权重的混合属性转换策略。为了验证所提算法的性能,将该算法与两个多目标进化算法和三个经典聚类算法在六个标准数据集上进行对比实验。实验结果表明,所提算法在解决数值、分类和混合属性数据聚类问题上具有显著优势。同时,以金融领域信用卡申请客户数据为例,进一步证实了所提算法的可行性,也表明了所提算法在涉及混合属性数据集的医疗、管理、工程等领域有一定的应用前景。

摘要：当下中国正处在整体经济飞速发展的时代,伴随物质生活的满足,人们对于室内空间的需求和品质也日渐提升。从满足基础的物质功能需求开始转变为对于文化,美学和地域特色的精神层面追求。空间的构型在室内设计中的应用主要包括空间的型态、形式,它对于整个室内空间设计品质起着举足轻重的关键作用。在营造室内环境的过程中,通过空间组织构型,把握空间组织的内在逻辑,满足型态物理要素和环境的心理需求是室内空间设计创作的关键核心。

摘要：尺寸与表面修饰物是影响超顺磁性氧化铁纳米(superparamagnetic iron oxide nanoparticles,SPIONs)诱导巨噬细胞极化作用的两个关键因素。粒径越小的SPIONs诱导巨噬细胞M1极化效果越好,其次,采用合理的SPIONs表面修饰方法还可达到增强极化效果的目的。本研究使用溶剂热法制备SPIONs并采用Box-Benhnken中心组合实验设计和响应面法优化制备方法,获得小粒径SPIONs。以黄芪多糖(astragalus polysaccharide,APS)为SPIONs亲水性表面修饰物,通过EDC/NHS酯化法成功构建黄芪多糖-超顺磁性氧化铁纳米复合物(APS-SPIONs)。采用动态光散射仪及红外光谱仪对APS-SPIONs的结构进行确证;采用分光光度法对铁、多糖含量进行表征;流式细胞术考察APS-SPIONs对诱导RAW264.7细胞极化的影响;构建RAW264.7巨噬细胞与HepG2人肝癌细胞Transwell共培养体系,初步考察给药后巨噬细胞体外杀伤肿瘤细胞的效果,CCK-8(cell counting kit-8)法考察APSSPIONs对小鼠单核巨噬细胞RAW264.7的增殖活性影响。最终成功制得粒径在(82.93±1.47)nm,zeta电位为(-24.00±0.47)mV的APS-SPIONs。经检测,多糖含量为8.69%,铁含量为7.04%。APS-SPIONs在体外可有效诱导RAW264.7向M1型极化,在共培养体系中提高巨噬细胞对肝癌细胞的杀伤能力,且对巨噬细胞的增殖无抑制作用。本研究为极化巨噬细胞并重塑肿瘤免疫微环境达到杀伤肿瘤作用的药物研发提供策略和方法。

摘要：城市活力是城市可持续发展的基础,是大数据时代中城市可持续发展与规划领域的研究热点。文章系统检索了与大数据相关的城市活力文献,确定了24个相关条目,并对其进行了评价,总结了国内外大数据城市活力研究的主要内容和重点。在文献综述的基础上,确定相关文献的自变量和因变量,分析影响大数据城市活力的关键因素,并进一步评估大数据城市活力的主要研究方法,为未来大数据城市活力的研究提供启示和建议。

摘要：采用小样本学习技术设计了基于CSI的场景鲁棒性跌倒检测系统(FDFL,fall detection system based on few-shot learning)。现有基于Wi-Fi无线信道状态信息(CSI,channel state information)的跌倒检测方法跨场景应用性能退化明显,通常需要在每个应用场景采集并标记大量的CSI样本,给大规模部署造成极高的成本。为此,引入了小样本学习的方法,可以在陌生场景标注样本数量不足的情况下仍然保持高准确率的跌倒检测性能。所提FDFL主要分为源域的元训练和目标域的元学习两个阶段。源域的元训练阶段包含数据预处理和分类训练两个部分,数据预处理阶段将采集的原始CSI幅度和相位数据进行去噪、分段等操作;分类训练阶段利用大量处理好的源域数据样本训练一个基于卷积神经网络的CSI特征提取器。在目标域的元学习阶段,基于元训练模块中训练的特征提取器对目标域中采样的少量标注样本进行有效的特征提取,进而训练生成一个轻量型机器学习分类器对跨场景下的跌倒行为进行检测。通过多个不同场景下的实验,FDFL在只需要目标域少量样本下即可以实现对跌倒、坐着、步行、坐下的四分类任务达到95.52%的平均识别准确率,并且对测试环境、人员目标、设备位置等因素的变化保持鲁棒的检测准确性。

摘要：为了解决移动边缘计算网络中计算资源日益紧缺的问题,设计了一种基于用户协作的边缘计算资源分配机制,充分利用用户之间的空闲计算资源,有效提升系统整体的数据处理性能。以最大化用户的效用函数为目标,将目标优化问题建模为一个关于用户任务卸载决策和本地计算通信资源的联合优化问题,并结合深度学习技术和凸优化理论,提出了一种混合深度学习-优化算法对目标问题进行求解。仿真结果表明,相较于对比算法,所提算法能使用户的效用提升至少85.4%,并能在亚秒级的时间内实现用户效用的近似最优化。

摘要：通过文献研究和地图分析,梳理近代澳门滨水空间形态的演变历程,并深入阐释社会变迁对其的深刻影响。1850~1936年间,澳葡政府为了改善澳门地区港口条件、重塑澳门地区国际重要商港地位,开展了大规模填海工程和滨水街区的建设及整序,使得这一时期澳门滨水空间形态发生嬗变,维护资本利益的经济诉求是其根本动因。与此同时,崛起的华商掌握着城市经济命脉,形成与澳葡管治权力相制衡的重要力量,并以雄厚资本助推了城市建设。近代澳门滨水空间形态演变是澳门城市现代化的历史缩影,对于全面研究澳门城市史有不可或缺的作用和重要价值。