摘要：实践教学中教师不仅传授知识与技能,也应该在职业道德和思想教育方面起指导作用,以提高学生的综合职业素养。基于目前电子信息类专业实践教学存在的问题,积极结合时代背景和专业特点,依托语音信号无线传输项目化的实践教学载体,探究电子信息类专业综合设计课程思政教育的实施。同时为更好地实现课程思政教育与实践教学的有机融合,在项目化的实践教学过程中,采用多种教学方法与评价方式。学生在融合课程思政的工程项目实践中不仅可以提高实践能力、工程意识,还能深入工匠精神的内涵,培养职业素养与爱国情怀。

摘要：围绕国家在新时代美育工作方面提出的新要求,结合服装设计专业建设中在课程建设、教学实践、创新创业教育等美育工作展开的实际情况,提出了新时代美育工作融入服装设计专业建设“互融共建”模式,通过课程整合、教师跨学科交流与合作、艺术资源共享、实习实践基地建设与创新创业、服务社会,提升全民审美素养。

摘要：空间叙事联系着人与实际空间,也链接着观众的情感。《早餐中国》中的共情空间叙事,有着认同、记忆与互动三个维度。其中地质空间层面对于空间的塑造,揭示了美食产地与背景,由此激发观众的怀旧空间,触动观众的集体记忆;时空体空间中民俗文化的展示,引发了观众的文化认同,同时对于“反英雄式”的美食匠人与“真实存在”的食客群像的塑造,使得观众与片中人物移情、共情;文本空间中,互动性生产,运用打卡地图、花式字幕等新颖的视听手法增强互动,促进观众之间的情感外泄与精神共鸣。

摘要：数字化包含着主动性,是一种新的技术推动力,它与新媒体影像艺术的发展息息相关。随着以互联网、5G、大数据、人工智能、虚拟现实、生成式人工智能、云计算、区块链和元宇宙为主要构成部分的数字化的发展,以碎片化、叙事化、场景化、情感化为传播特征的“新媒体影像”应运而生。与此同时,新媒体影像艺术的内涵、范围和功能也随着数字化的发展不断转向。可以说,数字化为新媒体影像艺术作品的制作和传播带来了全新的发展,为最终达成便捷、高效的影像传播效果提供了良好的生态。然而,在高效的新媒体影像传播之下亦会产生“信息茧房”“碎片化思维”“人体感知降级”“创作同质化”等问题。因此,在数字化语境下,学会辩证看待新媒体影像发展路径的利与弊显得尤其重要。文章以本体论视角来分析新媒体影像及数字化之内涵;分析新媒体影像发展路径之“利”,对新媒体影像制作、商业价值及受众观看方式、审美能力等进行探讨;分析新媒体影像发展路径之“弊”,对碎片化思维、屏幕化观看及新媒体影像作品同质化等问题进行探讨;深度剖析新媒体影像的未来发展趋势及策略,以期从辩证思维角度指出在数字化语境下新媒体影像如何实现持续良性发展。

摘要：新主流电影兼具主流意识形态传播和商业化的双重特征以及主流市场与主流价值观的双向统一,是中国式现代化文化产业发展的标志。回首十年,新主流电影不断突破传统的叙事表现形式,是主流题材电影在新时代语境下自我嬗变的新形态。通过共同体叙事视角的解读,从时序向度与空间维度两方面分析,为新主流电影的空间营造上提供了一种新解,以期为中国电影发展谱写新主流旋律,奏响新时代乐章。

摘要：针对目前复杂环境下因光照不均匀、背景近肤色以及手势尺度较小等原因导致的手势检测算法识别率低的问题,提出了一种手势识别方法 HD-YOLOv5s。首先采用基于Retinex理论的自适应Gamma图像增强预处理方法降低光照变化对手势识别效果的影响;其次构建具有自适应卷积注意力机制SKNet的特征提取网络,提高网络的特征提取能力,减少复杂环境中的背景干扰问题;最后在特征融合网络中构建新型的双向特征金字塔结构,充分利用低层级特征以降低浅层语义信息的丢失,提高小尺度手势的检测精度,同时采用跨层级联的方式,进一步提高模型的检测效率。为了验证改进方法的有效性,分别在具有丰富光照强度对比的自制数据集和具有复杂背景的公共数据集NUS-Ⅱ上进行实验,识别率达到了99.5%和98.9%,单帧照片的检测时间仅需0.01~0.02 s。

摘要：针对传统QEM算法对导弹发射车等三角形网格较多、结构复杂的三维模型简化时存在的几何特征丢失问题,提出了一种改进算法。在QEM算法的基础上引入三角形折叠,计算模型简化前后的体积比并通过计算局部顶点的高斯加权曲度得到网格显著度,将上述2种权值作为约束因子引入到三角形折叠误差代价中,通过折叠代价大小决定三角形折叠次序。实验表明:使用改进算法得到简化模型的平均误差稳定在0.069 mm内,简化后模型视觉以及几何质量明显优于传统方法,对于提高复杂军事模拟场景的渲染效率提供了理论基础。

摘要：在媒介融合时代,影像所展现的传播作用越发突出。就艺术市场而言,特别是视觉传达设计、影视广告、数字媒体艺术、交互设计等领域,其形式与内涵展现受到媒介融合深度影响。市场发展需要人才支撑,高校艺术专业作为相关艺术人才培养的摇篮,优化教学模式,提高人才培养效率,提升创新人才培养质量非常关键。因此,本文以高校艺术专业影像课程教学为例,梳理与拓展其教学路径,以探究适合新时代发展的教学创新模式。

摘要：密集场景下小目标的高效精确检测是目标检测领域的关键问题。为了解决环境的多样性和小目标自身复杂性存在着特征难以提取、检测精度低等问题,提出一种面向密集场景结合TC-YOLOX的小目标检测方法。首先,通过在CSPNet中引入Transformer Encode模块,不断更新目标权重实现增强目标特征信息,提高网络的特征提取能力;其次,在特征金字塔网络中增加卷积注意力机制模块,关注重要特征并抑制不必要特征,提高不同尺度目标的检测准确度;然后,采用CIoU代替IoU作为回归损失函数,使得模型训练过程中网络收敛更快,性能更好;最后在PASCAL VOC 2007数据集上验证。实验结果表明,所设计的TC-YOLOX模型能够有效的检测出多样化场景中正常、密集、稀疏、黑暗条件下的小目标物体,mAP和检测速度可以达到94.6%和38 fps,与原始模型相比提升了10.9%和1 fps,对多种密集场景下的小目标检测任务均具有较好的适用性。

摘要：针对三维环境中的无人机航迹规划问题,提出了一种基于模型约束A^(*)算法的航迹规划方法。首先,将无人机物理约束与威胁环境进行融合,建立无人机三维航迹规划问题的数学模型;对传统A^(*)算法的代价函数进行优化,采用控制系数值大小的方式选取扩展节点,以提高算法搜索效率;对已生成航迹进行平滑处理,解决航迹点之间的平滑过渡问题。实验结果表明,算法在节点搜索效率和平滑处理中解决了传统A^(*)算法的不足之处,并在三维环境中可规划出一条实际可飞且最优的飞行航迹。