摘要：目的:建立一种可实现三维颌面点云数据智能配准的本体-镜像关联深度学习算法,基于颌面动态图结构的配准网络(maxillofacial dynamic graph registration network,MDGR-Net)模型,实现三维颌面对称参考平面的自动化构建,以期为口腔临床数字化设计与分析提供参考。方法:收集2018年10月至2022年10月就诊于北京大学口腔医院无显著颌面畸形临床患者400例,通过数据增强的方式获得2000例三维颌面数据用于MDGR-Net算法训练与测试,其中训练集1600例、验证集200例、内部测试集200例,MDGR-Net模型包含构造本体与镜像点云(X和Y)中关键点的特征向量,基于特征向量获取点云X和Y中关键点的对应关系,以及通过奇异值分解(singular value decomposition,SVD)计算旋转和平移矩阵R,t。基于MDGR-Net模型实现本体点云与镜像点云的智能配准,获得本体-镜像联合点云,并采用主成分分析(principal component analysis,PCA)算法获得MDGR-Net关联法对称参考平面。基于决定系数(coefficient of determination,R 2)指标对内部测试集平移及旋转矩阵进行模型评价,并对200例内部测试集与40例外部测试集临床数据,基于MDGR-Net关联法与“真值”迭代最近点(iterative closest point,ICP)关联法构建的三维颌面对称参考平面进行角度误差评价。结果:基于200例内部测试集三维颌面数据测试MDGR-Net旋转矩阵R 2为0.91,平移矩阵R 2为0.98。在内部与外部测试集上,角度误差平均值分别为0.84°±0.55°、0.58°±0.43°,临床构建40例三维颌面对称参考平面仅需3 s,在正畸骨性Ⅲ类、高角、安氏Ⅲ类错牙合畸形受试者表现最佳。结论:基于点云智能配准的MDGR-Net关联法为口腔临床三维颌面对称参考平面构建提供了新的解决方案,可显著提升诊疗效率和效果,降低专家依赖性。

摘要：钻尖S型容屑槽作为一种新型的钻头端齿结构,不仅能有效提高钻头耐用度、排屑能力,还具有结构复杂、对精度要求高等特点。为了增强其磨削工艺扩展性并提高其加工精度,研究了该类容屑槽在数控加工过程中的砂轮磨削轨迹求解方法:首先,定义了容屑槽的结构参数、坐标系,建立了几何表达数学模型;其次,定义磨削工艺参数以及砂轮初始姿态,建立了磨削过程中砂轮轨迹的参数化控制数学模型;在此基础上,采用运动学原理并借助坐标变换矩阵的方式,推导了工件坐标系下的钻尖S型容屑砂轮磨削轨迹的计算方法。基于VC++环境,开发了相应的计算程序并进行了一系列的磨削仿真测试和加工验证,验证了算法的可行性和准确性。

摘要：《义务教育信息科技课程标准(2022年版)》(以下简称“新课标”)依据学科概念的逻辑关系梳理出数据、算法、网络、信息处理、信息安全、人工智能六条逻辑主线,并按照学生的认知规律和信息科技的学科特点,统筹安排各学段的学习内容。算法是计算思维的核心要素之一,本文围绕“算法”这条逻辑主线进行了分析和研究,旨在提高学生在问题解决过程中涉及的抽象、分解、建模、算法设计等思维活动。

摘要：基追踪去噪(Basis Pursuit Den-Noising,BPDN)问题是稀疏信号恢复问题的一个重要模型。求解BPDN问题的数值算法已经得到了广泛的研究,但当该问题的维数增加较大时,一些求解算法的速度和精度仍有待提高。因此,构建求解BPDN问题速度快、精度高的优化算法是重要且具有挑战性的问题。基于BPDN问题中的决策变量分解为两个非负变量,将其等价的转化为线性互补问题,构建了每次迭代只需计算一次函数值和在非负象限上进行一次投影的特殊迭代格式的新型投影算法,其中新算法每次迭代不需要进行任何线搜索寻找步长,也不需要计算绝对值函数次微分。同时,对新设计算法产生序列的全局收敛性进行了详细证明。对不同情况下BPDN问题的数值实验,验证了新构建算法的有效性。因此,所设计的新算法提升了求解高维数BPDN问题的效率和精度,具有一定的理论价值和实际意义。

摘要：文章基于阶段门理论,分别从稀缺性、功能性和表达性的视角,设计了创意的计算机筛选方法。筛选流程划分为资格淘汰和综合排序两个阶段,其中,资格淘汰阶段又细分为表达性淘汰、功能性淘汰和稀缺性淘汰三个阶段,综合排序阶段则是通过稀缺性、功能性和表达性的加权得分来选出最优创意。所设计的计算机算法,可以极大地提高创意筛选的速度和效率,尤其适用于众包情形下网民海量创意的快速筛选,对于众包模式的实施具有重要的支撑作用。

摘要：算法作为一种“媒介生产力”,因其对信息的处理、提取与应用的高效性,成为电影工业生产重要的工具。“跨媒介算法”是算法的延伸与拓展,强调以跨媒体信息识别、检索为前提进行更智能、优化的算法设计,以应对新媒介环境下受众信息消费、跨媒介叙事和审美需求的变化。跨媒介算法思维要求在电影工业生产中树立“跨媒介”和“媒介最优组合”的思维;在创意阶段,将观众消费需求前置;在宣发阶段实行最优跨媒介组合;在消费阶段,打破媒介屏障,采取深入受众生活的纵深策略。

摘要：随着大数据、云计算、人工智能等技术的快速发展,算法、个性化分发、推荐系统等概念正在为内容产业乃至整个传媒产业带来新的思维方式、生产方式和消费方式。在今天,中国至少有超过6亿以上的人、全球至少有超过25亿以上的人借助于算法来获取每天所消费的内容产品,这些内容产品既包括公众号、知乎问答这样的图文内容,也包括得到喜马拉雅这样的音频内容,还包括短视频、影视剧这样的影像内容。

摘要：近年来,智媒算法正在被越来越广泛地运用于新媒体艺术作品的传播中。算法通过注视并分析用户,完成了作品的精准传播。以算法视域看待用户形象,可看出算法建构了符号真实的过程化个体;通过打破时空界限,显现了用户的行为路径;基于预测逻辑,建构了用户形象多面体。此外,算法对用户文化品味与社会圈层的处置方式具有逻辑分野。算法视域折射了一种网络文化生态中文化参与赋权的幻象和算法对文化生产方式的重塑,同时,算法还通过耦合多元内容,在一定程度上弥合了文化消费的割裂景观。通过将算法纳入新媒体艺术传播的多元主体,达成生产者、消费者和算法的三重视域融合,可以改变大众的文化生产和消费观念,促进数字创意产业的良性发展。

摘要：作为人工智能的底层逻辑,算法对艺术场域的介入是这一技术形态进驻人类社会的深层表征。就文本生产而言,基于大语言模型的“AI生成”不仅证实了艺术场域算法实践的加速迭代,其愈发抵近人类艺术的文本形态也佐证了基于算法的情感建模乃至艺术创造力的实现或为可能。就艺术传播与接受而言,算法推荐的量身定制营造了艺术接受的“趣味化”导向,推动了基于同一审美旨趣的虚拟社群的构建,在改写艺术价值评判规则的同时也重构了艺术场域的权力布局。艺术场域的算法介入改变了人类艺术实践的关系图谱,其衍生的审美危机使得“艺术终结论”的算法重启可能更具现实立场。

摘要：以人工智能为代表的新技术应用在移动阅读智慧服务设计中不断创新,算法成为影响用户体验的关键因素。本文从用户体验出发,结合5G时代新技术发展进行移动阅读算法优化设计研究,从需求分析、内容建设、情境体验、智慧服务四个方面进行移动阅读智慧体验分析,提出了深挖需求数据、丰富阅读资源、优化交互情境、提升情感体验的移动阅读智慧体验策略,以期通过算法赋能提升移动阅读用户体验效果,通过技术驱动促进移动阅读服务创新,服务于现代公共数字文化服务高质量建设进程。