摘要：打造“北京中轴线”超级IP是传承利用北京中轴线文化遗产的重要方式。“北京中轴线”超级IP,在理论层面是对中轴线文化遗产的创意化,在实践层面是对传承利用中轴线文化遗产的系统性提升。“北京中轴线”超级IP的文化价值是多元的,体现在凝聚中华文明精神内涵、链接家国情感、设定城市空间秩序规范、推动遗产资源向文化资本转化创新,以及整合城市意象传播叙事等方面。推进“北京中轴线”超级IP的价值转化,可以通过提炼符号体系、推动产业布局、强化科技赋能和开展“活态叙事”等路径方式,实现北京中轴线文化遗产资源与现代市场需求的深度融合。

摘要：综合来看,广泛分布于乡村地区的具有历史、文化、艺术、科学价值的物质文化遗产及系统性农业文化遗产统称为乡村文物,不仅包括古遗址、古建筑、古墓葬、石窟寺、石刻、壁画、古堰坝等不可移动文物(5),还包括历史上各时代的重要实物、艺术品、文献、手稿、图书资料、农具等可移动文物,以及梯田、垛田、圩田、基塘等由农业生产创造并依靠农业生产维持的传统农业景观。这些文物不仅承载着丰富的乡村历史信息而成为研究和教育的重要资源,也蕴含着人地和谐的生存智慧,对传承和发展乡村文化具有不可替代的作用。

摘要：以大运河沿线的546个传统村落和629项非遗为研究对象,综合运用核密度、空间自相关、重心模型、空间错位指数、地理探测器等方法,系统分析了大运河沿线传统村落与非物质文化遗产的空间分布特征,揭示了二者的空间差异关系及影响因素。结果表明:①大运河沿线传统村落与非物质文化遗产均具有明显的空间分布非均衡性特征且二者之间存在较低程度的空间正相关。②传统村落重心与非物质文化遗产重心均有不同程度的偏离,内部空间差异显著。③大运河沿线传统村落与非遗分布的空间差异是多种因素共同作用的结果。自然地理因素对二者的空间差异发挥着客观作用,社会经济、历史文化因素对二者空间差异的影响较为复杂。

摘要：针对FAST促动器可靠性不足,严重影响望远镜观测的问题,从自净化功能、驱动系统、环境防护、状态监测等方面进行优化,完成整机可靠性增长方案设计,并提出多台异步纠正的加速可靠性增长试验方案。对可靠性增长方案的平均无故障工作时间(Mean time between failures, MTBF)进行理论估算,其值为81 536 h,相比2019年增长将超过12倍。采用3台样机进行连续可靠性增长试验,并通过跟踪与往复连续交替运行模式及增加负载的方法进行加速。试验从2019年5月至2022年8月,期间除3#样机累计有3次B类故障外,其余2台样机均无故障,最后采用时间截尾方式结束。利用AMSAA模型对试验数据进行分析,3台样机的平均当量MTBF值为80 061 h,与理论计算数值非常接近,验证了该方案可靠性增长的有效性。对完成全部升级后的一年运行情况进行统计分析,FAST促动器平均故障率为0.35台/天,相比升级前降低了12.2倍,其降低幅度与可靠性增长理论分析和试验结果基本吻合,再次验证了该可靠性增长方案及可靠性增长加速试验方案的有效性。通过优化设计、理论分析、试验验证与工程实践相结合的综合研究方法,实现了FAST促动器可靠性的大幅增长,使促动器群系统可靠度提升了一个数量级,可为其他类似研究提供参考。

摘要：实时性语义分割由于其轻量化的网络和较快的推理速度在智能驾驶的道路场景中具有重要的应用价值。为解决道路场景中小目标信息丢失和细节被上下文淹没问题,提出了并行双分支结构的DDRPNet模型。设计了PAPPM模块融合不同尺度的语义边缘特性,增强对边界信息的建模能力。在低分辨率分支的1/16、1/32和1/64分辨率特征图后加入坐标注意力机制,以捕获不同尺度下的位置信息和通道信息,填补小目标信息丢失问题。算法在Cityscapes数据集上以46.3 FPS的实时性表现达到了mIoU为76.28%的准确性;在CamVid数据集以95.2 FPS的实时性表现达到了mIoU为73.2%的准确性。实验结果表明,该模型在精度和速度上达到良好平衡,语义分割性能显著提升,在智能驾驶领域有潜在应用前景。

摘要：文章通过介绍国风虚拟乐队创意策划案的缘起、设计与运作,阐释数字经济背景下传统音乐的创意表达契机,即与中华优秀传统文化“双创”价值契合的内在机理与外生机制;分析团队在以传统音乐为创意素材时在媒介认知、信息素养、数字技能、转化工具等方面遭遇的数字转化困境,并探讨通过政府协调、院校主导、企业合作、资本帮扶等措施的困境消解路径。

摘要：深入研究基于人工智能的电视节目编排系统的设计,结合长短期记忆网络(Long Short Term Memory,LSTM)模型与深度Q网络(Deep Q Network,DQN)算法,实现了智能化的编排优化。重点介绍系统的架构设计、硬件配置、数据采集及存储技术的应用,详细阐述节目内容推荐、收视率预测和自动化编排的核心算法。通过系统测试,验证了该系统在提升收视率预测准确性、编排效率、广告收入增长率和用户满意度等方面具有显著效果。

摘要：人体姿态估计被广泛应用于运动健身、手势控制、无人超市、娱乐游戏等诸多领域,但姿态估计任务仍面临着诸多挑战。针对目前主流的人体姿态估计网络参数量大、计算复杂度高的问题,提出一种基于高分辨率网络的轻量级姿态估计网络(LitePose)。首先,采用Ghost卷积降低特征提取网络的参数;其次,通过采用解耦的全连接(DFC)注意力模块,更好地捕获远距离空间位置像素间的依赖关系,减少由于参数量下降而导致的提取特征缺失,提高人体关键点回归的准确率;然后,设计一个特征增强模块,对骨干网络提取的特征进行进一步增强;最后,设计一个新的坐标解码方法,降低热图解码过程中的误差,提高关键点回归的准确率。在人体关键点检测数据集COCO和MPII上对LitePose进行验证,并与当前的主流方法进行对比。实验结果表明,LitePose相比基线网络HRNet精度损失0.2%,但参数量不及基线网络的1/3,LitePose在保证少量精度损失的同时能够大幅降低网络模型的参数量。

摘要：为提高心电信号采集用智能服装的稳定性,针对传感器与皮肤接触问题,提出一种一体化编织智能背心,将服装与织物电极一体化编织后进行加工。同时,利用织物电极添加电刺激理疗功能,起到促进局部血液循环、缓解酸胀和放松肌肉的效果。在智能背心制作完成后,进行心电信号测试、电刺激理疗测试以及服装压力舒适性评价。结果表明:一体化编织背心明显消除了传统传感器的异物感,提高了服装的舒适性;在心电测试时,穿戴者在静止、慢走和慢跑状态下的心电信号稳定;在电刺激测试时,受试者腰部缓解疲劳效果明显,证明一体化编织工艺适用于生理监测类智能服装。

摘要：本文依据国家最新美育政策和高校办学定位及人才培养目标,阐述新时代美育学科融合的意义、内涵和创新思路。围绕美育学科融合理念,构建通识性“美育核心课程群”,创新学科性“美育拓展课程群”,探索特色化“美育实践课程群”。同时,以应用型大学为例,根据不同学科特点,有针对性地制定美育学科融合课程体系,为各类高校搭建新时代美育学科融合平台,构建第一课堂与第二课堂有效衔接的美育实践新路径,提供有价值的参考。