摘要：本文探讨了在园林景观照明设计专业课程中融入思政教育的新教学模式。文章通过分析当前高等教育中思政教育与专业教学的结合现状和挑战,提出了将园林照明设计与思政教育相结合的教学改革策略。

摘要：随着环境设计行业的快速发展,用人单位也对人才的创新设计能力、实践能力、专业素质等提出新的要求,这为课堂教学模式带来新的改革方向。课堂教学是培养人才的重要途径,需要通过多元化的教学模式系统培养学生的创新素养,以培养出环境设计专业创新型人才,这也是提升人才就业竞争力的重要方法。该文通过分析环境设计专业课堂教学中培养学生创新素养的理论和实践意义,结合其教学模式现状,提出培养环境设计专业学生创新素养的教育方法和手段、创建课程评价体系的方法,以期为课堂教学模式改革和有效提升学生的创新素养提供有益参考。

摘要：本文从AIGC(Artificial Intelligence Generated Content)技术发展与创作逻辑入手,寓目AIGC的创作逻辑与设计行业需求的适配度、产学融合与成本效益等方面的全新挑战。以烟台崮山“乡村会客厅”方案设计为例,忖量乡村公共空间更新设计所需来分析Web3.0时代背景下AIGC赋能应用的实践路径、表达范式与技术限制等,从而挖掘智能产业环境下设计人才综合素养提升方法、“AIGC+X”专业建设模式与设计工具应用融通思维等,以期推动空间更新创作智能化媒介的传播。

摘要：随着数字化技术和人工智能的发展,游客对博物馆的参观不再是单向式进行,而是游客与展品之间可以形成交互。实现双向交互的第一步就是读懂游客的表情,从而对游客当前的状态做出正确的判断和回应。对博物馆场景下游客表情识别进行研究,设计了基于时空注意力机制的人脸表情识别方法,从时间和空间两个维度,利用卷积神经网络(CNN)与长短时记忆网络(LSTM)共同提取人脸表情特征。同时,添加时空注意力机制,增强特征表达能力。基于实验结果,对应参观者六种不同的面部情感,准确识别率最高可达78%。在公开的RML视频情感数据集上的实验结果显示,识别方法取得64.63%的正确识别率,表明该识别方法能够有效提高表情识别率。

摘要：利用国产化操作系统、数据库及芯片技术和设备,构建基于国产化软件的博物馆高性能数字化展示空间系统。系统分为基础设施层和应用服务层,基础设施层全部由国产化技术构建;应用服务层使用框架技术进行搭建。服务层的展馆3D智能导览功能利用Unity 3D引擎平台和3DS Max建模技术构建,通过消息队列优化性能。对TPS和RT两个指标进行性能测试,均取得了良好的性能结果,可保证数据及系统的安全可靠。

摘要：大运河文化带非遗项目极为丰富,是该区域经济创新性发展和非遗文化展现的重要途径,大运河非遗文创产品根植于文化又服务于文化,凝结了劳动人民的文化基因和传承血脉。本文通过梳理大运河非遗文化在传承发展中遇到的问题,利用文创赋能的方式探索大运河非遗的传承与创新。以大运河非遗文化保护与传承现状为基础,对文创产品赋能非遗文化的功能意义进行论述,从IP赋能、非遗文化元素提取、非遗元素符号化到非遗信息可视化等层面对大运河非遗文创产品的设计方法进行探讨。

摘要：在传统的博物馆展示空间中,单向式的参观方式和单一的展示空间设计,使游客缺乏与展示空间中的展品交互的机会,很难能引起游客对于展品的共鸣以及游客的积极性。随着信息技术和人工智能的发展,现代化博物馆展示空间更加注重利用数字化技术提升游客与展品的交互性,打造沉浸式和多元交互的博物馆展示空间设计。该文利用人工智能技术、虚拟现实技术、数字化智慧平台技术构建三层沉浸式互动智慧化展示空间系统。不断加深游客对于展品的体验与融入,真正实现多元化交互和沉浸式游览,提升博物馆展示空间质量。

摘要：针对现有多目标跟踪算法大多只考虑特征本身,很少考虑帧内其他特征以及帧间特征交互的问题,提出两种方法使特征更具有分辨性,以实现特征间的交互,增强特征表达,获得更加可靠的相似度矩阵,提高目标关联的准确度。方法一为在特征处理时引入图神经网络,分别构建外观图神经网络和运动图神经网络,两个网络模型中的特征相互融合、互为补充,增强目标特征的表达,提高特征分辨性;方法二为在图神经网络中引入更新机制。以往图神经网络多为静态图,不能随着应用而动态更新,为此提出一种使图神经网络中的边模块、点模块以及全局变量模块动态更新的策略,其中全局变量可捕获图网络中特征的全局关系,以更好地完成目标匹配。理论分析和跟踪算法仿真结果表明,在MOT16和MOT17两个基准测试集中,所提多目标跟踪算法的准确度指标(MOTA)分别为49.5%和53.9%。同时通过消融实验对图神经网络的3种更新模块进行性能比较,发现拥有完整结构模块的图神经网络比不包含点特征聚合模块和不包含全局变量模块在MOTA指标上分别提高1.9%和0.2%,说明基于图神经网络的多目标跟踪算法在实际跟踪任务中具有较好表现。