摘要：“健康中国”建设上升为国家战略,体育锻炼逐渐融入人们的日常生活中,逐渐被赋予更高的意义与价值.与此同时,伴随着科技的进步与飞速发展,融合AI算法的智能体育运动类软件及相关技术,引起众多研究人员的关注.传统的运动类软件采用视频或记录的方式,缺少与人体的智能互动和对力量练习(无氧运动)的监控与管理.为解决人体运动动作智能识别的问题,设计添加注意力机制的轻量级GCN模型,并成功应用于人体动作识别任务中.所设计的轻量级GCN,一方面简化了网络结构;另一方面,融合图注意力机制和多通道注意力模块.通过设计对比实验所得研究结果表明,该模型能够实现对人体动作的准确提取及识别,在推动体育运动智能化发展方面具有重要意义.

摘要：近年来,我国音乐剧深度挖掘传统文化精髓,广泛采用现代艺术的表现手法,形成了传统与现代相交融的新型审美样态。这种创作潮流的涌现是民族音乐剧发展的自觉选择,更是中华民族日益增强的文化自信的必然结果。现代艺术的理念与表现手法源自对传统的反叛,将传统文化融合在音乐剧中极容易形成二元对立的矛盾,导致观众产生违和感。因此,消解矛盾,促进多元和谐,成为民族音乐剧面临的首要问题。

摘要：海洋能源是当今世界各国竞相开发的关键领域.海洋电缆是连接海洋能源生产系统各设施的能源传输、生产控制的关键装备之一,被誉为海洋能源开发的“生命线”.如何设计海洋电缆能够抵抗极端海洋灾害,同时满足安装、服役中弯曲柔顺性的要求,实现“刚柔并济”的结构性能,是海洋能源开发领域亟待解决的核心难题.本文围绕海洋电缆多构件、多层螺旋缠绕的结构特点,全面总结了海洋电缆设计、分析及测试领域关键力学问题的研究进展.首先,针对海洋电缆结构的理论分析,阐述了拉伸、扭转和弯曲刚度的基本理论以及拉扭耦合和非线性弯曲行为研究进展.其次,介绍了数值仿真方法在海洋电缆工程中的应用,特别介绍了海洋电缆数值分析专业软件方面的研究成果.再次,探讨了海洋电缆多场耦合分析、结构优化设计和疲劳寿命的计算方法.最后详细介绍了海洋电缆结构的实验测试技术和测试装备.本文通过对海洋电缆研究方法和研究热点的详细综述,揭示了该领域的主要研究方法和关键技术难点,并展望了海洋电缆未来发展的主要技术需求和研究方向.上述工作对海洋电缆在我国海洋油气能源开发中的高可靠性工程应用提供了基础理论和技术参考.

摘要：探讨平面构成教学中的创意思维 ,培养创意思维的能力及引导学生运用创意思维的表现手段。

摘要：采用文献资料、专家访谈、图像解析等研究方法,分析了中外艺术体操创新动作的发展现状与趋向,以及拓展艺术体操创新动作的思路。对中外优秀运动员身体难度的创新动作进行对比研究,结果表明,我国运动员在独创性上与国外运动员差距较大。据此,提出提高我国艺术体操创新动作的对策。

摘要：在门襟处作装饰是服装设计中常见的形式,它可强调设计重点,突出创意思维,亦是服务整体风格在外部形式上的表露。本文从艺术设计的审美角度,就门襟造型线本身形态及在门襟处添加的装饰这两方面的不同表现形式,来讨论如何使服装的外部形式美与其内在风格特征两者相互结合,达到形式和内容的完整统一。

摘要：随着食品行业的迅速发展,食品机械的设计和生产工艺也发生了巨大的变化,在整个生产过程中,其应用和工艺都起到不可忽视的作用,随着社会快速发展,人们对于绿色、自然、健康的饮食观念不断深化,食品机械的绿色发展也成为时代的潮流,是确保产品绿色、健康的关键因素。本文通过总结研究绿色设计理念的内涵,对绿色设计理念在食品机械中的运用原则及设计方法进行阐述,深入探究绿色设计理念在食品机械中的具体应用,从而更好的确保食品绿色、健康。

摘要：旅游广告是旅游企业对外宣传旅游城市形象的重要手段之一。本文通过对旅顺口区域旅游市场及其旅游广告的设计,深入挖掘旅顺口区域特色旅游广告的文化意蕴,提升旅顺的特色旅游品牌形象。

摘要：随着时代的发展,越来越多的旅游者不满足于对自然景观与建筑景观的观赏,逐渐对所游玩地区的文化底蕴展现出浓厚兴趣。因此,为满足旅游者们的多元化需求,旅游产业不得不做出相应创新,满足旅游者对旅游观光地的多元化需求。就目前而言,我国旅游产业迎来了新的发展机遇,能吸引游客的不仅仅是当地景色,更多的是人文特色,比如,当地美食文化、节日文化、艺术文化和历史文化等。传统文化和旅游产业的融合发展,不仅可以改善文化产业市场薄弱、竞争能力不强的现状,还可以帮助旅游产业发展突破瓶颈。截至目前,无论是国内还是国外,都有不少文化产业与旅游产业融合发展成功的案例,这些融合型产业进入市场后赢得了不少好评,已形成一定规模,具有良好的市场效应。但是融合型产业发展还不成熟,在实际经营过程中,仍会出现与理论不匹配的现象。因此,本文具体分析了国内外文化旅游融合发展相关案例,从中探究融合型产业发展的具体方法和策略,因地制宜,发展多元化融合型旅游产业。

摘要：知识图谱将配电网现有大量半结构化/非结构化文本数据关联,提高配电网故障处置效率,但配电网多源异构文本数据难以用于深度学习模型训练且电力领域文本数据的标注成本较高。该文采用预训练方法构建深度学习模型对故障处置数据进行命名实体识别,利用知识图谱技术对数据进行知识存储和应用,辅助调控人员进行故障处置决策。首先,以配网设备台账数据、故障处置数据、调度规程数据及配网缺陷库数据为对象,提出配电网故障处置知识图谱的构建框架和方法;然后,针对配电网可用于深度学习训练的数据量不足的问题,采用预训练方法构建了实体识别模型,实现了配电网领域非结构化知识的抽取;接着,设计实验证明了该文所构建模型的有效性,模型的F1值达到86.3%,准确率达到95.16%;最后,利用Neo4j图数据库对知识图谱进行高度可视化管理,并给出配电网故障处置知识图谱的应用流程,有效提高配电网调控人员故障处置决策效率和处置效果。