【摘 要】
:
中华民族传承至今,拥有无数文化瑰宝。文章阐述了非遗服装的设计及色彩搭配的重要性,分析了非遗服装中的色彩搭配方案,以期实现中华文化与现代服装设计的良好融合并发扬光大。
论文部分内容阅读
中华民族传承至今,拥有无数文化瑰宝。文章阐述了非遗服装的设计及色彩搭配的重要性,分析了非遗服装中的色彩搭配方案,以期实现中华文化与现代服装设计的良好融合并发扬光大。
其他文献
土家西兰卡普具备静态平面,色彩冲击强烈,将其应用到现代服饰设计中,不仅能彰显西兰卡普的文化魅力,还能为现代服饰设计体系创新拓展空间,让越来越多的人认识土家西兰卡普这一民族工艺。文章首先阐述土家西兰卡普的起源、特征以及纹样,其次分析土家西兰卡普在现代服饰中的应用,最后探究现代服饰对土家西兰卡普的传承,发扬土家西兰卡普文化。
针对传统3DDV-Hop算法对未知节点定位误差较大的问题,研究人员提出了各类基于跳数、跳距计算方法进行改进的定位算法,但这些算法中对跳数、跳距计算的改进方法有待优化且未二次求精未知节点坐标;为此,提出一种基于三维坐标修正的改进型3DDV-Hop定位算法,该算法通过为节点设定3类通信半径以及跳距加权以减少跳数、跳距计算误差,并构建正方体交叉区域对未知节点坐标进行二次求精。通过实验结果对比分析可知:本文所提基于三维坐标修正的改进型3DDV-Hop定位算法对未知节点平均定位误差确有显著降低。
基于差分隐私的数据扰动技术是当前隐私保护技术的研究热点,为了实现对敏感数据差分隐私保护的同时,尽量提高数据的可用性,对隐私参数的合理设置、对添加噪声后数据进行优化是差分隐私保护中的关键技术。提出了隐私参数设置算法RBPPA以及加噪数据的优化算法DPSRUKF。RBPPA将隐私参数设置构建于数据访问者和贡献者的信誉度之上,并与数据隐私度以及访问权限值关联,构造了细粒度的隐私参数设置方案;DPSRUKF采用了平方根无味卡尔曼滤波处理加噪数据,提高了差分隐私数据的可用性。实验分析表明,该算法实现了隐私参数的细粒
人们的生活离不开服装设计,结构和解构理论对服装设计至关重要。服装设计属于融合工作,尤其是在国际化发展时代,思想和文化都需要融合,这是服装设计的发展趋势。与此同时,服装设计要想实现长远发展,就要有所创新,优秀的服装设计师应紧跟时代步伐,分析未来可能流行的服装设计风格。文章重点分析服装设计中的结构和解构,仅供人们参考。
目前,流程模型可以从大量的事件日志中挖掘出来,以重放大多数的日志。但是,少数偏离流程模型的日志亦是有效的,为了使事件日志与流程模型更加拟合,模型修复是一个很好的方法。提出了基于Petri网的并发事件流程模型修复分析方法。首先,找到事件日志与流程模型的最优对齐,筛选出用于修复的并发事件;其次,利用提出的重构子流程的修复方法,对筛选得到的并发事件进行重构;最后,根据算法嵌入到原始模型中以实现模型修复,并通过一个具体实例说明了该方法的合理有效性。修复后的模型可以完全重放给定的事件日志,并且能够避免因循环造成的多
在互联网智能时代,解读当下“新文科、新艺科”的思想,辨析艺术设计学科与其他学科交叉融合的表现,探索艺术设计与科学技术融合的新路径。文章以跨学科背景下的可穿戴关怀艺术为表现载体,研究未来艺术设计的表现形式和新发展方向。
为弥补传统视频图像分割器抗干扰能力弱、帧率低、设计复杂等缺点,选取XILINX Zynq XC7Z035 FPGA异构平台,并与SDI技术相融合,采用高清数字串行解码芯片TW6874对4路数字视频图像进行同步采集,输出BT.1120数据至FPGA,以实现4路视频分开显示。为满足视频图像的分辨率和帧率要求,首先对视频图像数据进行像素抽样,其次利用AXI4-Stream Data FIFO进行行输入缓
随着环保理念日益深入人心,大众消费模式发生了变化,环保纺织品购物袋出现在人们的日常生活中。但国内多地因为环保纺织品购物袋的设计问题而影响了消费者对环保购物袋的认知,因此,加快环保纺织品购物袋的推广成为当前要务。文章分析了环保纺织品购物袋的使用现状,从材料、外观、结构和生产成本出发,提出优化设计方案,为环保纺织品购物袋的推广作出贡献。
苗族银饰是中华民族璀璨的艺术瑰宝,文章首先介绍苗族银饰的起源以及发展历程;其次采用文献调查法,从记载迁徙历史、见证幸福婚礼、象征家庭财富、表达美好祈愿4个方面分析苗族银饰的文化内涵;最后探索苗族银饰与包装设计相融合的方法,希望能为包装设计注入持久活力,设计出符合当下人们审美需求的包装作品,促进中华包装设计新风尚的形成。
军事命名实体识别能够为情报分析、指挥决策等环节提供自动化辅助支持,是提升指挥信息系统智能化程度的关键技术手段。由于中文文化和英文文化的不同,中国语言文字中实体识别第1步是对文章字句进行分词,分词的不准确则会直接造成命名实体识别上的精度损失。此外,一段字句中命名实体的识别是与上下文信息相关的,不同字词对实体识别的贡献度不一定是正向的,多余的字词信息只会对命名实体识别起到负面作用。针对上述挑战,提出了Lattice长短时记忆神经网络(LSTM)结合自注意力机制(self-attention)的融合网络模型。L