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研究论文 基于5G虚拟现实与虚拟现实视觉空间的艺术风格转换
随着数字信息技术的飞速发展，虚拟现实（VR）及VR视觉空间技术已成为计算机5G领域的重要分支，其应用研究受到越来越多的关注，其实用价值和应用前景也十分广阔。本文主要研究基于5G VR及VR视觉空间的艺术风格转换。本文从VR技术与VR视觉两个概念出发，分析二者的发展历程及特点，探讨二者融合的可能性与必然性，引出VR技术与VR视觉融合产生的空间艺术，这种艺术空间给人一种“身临其境”的体验。本文通过对多个沉浸式体验作品的分析，对其多感官、多技术的空间艺术风格转换形式进行分析，总结当前基于5G VR及VR视觉空间的艺术风格转换形式的优缺点，以期对未来VR沉浸式的发展有所借鉴。本文对易用性指标进行分析。实验结果表明,除感官体验指标外,其余指标平均值均小于1,是一个易用性较好的项目,且利用5G VR及VR视觉技术可以提高空间艺术风格的转变。
贪婪随机自适应搜索算法的应用...
马喆 西安工业大学 计算机科学与工程学院 陕西 西安 710021 e-mail: 1429462700@qq.com 摘要：随着航空运输的快速增长，资金越来越紧缺，航班不正常情况也越来越严重，不正常航班已经成为社会普遍现象，也是航空公司面临的一大难题。航班恢复是一个经典的NP问题，研究航班恢复问题具有重要的理论意义和实用价值。航空公司航班时刻的准时性是留住现有客户、吸引新旅客的关键因素。然而由于民航运输系统非常复杂，很多原因都会造成航班计划不能正常执行，天气、空中交通流量管制、机场安检、旅客自身原因以及机组人员暂时短缺等都会导致航班不能正常执行，即出现航班异常或航班中断。航班中断会影响航空公司的正常运行。一些航班不得不取消或延误，这将给航空公司带来巨大的经济损失，此外航班延误或取消会给旅客带来极大的不便，影响航空公司的声誉。不正常航班的运行控制和管理水平越来越受到国内航空公司的关注。优化控制和算法设计也成为热点
学习可解释的飞机操纵行为模型...
高速喷气式飞机的飞行员需要经过多年的高级训练才能获得出色的操控能力。如果能够将飞行员和其他领域专家的技能、知识和偏好提炼成一个能够捕捉真实操控行为的软件模型，那么这种方法将具有重大的实用价值。这种模型的可扩展性将使其可用于战略规划演习、培训以及其他软件系统的开发和测试。这将使人类驾驶专业知识这一稀缺资源获得更大的回报。这一愿景面临着实际挑战，即准确地获取所需知识以将其编入自动化系统。在许多需要直观决策和快速运动控制的情况下，专家一看到良好的操控性就知道，但并不总是能用形式或语言术语表达原因 [1]。∗ 显性知识获取策略也可能非常耗时，任何依赖专家演示的方法也是如此。这促使人们采用使用更稀疏数据源的基于学习的方法。鉴于透明度对于安全关键型航空应用的重要性 [ 2 , 3 ]，任何此类方法都必须学习可解释（即人类可读和可理解）的专家知识模型，以促进信任和验证。本文提出了一个可能的解决方案。我们使用人工强化学习 (RL) 代理来生成 si 数据集
输电线路舞动测试研究
摘要 。覆冰输电线路荷载以及导线被冰覆盖后舞动产生的荷载，都可能造成线路跳闸、导线断线、铠装线夹损坏，甚至倒塔等严重故障，严重威胁电力系统运行安全。输电线路舞动的产生、发展过程十分复杂，影响舞动激励的因素很多，如环境因素、地形因素、输电线路结构参数等，其中导线覆冰是引起舞动的必要因素之一。因此，在大型多功能人工气候室开展了不同类型导线在不同气象条件下覆冰量增加试验研究，得到了不同条件下导线覆冰量随时间增加的关系曲线，并分析了影响覆冰量增加的因素。研究结果表明：在相同覆冰条件下，小直径导线覆冰增长较快；环境温度和风速对导线覆冰增长有明显影响，且环境温度将决定导线表面覆冰类型。同时，针对不同覆冰形状导线进行风洞试验，获得了不同冰形导线的气动稳定性损失特性。研究成果对于揭示覆冰输电线路舞动机理具有重要的科学参考价值，对于推动覆冰输电线路舞动预警系统的实现具有较高的工程实用价值。
扩大地理信息系统在可再生能源领域的价值
本章概述了在可再生能源背景下提高地理信息系统 (GIS) 价值的研究重点。本文阐明了地理信息系统 (GIS) 作为可持续能源规划的有力工具的重要性。此外，它还强调了当前在将 GIS 与可再生能源应用无缝集成方面的研究不足。随后的章节对相关学术著作进行了彻底的审查，深入探讨了地理信息系统 (GIS) 技术的发展及其在可再生能源行业的应用。本文研究了在可再生能源项目中使用地理信息系统 (GIS) 的一系列研究工作。第三章全面概述了所提出的方法，该方法包括将空间分析、数据建模、经济评估、实时数据集成和利益相关者参与整合到地理信息系统 (GIS) 框架中，以实现可再生能源应用。第五章介绍了将基于 GIS 的方法应用于可再生能源的成果。它讨论了从空间建模、经济可行性评估和实时数据集成中获得的结果。最后一章总结了可再生能源领域对 GIS 的贡献，从而结束了这项研究。它强调了研究差距的弥合和 GIS 工具的实用价值。本章还提出了未来研究的潜在领域，强调了 GIS 技术的不断发展及其促进可持续能源转型的潜力。关键词：可用性；设计和施工；环境；地理信息系统 (GIS)；日益；维护
影响客户满意度的因素...
立体声停车系统的设计和开发涉及一组全面的功能要求，制造过程，用户操作舒适性和环境友好。但是，当前的立体声停车系统市场主要集中于以产品为中心的设计和功能成就，而无需充分考虑和满足用户需求。设计理念落后于当代发展的需求。本研究的目标是：1）探索影响立体声停车系统使用的关键因素； 2）检查产品的基本属性，客户期望属性和产品吸引力属性对客户满意度的影响。本研究选择了中国上海的立体声停车系统作为案例研究区域，并通过问卷调查收集了用户数据，样本量为400。定量研究方法用于分析数据。研究结果表明：1）对立体声停车系统的客户满意度受产品的基本属性，客户期望属性和产品吸引力属性的影响； 2）产品基本属性，客户期望属性和产品吸引力属性的三个因素对客户对立体声停车系统的满意度具有重大的积极影响。使用立体声停车系统研究客户满意度具有将设计理念从以产品为中心转移到以用户为中心的实用价值。这意味着，除了考虑立体声停车系统的基本功能要素外，研究如何完全满足用户群体的需求并全面设计和开发立体声停车系统至关重要。
时间分辨 Hanbury Brown–Twiss 干涉测量法...
双光子频率梳 (BFC) 是用于大规模和高维量子信息和网络系统的有前途的量子源。在这种情况下，单个频率箱的光谱纯度对于实现量子网络协议（如隐形传态和纠缠交换）至关重要。测量组成 BFC 的未预告信号或闲置光子的时间自相关函数是表征其光谱纯度并进而验证双光子状态对网络协议的实用性的关键工具。然而，通过实验可获得的测量 BFC 相关函数的精度通常受到探测器抖动的严重限制。结果，相关函数中的精细时间特征（不仅在量子信息中具有实用价值，而且在量子光学研究中也具有根本意义）丢失了。我们提出了一种通过电光相位调制来规避这一挑战的方案，通过实验证明了集成 40.5 GHz Si 3 N 4 微环产生的 BFC 的时间分辨 Hanbury Brown-Twiss 特性，最高可达 3 × 3 维二四分体希尔伯特空间。通过使电光驱动频率从梳状的自由光谱范围略微失谐，我们的方法利用 Vernier 原理来放大时间特征，否则这些特征会被探测器抖动平均掉。我们在连续波和脉冲泵浦模式下展示了我们的方法，发现与理论高度一致。我们的方法不仅揭示了贡献频率箱的集体统计数据，还揭示了它们的时间形状 - 标准全积分自相关测量中丢失的特征。
Marco Tibaldini 博士
兴趣领域：我的主要研究科目是历史教学，并且在全国辩论中，我支持和促进内容、方法和评估的更新过程。此外，我还从跨学科的角度进行游戏化教学，并进行历史考古研究。由于意大利的历史教学在当前的竞争领域中不具备实用价值（如图 M-STO 04 所示），我撰写的文章和专著面向不同的方向，从教育学（M-PED 04）到单纯的历史考古学（L-FIL-LET 04；05；06）。个人和职业概况：我性格外向，个人倾向于合作和参与工作团队。我拥有出色的多媒体通信相关 IT 技能，这些技能源于我在索尼和苹果公司 7 年的职业生涯。我对在本地和国际范围内开发项目有着浓厚的兴趣，希望与低年级学校以及其他欧洲学术伙伴建立协同效应，以申请 Erasmus+ 项目。我有与当地和国际机构、综合机构和博物馆机构打交道的经验，并且在组织和举办教师培训课程和会议（国内和国际）方面获得了丰富的经验。交往生活：自 2013 年起，我一直是意大利历史教师协会 Clio '92 的会员；自 2018 年起，我一直担任 EuroClio（应欧洲委员会要求成立的欧洲历史教师协会）国家委员会的当选成员和国际化代表。 2022 年，我在博洛尼亚母校组织了 EuroClio 国际大会，自 2 月以来，我一直负责 Clio '92 协会与利沃夫教育学院之间的关系，具体实施了几批人道主义物资和与民主教育相关的研究项目。
通过...
摘要：“生成神经网络新颖的图像生成”项目旨在将神经网络的创造性和生成能力扩展到传统的歧视模型之外。在以前的上下文中，主要是用于涉及输入输出映射的任务，例如图像分类和文本生成。但是，该项目深入研究了生成模型的领域，其中重点从做出决策转变为创建全新独特的创意内容。在其核心上，该项目装备了神经网络，这些神经网络有能力制作图像，以封装现有培训数据的样式和本质。这种新的但熟悉的视觉内容的综合引入了多样性和创造力。超过艺术价值，该项目在数据增强方面具有实用价值，通过产生可以增强机器学习模型性能的合成内容来解决数据稀缺的解决方案。该项目的影响跨越行业。在医疗保健中，它通过生成算法培训的现实数据来帮助医学图像分析。在时尚中，它通过创建新的模式和样式来帮助设计。此外，该项目还解决了数据隐私问题，从而在不损害敏感细节的情况下可以共享信息。通过在技术和创造力之间锻造桥梁，“创建创新图像生成的生成神经网络”项目创新丰富了数据科学。此外，该项目强调了综合数据在解决数据稀缺和隐私问题方面的重要性。综合数据有可能在访问真实数据受到限制或受保护的情况下补充实际数据集。关键字 - 生成神经网络，新颖的图像产生，创意，数据增强，合成内容，数据安全，医疗保健，时尚。
MES-CTNet：一种基于多域特征图的新型胶囊变压器网络，用于基于脑电图的情绪识别
摘要：由于脑电信号中蕴含了丰富的真实情绪数据，利用脑电信号进行情绪识别在人机交互领域引起了广泛关注。然而，传统的情绪识别方法在挖掘多域特征之间的联系和发挥其优势方面存在不足。在本文中，我们提出了一种基于多域特征的新型胶囊Transformer网络，用于基于EEG的情绪识别，称为MES-CTNet。该模型的核心由一个嵌入ECA（高效通道注意）和SE（挤压和激励）块的多通道胶囊神经网络（CapsNet）和一个基于Transformer的时间编码层组成。首先，结合多域特征的空频时间特性构建多域特征图作为模型的输入。然后，利用改进的CapsNet从多域特征图中提取局部情绪特征。最后利用基于Transformer的时间编码层全局感知连续时间片的情绪特征信息，得到最终的情绪状态。本文在DEAP和SEED两个不同情绪标签的标准数据集上进行了充分实验。在DEAP数据集上，MES-CTNet在情绪效价维度上取得了98.31%的平均准确率，在唤醒度维度上取得了98.28%的平均准确率；在SEED数据集上的跨会话任务上取得了94.91%的准确率，相比传统脑电情绪识别方法表现出了优异的性能。本文提出的MES-CTNet方法利用多域特征图，为基于脑电的情绪识别提供了更广阔的观察视角，显著提高了分类识别率，在脑电情绪识别领域具有重要的理论和实用价值。