金中都公园的园林景观与历史文化展示

本文试以北京金中都公园设计和建设过程为例,论述如何将园林景观与历史文化的合理展示相结合。提出设计师的创作和实践应该与建设过程相配合,以匠人精神应对施工阶段的现场完形和设计提升。总结了设计项目从概念规划直至建成,设计师的全过程设计的重要性和必要性。探讨了景观与艺术专业的协同设计在文化表达和景观展示中的叠加效应。提出设计师对场地的挖掘和设计推敲,应该随着项目的施工建设进度并以现场设计为核心,并举例论述了现场调整对提升设计品质的重要作用。以期为公园改造和园林景观设计师的工作实践提供有益的参考和引导。     

从认知语义学的角度来看多义动词“あげる”

本论文立足于日语多义动词的先行研究成果,以日语动词"あげる"为研究对象,以原型要素为中心,通过意象图式等认知语义学的各相关理论分析多义动词"あげる"的意义用法。     

语言学视角下的英语习语属性之研究

英语中存在着大量的习语(Idiom),或称成语。我们常常会发现英语习语中的单词都比较简单,但组合在一起,有时却不知其意或产生歧义。究其原因,是因为不了解某些固定词语组合在一起后会产生词面以外的"新意"。在语言学研究领域,英语习语研究已经是一个独立的分支学科。本文将从习语研究的语言学背景入手,分析总结英语习语研究的意义,以及英语习语在构成、结构、语义上的语言属性,这些属性也是导致英语习语研究复杂化的根本所在。     

国内关联数据领域研究热点分析

文章以中国知网为数据来源,利用关键词共词分析法,将BICOMB2.0与SPSS20.0相结合得出相关的图表.通过研究发现关联数据领域主要围绕7大主题,这有利于关联数据领域研究热点的明确.图书情报领域研究人员可以通过关注和把握关联数据领域研究热点,推进图书馆信息服务的发展.     

基于AHP——SD法的圭塘河滨水景观评价研究

以长沙市圭塘河的滨水景观作为研究对象,从景观生态、服务管理和社会文化3个方面来对滨水景观作综合评价。运用层次分析法(AHP)确定各指标的权重,再利用语义差异法(SD)整体分析并发放调查问卷获得使用者们评价的基本数据。结果表明,准则层分值由高到低依次是景观生态、服务给管理和社会文化;在18个指标层因子中,主要影响滨水景观的重要因子有河流水质、滨水植被、驳岸设计和植物保护,该圭塘河滨水景观最终评分67.68分,评价为一般满意。对圭塘河当地的特色文化的表现程度和公共设施的建设有待加强,滨水步道应优化建设。     

基于SegNet模型的高原鼠兔的图像分割

针对高原鼠兔图像目标尺寸小、背景复杂、特征不显著、基于活动轮廓的图像分割模型无法有效分割的问题,采用基于卷积神经网络的SegNet语义模型对高原鼠兔图像进行分割：首先将采集的高原鼠兔图像进行预处理,尺度归一化后制作成与Pascal VOC数据集格式一致的数据集;然后将数据集分为训练集与测试集,采用训练集对SegNet模型训练,测试集对模型进行分割测试。对高原鼠兔图像分割的试验结果表明：与基于活动轮廓的Chan_Vese模型相比,基于卷积神经网络的SegNet模型对高原鼠兔图像分割时的交并比、平均像素精度、Dice相似性指数和Jaccard指数分别提高了68.33%、9.35%、30.61%和47.98%,过分割率和欠分割率分别降低了87.20%、16.52%。     

基于深度学习的杂草识别方法研究进展

伴生杂草不仅与作物争夺养分和水分,而且还是多种病虫害的中间寄主,成为困扰作物高效生产的难题。随着深度学习技术的发展,杂草的自动检测和分类识别在清除杂草过程中得到重要应用。首先阐述应用于杂草识别过程中深度学习的硬件需求以及软件实现过程,分析用于深度学习不同硬件的优缺点,阐述深度学习模型建立、训练、模型评估以及模型部署等基本步骤;并重点论述深度学习方法在杂草和作物识别以及杂草分类识别的研究进展。然后指出深度学习数据需求量大,目前无通用数据集,杂草、作物相互遮挡,光照环境复杂,机器作业条件恶劣等情况下识别准确率低的问题。最后提出图像与光谱数据融合、杂草识别模型模块化、杂草长势预测、模型嵌入式部署研究将成为基于深度学习的杂草识别方法未来的研究方向。     

基于数字足迹的西藏自助游语义网络研究

近年来,随着人们需求的转变及各项基础设施的完善,居民出游方式逐渐由传统的跟团游向自助游转变。西藏每年都会接待大量的自助游游客,但有关自助游的研究比较缺乏。本文以西藏自助游行为研究对象,利用大数据软件在携程网上获取2013～2020年旅藏自助游游客的旅行笔记内容,并运用ROSTCM6.0软件进行文本分析。本文在总结出旅藏自助游游客的时间与空间活动特征的基础上,针对网络游记的自助游旅游行为特征语义网络进行分析,深入探究发现：西藏自助游存在自助游基础设施薄弱、信息系统不健全、市场监管力度不大等问题。基于此,本文提出建立自驾游信息系统服务平台、完善自助游保障体系、政府加大监督、规范旅游市场等对策建议。     

基于语义分割的非结构化田间道路场景识别

环境信息感知是智能农业装备系统自主导航作业的关键技术之一。农业田间道路复杂多变,快速准确地识别可通行区域,辨析障碍物类别,可为农业装备系统高效安全地进行路径规划和决策控制提供依据。该研究以非结构化农业田间道路场景为研究对象,根据环境对象动、静态属性进行类别划分,提出一种基于通道注意力结合多尺度特征融合的轻量化语义分割模型。首先采用Mobilenet V2轻量卷积神经网络提取图像特征,将混合扩张卷积融入特征提取网络最后2个阶段,在保证特征图分辨率的基础上增加感受野并保持信息的连续性与完整性;然后引入通道注意力模块对特征提取网络各阶段特征通道依据重要程度重新标定;最后通过空间金字塔池化模块将多尺度池化特征进行融合,获取更加有效的全局场景上下文信息,增强对复杂道路场景识别的准确性。语义分割试验表明,不同道路环境下本文模型可以对场景对象进行有效识别解析,像素准确率和平均像素准确率分别为94.85%、90.38%,具有准确率高、鲁棒性强的特点。基于相同测试集将本文模型与FCN-8S、SegNet、DeeplabV3+、BiseNet模型进行对比试验,本文模型的平均区域重合度为85.51%,检测速度达到8.19帧/s,参数数量为,相比于其他模型具有准确性高、推理速度快、参数量小等优点,能够较好地实现精度与速度的均衡。研究成果可为智能农业装备在非结构化道路环境下安全可靠运行提供技术参考。     

基于语义本体的柑橘肥水管理决策支持系统

利用信息技术实现柑橘精准生产管理是果树信息化管理的重点和难点。该文针对山地果园肥水信息化精准管理问题,研发了基于语义本体的柑橘肥水管理决策支持系统。柑橘肥水语义本体是决策支持系统的核心,它以资源描述框架三元组整合涉农信息。系统实现了施肥、生理病害防治和排灌监测3个功能。系统验证结果表明:1)施肥查询模块能够根据树龄、施肥时期、土壤质地、地形和产量5个因素计算氮、磷、钾施肥量,经216组数据验证其输出正确率100%;2)经100组涵盖12种营养素缺乏和过剩生理病害数据验证,病症查询模块能够根据输入病症正确判断生理病害;3)排灌检测模块能根据不同土壤质地对排灌实时监测,经小型气象站获取的土壤含水率数据验证,系统正确预警率达100%。经361组性能测试数据结果表明系统平均响应时间在0.23 s(浏览器端应用)和0.58 s(手机端应用)内,具备较优性能。该研究为农业领域知识建模和异构多源数据整合等问题提供了可行方案。