人工智能在非物质文化遗产保护与传承中的应用研究现状

目的 对当下人工智能在非物质文化遗产中的研究现状进行梳理、归纳和分析,为更好地保护和传承非物质文化遗产提供思路和参考。方法 详细解读了非物质文化遗产对中华文化产生的深远影响;论述了当下非物质文化遗产知识库构建、分类检索、创新设计三方面国内外发展的现状,归纳并阐述了基于人工智能的工业设计的特点;总结并分析了智能时代下非物质文化遗产领域的发展趋势,对未来智能化的研究方向及研究重点进行了展望。结论 随着智能技术的不断发展,人工智能的应用在非物质文化遗产的保护与传承方面所占的比例也会逐渐增加,而人工智能技术的运用并不是对传统技术的否定,而是为了更好地满足多方面的需求,充分发挥传统技术与人工智能技术的优势互补作用,未来运用人工智能技术对非物质文化遗产进行保护和传承是一种必然趋势。

AIGC中式美学文创设计研究

目的 中式美学是中华民族传统文化中所体现出的审美观念、艺术风格、价值观。在人工智能内容生成(AIGC)技术大发展的时代背景下,本研究关注中式美学的文创设计。通过对中国传统美学的典型作品——水墨画进行分析处理,利用AIGC技术实现文创产品的高效转化生成。方法 基于水墨画大画幅及大师画作稀少的特点,借助显著性检测技术进行图像分割,实现画作信息的有效提取;运用基于扩散模型的人工神经网络机器学习算法,训练一个能实现传统水墨画作特征重绘的AIGC文创模型,引导其生成中式美学图像,并将生成结果应用于文化产品及创意衍生品的设计中。结果 以中国国宝级画家齐白石先生的经典名画系列“蟹”为例,将其进行特征提取及图像分割,得到用于人工智能算法的素材库,而后借助扩散生成模型进行训练,挖掘中国传统画作的绘画特点,并设计实验以验证其可行性。结论 建立中国传统美学AIGC分析转化的定制路径,解决中国传统美学和AIGC大模型间的美学边界问题,从现代人工智能内容生成技术的美学理念出发,将传统文化与现代技术相结合,创造出创新的艺术和设计作品,推动文化创意产业的发展,对中国传统文化的传承和创新具有重要的意义和价值。

弹性超声及超声造影在输精管动脉阻断后睾丸血供变化中的应用价值

目的:探讨弹性超声及超声造影技术在输精管动脉阻断后睾丸血供变化中的应用价值。方法:选取11例行显微精索静脉结扎手术患者,测量阻断输精管动脉前后的弹性超声及超声造影值,阻断前后数据配对对照研究。结果:当输精管动脉阻断后,跨白膜区域及睾丸内部睾丸硬度均减少,其中跨白膜区域Ave由阻断前的11.44±2.52减低为阻断后的6.21±1.16(P<0.01),睾丸内区域Ave由阻断前的3.99±1.03减低为阻断后的3.27±0.70(P=0.012)。附睾部位的AUC由阻断前的80.98±60.74降低至阻断后的42.82±16.01(P=0.021),睾丸中央部的AWi值由阻断前的17.19±11.09降低至阻断后的11.03±8.58(P=0.034)。近白膜区域的各项数值在阻断前后均无统计学差异;附睾部位的Awi值及Awo值虽在阻断后降低但无统计学差异。结论:弹性超声及超声造影在睾丸不同血供状态的评估中有重要的作用。

基于虚拟现实的遥控型无人特种车辆交互设计研究

目的探索虚拟现实技术下遥控型无人特种车辆交互范式,提升遥控型无人特种车辆作业效率和用户体验。方法通过eGOMS模型分别对虚拟现实场景和真实场景的遥控型无人特种车辆交互流程进行建模,并对所得模型进行操作时间的预测与分析,采用RoboMaster平台对用户在两种不同场景下开展绩效实验与NASA-TLX问卷访谈。结合主客观两个方面,对交互过程进行综合评价。结果量化作业绩效实验数据与用户脑负荷问卷感受数据对比结果同时呈现虚拟现实交互更具有优势,但具体作业时间与模型预测有差异;实验的结果显示,无论是虚拟现实还是真实场景,基于eGOMS模型预测的交互操作时间均大于用户实际交互操作时间。结论虚拟现实技术可以有效提升遥控型无人特种车辆交互的用户体验与作业效率,提升车辆控制交互系统的易学性;研究也进一步发现eGOMS模型中的标定与插入规则需要适当更新以适应专家用户。虚拟现实技术将有效地提升遥控型无人特种车辆的作业效能,大幅降低高危岗位人员的作业风险,从而促进遥控型无人特种车辆在消防、抢险救灾、国防等领域的普及应用。

Counterparty risk valuation on credit-linked notes under a Markov Chain framework

A credit-linked note(CLN)is a note paying an enhanced coupon to investors for bearing the credit risk of a reference entity.In this paper,we study the counterparty risk on CLNs under a Markov chain framework,and introduce a Markov copula model to describe joint defaults between the reference entity underlying the CLN and CLN issuer.Assuming that the respective default intensities are directly and inversely proportional to the interest rate,which follows a CIR process,we obtain the explicit formulae for CLN values through a PDE approach.Finally,credit valuation adjustment(CVA)formula is derived to price counterparty credit risk.