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关键词： 煤矿综采工作面   智能化升级改造   设计原则   技术路线  

摘要： 随着科技的飞速发展，煤矿综采工作面智能化升级改造已成为提升安全生产水平与生产效率的关键举措。本文基于煤矿综采工作面的实际需求，深入探讨其智能化升级改造的设计原则、技术路线及配套措施。本文通过遵循安全性、先进性、经济性和可持续性原则，运用自动化控制、信息集成、机器人及无线通信等技术，并结合员工培训、安全管理、维护保养等配套措施，构建煤矿综采工作面智能化升级改造的系统性解决方案，旨在推动煤矿行业向智能化、高效化方向发展，降低安全风险与人工成本，提升煤矿企业综合竞争力。

关键词： 国潮陶瓷   故障艺术风格   赣傩文化   设计程序   文创设计创新  

摘要： 在数字化和多元文化交织的背景下,年轻世代作为新型消费群体,对国潮陶瓷市场的设计需求日益凸显,尤其注重潮流基因、跨界融合以及文化创意等方面的表达。国家也重点提出“着力推动文化事业和文化产业的繁荣发展”的号召,而国潮陶瓷作为中国文化基因与数字美学映射下的时尚载体,在此背景下亟待突破性研究,有关其创新本质的探索刻不容缓。 针对国潮陶瓷的创新问题,本论文从其本质的二元角度出发,内容上以“赣傩”为设计主题,形式上以“故障艺术风格”为表现形式,具体阐释国潮陶瓷的创新路径,研究内容主要分为以下几部分: 第一部分,洞见国潮陶瓷的本质与设计原则。首先,通过文献搜集与图像分析的方式,深入剖析国潮趋势影响下的国潮陶瓷发展情况,进而明晰国潮陶瓷的概念;其次,从艺术哲学视角出发,结合具体案例分析国潮发展变化与国潮陶瓷发展特点,揭示出国潮陶瓷的本质;最后,搜集相关经典作品案例,明确国潮陶瓷的设计原则。 第二部分,确定“故障艺术风格”一般性应用方法。首先,通过分析故障艺术风格产生的具体事件,厘清故障艺术的由来与发展趋势;其次,结合具体案例,归纳其在选题、构图、色彩三方面的设计指标;最后,利用故障算法工具,模拟多重故障效果,证实故障艺术风格一般性技术应用方法的可行性,也为后续“故障艺术风格”国潮设计提供技术支持与应用策略。 第三部分,建构“故障艺术风格”国潮陶瓷的创新性设计程序。通过采用访谈法与综合分析法,解读三位艺术家相关陶瓷作品,进而得出故障艺术风格与陶瓷语言相结合的变化性规律。然后,整合前文国潮陶瓷的设计原则、“故障艺术风格”一般性技术应用方法,以及艺术家陶瓷作品的变化性规律,构建出由3个层面、4个阶段、16个模块组合成的创新性设计程序。通过该构建程序,不仅为“数字时代的陶瓷艺术”创新提供便利,还为设计故障风国潮陶瓷提供关键性实现路径。 第四部分,以“赣傩”文创为例,进行设计程序科学性与适用性验证。首先,运用田野调查与比较分析的方法,对赣傩文化历史渊源、具体类别、视觉特征进行归纳分析,并整理出赣傩元素符号表;其次,选取不同地区的傩文化元素,带入前文构建出的设计程序,完成“故障风”国潮陶瓷文创设计用装饰图;最后,通过多模态演化方式进行文创方案衍生,并制作出相关装饰画。 综上所述,本研究通过探索国潮陶瓷的创新模式,旨在突破传统陶瓷的审美定式,为当代文创设计可能性提供足够发展空间;为非遗传承与设计创新开辟新路径;还为陶瓷产品设计的多媒介发展与其他传统工艺的现代化转型提供理论参考。

关键词： 企业   党建工作   生产经营  

摘要： 企业党建管理水平和决策水平直接关系到企业生产经营的效率和质量，为了实现高质量生产经营，企业要有效地将党建工作和企业的生产经营活动相结合，从而充分发挥党在企业发展中的积极作用。当前，一些企业的党建工作与生产经营仍然存在着脱节问题，这对企业的发展产生一系列的负面影响。因此，文章以企业党建工作与生产经营的有机结合为主题，从企业党建工作与生产经营结合的必要性以及企业党建工作与生产经营有机结合的路径这两方面进行研究，以期为相关工作部门提供一些经验，推动企业的高质量经营与发展。

关键词： 智能服装设计   草图设计   纹理迁移   服装样式生成  

摘要： 服装设计是创意表达与功能需求的有机融合,其核心环节需经历从草图设计的创意具象化到草图纹理渲染的视觉细化的递进过程,这些流程高度依赖设计师个人经验,且面临效率瓶颈与创意局限。草图是服装设计的关键工具,能够表达服装轮廓与细节,但传统设计和渲染流程效率低、风格单一。基于人工智能的草图设计与渲染自动生成多样化服装样式,提升视觉效果,弥补传统设计流程的缺陷。然而,现有智能服装设计生成的服装图像通常以全局生成为主,缺乏对局部属性的精细控制,设计师难以直接干预特定区域的设计细节,在进行纹理渲染时纹理易出现失真和模糊,且无法生成有真实光影效果的服装图像。因此,针对现有智能设计研究对局部属性关注不足和纹理渲染不自然的问题,提出了草图驱动的生成式服装样式智能设计方法,具体展开了以下研究: (1)提出语义引导的服装草图局部几何属性编辑方法。针对编辑操作干扰非目标区域的问题,提出一种面向服装草图的语义分割网络分离衣袖和躯干区域,并将服装草图潜在空间分解为对应的潜在子空间,使袖型修改、衣长调整等编辑操作仅作用于目标子空间,解决传统方法因全局潜在空间耦合导致的跨区域干扰问题;针对草图编辑中高维潜在空间特征冗余问题,引入稀疏主成分分析(Sparse PCA)对潜在空间进行降维处理,提取更具服装设计意义的强解释性特征表示,解决高维服装草图特征纠缠导致的编辑精度下降问题;最后沿主方向施加扰动,实现对服装草图中袖子和躯干相关属性的可控编辑。通过实验表明,所提方法展现出卓越的解耦能力和高准确率,其在目标属性区域的编辑效果显著,同时能够较好地保持非目标区域的稳定性。 (2)提出面向复杂纹理的真实感服装草图渲染方法。首先针对直接使用纹理映射到草图导致生成的图像不自然的问题,在编码器部分采用Swin Transformer结构用于捕获输入图像的长距离依赖关系,并提出双向特征交互机制,通过可学习的仿射变换参数实现草图空间属性与纹理的双向动态适配,其中草图的放射变换参数调控纹理生成,而纹理特征则同步优化草图表征,实现信息在服装草图和纹理图像之间双向流动;在生成器阶段,为了保持纹理的全局结构一致性并遵循其分布规律,采用嵌入快速傅立叶卷积层的Fc F生成器,将空间域的图像转换到频域,对全局和局部特征建模,并设计频域感知损失约束纹理一致性。通过对比实验与消融实验验证了所提方法在服装草图纹理渲染任务中的有效性和优越性。实验结果表明,所提方法在实现可控纹理扩展的同时保持纹理一致性,生成服装图像的细节丰富度与视觉真实感显著优于其他方法。 (3)在上述研究基础上,针对服装设计平台的业务和功需求进行分析,设计和开发了草图驱动的服装样式智能设计原型系统,阐明原型系统架构,实现基础数据管理和服装设计核心模块,最后通过工程实例进行验证,为设计师进行快速数字化设计提供了平台与工具。

关键词： 双减   初中语文   大单元教学   作业设计  

摘要： 作业设计题型单一、作业量过大，不仅加重学生的负担，还影响学生的学习兴趣和学习效果。减轻学生作业负担，是提升教育质量和促进学生全面发展的关键举措。为更好地贯彻执行“双减”相关政策，促进学生全面发展，初中语文教师在设计单元整体作业时应遵循整体性、适度性、多样性原则，通过层次化作业设计，促进学生自主学习；精准设计作业量，减轻学生的负担压力；设计多样化作业形式，激发学生的学习兴趣。

关键词： 牛角雕   造型语言   民族美学   传统工艺  

摘要： 牛角雕作为民族工艺传统的载体，因其独特的材质来源以及坚韧性，成为造型表达同民族精神相融合的理想媒介。在云南、贵州、四川等地区，牛角雕在民间信仰用品、生活器物、装饰饰品、宗教法器等领域中较为常见，和其他材料相比较而言，牛角拥有的天然弧度、密实质地以及独特纹理，给予雕刻艺术家自由发挥造型语言的空间。本文系统梳理牛角雕造型语言的构成要素，探讨其美学特征，剖析其所承载的民族文化意涵，为其当代表达提供美学方面的参考。

关键词： 思政课   问题链教学法   必要性   设计原则   构建步骤  

摘要： 问题既是实践的开端,也是创新的起点。在高校思政课程教学里,问题链教学设计是一种卓有成效的教学方法。它全面关注了设问的原则、场景与作用,能够切实增强思政课程的针对性、学理性与亲和力。通过深入探讨高校思政课程问题链教学法的内涵与特征,分析问题链教学在思政课堂应用的必要性、问题链设计的原则以及构建步骤,提高思政课程教学成效。

摘要： 《义务教育语文课程标准（2022年版）》（以下简称“新课标”）首次提出“跨学科学习”这一学习方式，“跨学科学习”成为规定的学习任务。这为小学语文教学的改革发展提供了新的思路和指导。本文主要从学习任务群的视角，探讨小学语文跨学科学习的设计原则与路径，旨在激发学生的学习动机和兴趣，实现学科之间的整合与交流，进而促进学生核心素养的发展。一、任务群视角下小学语文跨学科学习设计的概念界定（一）学习任务群新课标指出：义务教育语文课程内容主要以学习任务群组织与呈现。语文学习任务群由相互关联的系列学习任务组成，共同指向学生的核心素养发展，具有情境性、实践性、综合性。

关键词： 绿色室内设计   设计原则   可再生资源  

摘要： 随着人们环保意识的不断增强，绿色设计理念在各个领域逐渐兴起，尤其是室内设计领域。绿色室内设计不仅关乎居住环境的美观与舒适，更关乎资源的合理利用与环境的可持续发展。本文旨在探讨绿色室内设计的设计原则及实施策略，以期为相关从业者提供借鉴，推动室内设计的绿色化进程。

关键词： 汽车草图   三维重建   隐式表示   SDF   Sketch2Car算法  

摘要： 近年来,随着虚拟现实(VR)和增强现实(AR)技术的不断发展,基于草图的自动化三维建模技术受到广泛关注,成为降低三维内容创作门槛的有效手段。在汽车设计、游戏动画等领域,高效生成三维汽车模型对于提升设计效率和交互体验具有重要意义。针对现有草图重建方法在应用于汽车场景时仍面临高质量汽车草图与三维模型映射数据集的缺乏、显式网格重建方法在拓扑灵活性和几何精度方面的局限、以及草图稀疏性导致的特征提取困难等问题,论文致力于从数据构建和算法改进两方面开展汽车草图的高精度三维重建方法研究,提出一种基于深度学习的汽车草图高精度三维重建方法(命名为Sketch2Car)。主要研究工作如下。 开展了定制化数据集构建研究。针对汽车草图三维重建任务中缺乏专用高质量数据集的问题,构建面向该任务的数据集,为模型训练提供全面数据支持。一是针对现有合成草图细节不足及真实手绘草图获取成本高的问题,利用Blender渲染引擎基于Shape NetCore.v1数据集中的三维汽车模型,构建包含多视角、类手绘风格的高质量汽车草图二维数据集,更贴近真实草图输入;二是针对当前研究中缺乏汽车类SDF监督数据的问题,构建与草图对应,基于相同汽车模型的三维SDF值数据集。为提升几何监督质量,对多种SDF采样策略进行对比研究。实验表明,混合采样策略在重建精度上表现最优,因此采用该策略生成SDF值作为监督数据,增强模型几何学习能力。此外,还生成与草图视角一致的轮廓图为后处理优化网格方法提供真实轮廓图输入。最终将所有数据统一整理为标准格式,为模型训练优化奠定基础。 开展了基于深度学习的汽车草图三维重建方法研究。针对现有草图重建方法在生成汽车模型精度方面的局限问题,重构了Sketch2Model草图重建网络,提出基于SDF隐式表示的汽车草图三维重建模型(Sketch2Car),旨在实现复杂汽车结构的生成和提升重建精度。一是针对Sketch2Model草图重建中存在模板限制与几何约束不足问题,采用拓扑表达更灵活的Deep SDF中的SDF解码器替换原有网格解码器,在严格的三维SDF数据监督下,从输入草图中预测连续的隐式场,实现任意形状与分辨率的高精度三维汽车模型生成。二是针对编码器在特征提取中对关键线条特征关注不足的问题,融合不同注意力机制进行对比,确定引入Sim AM注意力机制,突出关键特征,改善重建细节质量。三是针对隐式SDF方法建模复杂曲面时易出现表面不平滑问题,在损失函数设计中加入Eikonal损失约束SDF梯度范数,增强表面平滑性。四是针对草图因视角差异而产生的形变问题,引入空间变换模块,对输入草图进行几何空间对齐,提高编码器对特征提取的一致性,为整体草图重建质量与稳定性提供保障。 接着,通过设计消融与对比实验,验证了算法的有效性和优越性。对比实验表明,Sketch2Car的各项重建指标均显著优于对比模型,其中CD指标对比Sketch2Model和同类隐式重建DeepSketch方法分别优化84.2%和9.3%,充分体现了其在汽车草图三维重建任务中的性能优势。此外,基于Sketch2Car算法,为进一步改善输出网格质量,在提取网格过程中引入利用轮廓损失迭代优化特征编码的后处理策略,间接调整隐式场输出网格,对齐轮廓特征,细化最终几何结构。实验结果表明,采用该策略进行50次迭代后,所生成三维网格CD指标较初始结果优化2.7%。 最后,本文设计实现了一套汽车草图三维重建系统,支持非专业用户通过单张草图快速生成高质量三维汽车模型,推动三维内容创作的智能化与普适化发展。