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关键词： 清康熙皇帝   东巡   赫图阿拉   努尔哈赤  

摘要： “潆洄千曲水,盘迭百重山。”这是清康熙皇帝东巡到赫图阿拉祭祖时留下的诗句。不久前,我随几位文友一起游览赫图阿拉老城,那是努尔哈赤人生的辉煌起点。始建于1603年的赫图阿拉老城是后金的首座都城,入口在北城门。

关键词： Rayleigh分布   加权平方损失函数   刀切Bayes估计   MCMC算法  

摘要： 利用刀切法和Bayes估计方法,在加权平方损失函数下,得到Rayleigh分布在选取先验分布为Jefferys无信息分布和Gamma分布的情况下参数的Bayes估计的精确形式,在此基础上进一步研究了参数的刀切Bayes估计.最后在R软件中运用MCMC(Markov Chain Monte Carlo)算法对Rayleigh分布参数的Bayes估计和刀切Bayes估计进行数值模拟.模拟结果显示:当样本容量较大时,相同先验分布下刀切Bayes估计模拟效果更好.

关键词： 国际图联   战略规划   公共图书馆   发展演进   IFLA   比较研究  

摘要： 该文以国际图联(IFLA)发布的三份战略规划(2016—2029年)为研究对象,深入剖析其演进过程及特点。IFLA战略规划在目标和内容上呈现稳定性与延续性,愿景不断深化,从关注自身发展逐步拓展到全球可持续发展;战略内容持续丰富创新,从信息资源管理拓展到文化遗产保护、社区服务等多领域,在深度上从资源建设延伸到服务创新与能力提升。同时,战略实施注重协同创新,合作方式不断拓展,资源配置更加合理,并融入国际组织理念。我国公共图书馆可借鉴其经验,推进功能转型,强化能力建设,加强国内跨区域协同、跨界融合及国际交流合作,从而更好地服务社会,满足民众日益增长的精神文化需求。

关键词： ORB-SLAM2   视觉建图   AGV   特征检测   工业自动化   物流运输   智能仓储  

摘要： 在自动引导车AGV视觉建图领域,ORB-SLAM2算法因其强大的性能而得到广泛应用。然而,该算法在处理复杂环境,如动态变化或纹理缺乏的场景时,仍面临特征点不稳定和匹配错误的难题。为了提升视觉建图的精度和稳定性,研究探讨了基于ORB-SLAM2算法的自动引导车AGV视觉建图技术。为提升建图精度和稳定性,研究者改进了ORB-SLAM2的特征提取和匹配策略,强调了实时性、精度、鲁棒性和易用性四个关键维度。实时性通过高效ORB特征提取和匹配实现;精度则通过局部和全局地图优化技术提高;鲁棒性得益于系统的闭环检测和全局优化功能;易用性则通过直观的用户界面实现。这些改进增强了AGV在复杂环境中的导航准确性和稳定性,推动了其在工业自动化、物流运输和智能仓储等领域的应用。

关键词： 黄河口湾区   海岸线   滨海湿地  

摘要： 山东半岛北部,黄河万里奔来,携泥沙与养分注入渤海,形成一片独特而富饶的湾区--东营 黄河口湾区。这里的海岸线长181.82公里,海域面积2292.4平方公里,拥有广袤滨海湿地,是黄河与海洋的交汇处。针对海岸线绵长,入海排污口众多造成的管理分散,以及海湾油田开发带来的油田采出水和生活污水处理压力,近年来,东营对所有入海排污口“登记落户”排查整治,推动滨海湿地和自然岸线修复,促进石油等海湾产业绿色转型。

关键词： 陈洪绶   “绘陶”艺术   陶渊明   图文关系  

摘要： 在中国古代文人画中,以陶渊明其人其诗为主题的绘画作品蔚为大观,其中陈洪绶画作中的陶渊明“影像”独辟蹊径、承前启后。结合陈洪绶的人生经历与艺术实践考察,其陶渊明系列图像的绘制,可以反映陶渊明的跨界影响、文学与绘画艺术之间的互动以及历代画家绘制陶渊明“影像”的传承脉络。

关键词： 异时同图   敦煌   佛教故事画  

摘要： “异时同图”是印度早期佛教艺术常用的一种图像结构样式,随着佛教的东传,这一样式播布至中国新疆、敦煌及日本等地,并遗存有诸多案例。在敦煌石窟中,异时同图结构主要见于北朝时期的一些故事壁画,既有典型的单幅一图数景样式,亦有与长卷结合的样式,虽然总体数量不多,却反映了佛教艺术外来样式在敦煌石窟中的传承与演变。

关键词： 对称性   解题研究   求解策略  

摘要： 函数的性质一直是近年来的热门考点,其重要性不言而喻.文章通过搜索资料,整理出了六种函数对称性问题的常考题型和解题策略.

关键词： 网络地理信息系统   数据图件管理系统   勘探开发  

摘要： 介绍了利用网络地理信息系统(WebGIS)和网页图形库(WebGL)图形技术,搭建地理信息数据与地质数据高度交互性的可视化平台,实现网页式油田勘探开发数据图件管理系统的设计与开发。通过开发勘探开发图件管理系统,便于油田地理信息数据的规范、统一存储,有效管理和处理地理图件数据。实现勘探开发图件管理的快速查询、可视化展示和图件信息共享,提高科研人员的工作效率。系统开发采用了浏览器/服务器(B/S)分层架构、JavaScript语言开发技术,结合关系数据库管理系统(SQL Server)数据库,利用地图软件(Bigemap GIS Office)集成开发工具进行软件的开发。

关键词： 异常检测   多变量时序数据   图结构学习   变分图自编码器  

摘要： 多变量时序数据异常检测指识别多变量时序数据中的异常值。为解决多变量时序数据间的复杂性和内部变量间特征依赖的问题,文中提出了一种基于变分图自编码器的多变量时序数据异常检测方法。首先,使用滑动窗口提取变量嵌入特征,并基于特征相似性构建结构关联关系图,然后将该多变量时序数据间的关联关系通过变分图自编码器进行优化,提高多变量时序数据的结构特征表征能力;其次,通过多头注意力机制提升多变量时序数据不同通道间的特征表示,并和多变量时序数据结构信息进行融合;最后,采用极值理论选取阈值并进行无监督异常检测。实验结果表明,所提模型在SWaT,MSL等数据集上F1分数达到了81.43%和99.67%的结果。