瑶族服饰纹样的解构与重组——以广西田林瑶族为例

来源 :鞋类工艺与设计 | 被引量 : 0次 | 上传用户:tewy001
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
广西田林瑶族刺绣技艺于2007年列入非物质文化遗产名录,以广西田林瑶族为例研究瑶族服饰纹样的构成和历史内涵,通过对色彩、纹样、寓意等特性进行解构,再结合现代设计的手法,实现传统纹样与现代设计重组,实现广西田林瑶族服饰图案的传承,向更多的人展示瑶族文化魅力,进而真正地参与到非物质文化遗产的保护中来,实现瑶族传统文化、艺术设计、以及日常生活的有效相结合.
其他文献
针对传统方法获取地下空间数据效率低的问题,文章直接利用地面激光扫描仪快速获取地下人防工程的激光点云数据,在GPS信号极弱的情况下利用集成的GNSS/IMU获取的惯导信息拼接各扫描站点云数据,借助少量控制点可得到满足测图精度要求的点云数据,使室内外测图一体化大面积生产成为可能.
在工业遗产的保护更新流程中引入数字技术,这是在新的时代背景下为传统保护与再利用策略注入新活力的有效途径.文章以中东铁路支线附属建筑群窑门站区旧址为例,结合中东铁路工业遗产的自身特征,探索数字技术在中东铁路工业遗产保护更新流程中具备的优势,提出以BIM+AR为引导的中东铁路工业遗产空间信息数据库和成果展示路径.
异形网架球结构普遍施工难度大,精度低.项目在施工过程中通过BIM软件建立高精度BIM模型,获得网架球理论球心坐标.网架拼(吊)装过程中,利用4组反光贴实测球面坐标,输入自主开发运算程序迅速得出球心实测坐标,将实测坐标与理论坐标比较,调整网架拼(吊)装位置,从而提高施工的紧凑及流畅性,达到缩短工期,节约成本的目的.
作为智慧环卫的基础支撑,环卫精细化监管平台需要不断更新优化.本文通过对北京市各区现有环卫平台的调研,发现环卫精细化管理主要存在数据分散、数据标准不一;档案记录、历史台账不全;事件处置模式传统等问题.针对存在的问题,提出“一个环卫监管平台、一套环卫数据资源体系、全方位的环卫监管运营服务、便捷的掌端应用”四位一体的优化方案.
目前交通噪音已然成为严重影响农村声环境舒适性的噪声源之一,为了解乡镇沿街建筑室外声环境现状,文章应用PKPM室外声环境sound软件对湖南省新邵县严塘镇207国道路段进行了室外声环境模拟,分析影响乡镇沿街建筑的主要因素,并提出合宜的优化策略.
基于深度学习的跨语言情感分析模型需要借助预训练的双语词嵌入(Bilingual Word Embedding,BWE)词典获得源语言和目标语言的文本向量表示.为了解决BWE词典较难获得的问题,该文提出一种基于词向量情感特征表示的跨语言文本情感分析方法,引入源语言的情感监督信息以获得源语言情感感知的词向量表示,使得词向量的表示兼顾语义信息和情感特征信息,用于跨语言文本的情感预测.实验以英语为源语言,分别以汉语、法语、德语、日语、韩语和泰语6种语言为目标语言进行跨语言情感分析.实验结果表明,该文所提模型与机器
针对目前藏文文本自动查错方法的不足,该文提出了一种基于规则和统计相结合的自动查错方法.首先以藏文拼写文法为基础,结合形式语言与自动机理论,构造37种确定型有限自动机识别现代藏文字;然后利用查找字典的方法识别梵音藏文字;最后利用互信息和t-测试差等统计方法查找藏语词语搭配错误和语法错误等真字词错误,实现藏文文本的自动查错.实验测试集由100篇新闻类语料构成,共包含49处错误.实验表明,该文方法能有效发现非字错误和真字词错误,该方法的查错召回率达到83.7%,查错准确率达到70.7%,F值达到76.7%.
政策文本的量化研究近年来受到了政策研究学者的广泛关注,其研究结论以客观数据为依据,在很大程度上可以克服以往对政策定性分析的主观性和随机性.已有定量政策文本分析方法主要存在两方面的不足:一方面,对于政策文本的采集主要依靠手工收集,其数据规模较小;另一方面,在政策识别方面主要依靠人类经验,在小规模数据集上进行偏置归纳.针对以上问题,该文提出基于预训练语言模型的政策识别方法,从而克服以上问题,在较大规模的政策文本数据集上取得了较好的效果.
通常情感分类模型都假定数据集中各类别样本数之间处于平衡状态,实际上数据集中不同类别样本间并不平衡.当样本间存在样本类别不平衡问题时,会导致训练结果偏向多数类样本,少数类样本分类精度不高.另外,在训练过程中,新加入样本存在贡献衰减问题,这将导致新样本对情感分类的效果影响降低,从而影响最终分类效果.针对以上问题,该文提出一种基于混合采样与代价损失再平衡相融合的多通道双向GRU情感分类方法(Re-balance Multichannel Sampling BiGRU,RMS_BiGRU).该模型首先在数据集上对
金融公告信息披露了企业运营的关键数据,具有应用价值.无结构金融公告中涉及复杂的财务关系,即多元关系.该文设计了基于依存分析树和频繁子图挖掘的垂直域多元关系抽取方法TextMining,可大大降低对数据集的依赖.进一步,受图卷积神经网络启发,该文设计了垂直域优化的FTA-GCN算法.在构建的适用金融公告数据集上,算法较强地关注以金融公告中常见的名词实体为核心的多元关系抽取,实验结果表明,算法具有良好的抽取效果.