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1.
ABSTRACT

As an important part of art and culture, ancient murals depict a variety of different artistic images, and these individual images have important research value. For research purposes, it is often important to first determine the type of objects represented in a painting. However, the mural painting environment makes datasets difficult to collect, and long-term exposure leads to underlying features that are not distinct, which makes this task challenging. This study proposes a convolutional neural network model based on the classic AlexNet network model and combines it with feature fusion to automatically classify ancient mural images. Due to the lack of large-scale mural datasets, the model first expands the dataset by applying image enhancement algorithms such as scaling, brightness conversion, noise addition, and flipping; then, it extracts the underlying features (such as fresco edges) shared by the first stage of a dual channel structure. Subsequently, a second-stage deep abstraction is conducted on the features extracted by the first stage using a two-channel network, each of which has a different structure. The obtained characteristics from both channels are merged, and a loss function is constructed to obtain the classification result. This approach improves the model's robustness and feature expression ability. The model achieves an accuracy of 84.24%, a recall rate of 84.15%, and an F1-measure of 84.13% when applied to a constructed mural image dataset. Compared with the AlexNet model and other improved convolutional neural network models, the proposed model improves each evaluation index by approximately 5%, verifying the rationality and effectiveness of the model for automatic mural image classification. The mural classification model proposed in this paper comprehensively considers the influences of network width and depth and can extract rich details from mural images from multiple local channels. An effective classification method could help researchers manage and protect mural images in an orderly fashion and quickly and effectively search for target images in a digital mural library based on a specified image category, aiding mural condition monitoring and restoration efforts as well as archaeological and art historical research.  相似文献   
2.
随着社会主义市场经济体制的基本建立和全球经济一体化的加速发展,西部地区在工业化过程中依托的资源、劳动力等比较优势在地区经济增长中的作用明显减弱,因此竞争优势的培育显得越来越重要。本文认为,西部地区在推进新型工业化进程中增强区域竞争优势的有效途径是依托比较优势、特色经济,发展产业集群,培育竞争优势,提升区域产业竞争力,推动西部地区经济结构的战略性调整和优化升级,基本实现工业化。  相似文献   
3.
我国信息产业集群形成模式的实证分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
桂学文  曹庆 《情报科学》2007,25(11):1617-1621
改革开放以后,我国信息产业发展迅速,出现了四大信息产业集群。本文通过对我国信息产业集群现状的介绍,重点从独立因素分析了我国信息产业集群形成的模式,并从非独立因素进一步探讨了我国信息产业集群的形成。  相似文献   
4.
研究了新试剂5-呋喃亚甲基若丹宁(FR)与铜的显色反应,在冰乙酸介质中,乳化剂-OP存在下,FR与 Cu(Ⅱ)生成2:1的稳定络合物,λmax=440nm,ε=5.03×103 L·mol-1·cm-1.铜的含量在0~50μg/25mL内符合 比耳定律.方法用于烟草中微量铜的测定,结果满意.  相似文献   
5.
远程开放教育是伴随通讯技术的发展而发展的,通讯技术的不断发展促使远程教育教学的动态性能不断完善。现代通讯技术奠定了现代远程开放教育的基础并使其具有最佳的动态性能。  相似文献   
6.
第二课堂是提升大学生综合素质与实践能力的重要渠道,是高校科技创新人才培养不可缺少的育人课堂,也是全面落实素质教育的基本途径。本实验室为开展大学生第二课堂途径进行了多方位的积极探索,总结了第二课堂在大学生综合素质提升、能力培养和教学相长中的独特作用。  相似文献   
7.
用超顺磁性氧化铁制备磁共振造影剂的报道较多,其中的磁粒均为Fe3O4。本文提出了用Fe2O3的可行性,并根据超顺磁性理论推导出两种微粒显示超顺磁现象的临界尺寸理论值分别为24.8nm、31.6 nm,在1.5T磁共振磁场中的临界值为7.1 nm、11.1 nm;根据磁学理论,分析了磁共振造影剂稳定的机理;推导出在磁共振磁场中,两者在造影剂中稳定悬浮的极限尺寸为13.3 nm、14 nm。得出在造影剂中,两者既能稳定悬浮又具有超顺磁性的临界尺寸为7.1 nm、11.1 nm的结论。同时分析了两者用做磁共振胃肠造影剂的优劣点。  相似文献   
8.
研究了新试剂5-(p-硝基苄叉)若丹宁(p-NBR)与贵金属离子Ag(I)的显色反应,在pH=7.0的NH4Ac缓冲溶液介质中,TritonX-100存在下,Ag(I)与P-NBR生成1:2的黄色稳定络合物,λmax=400nm,ε=3.52×104L·mol-1·cm-1,银的含量在0~30μg/25mL范围内符合比尔定律.方法用于显影液及定影液中微量银的测定,结果满意.  相似文献   
9.
根据语篇信息分布规律进行英语阅读教学,符合阅读时处理、接受新信息的用脑机制,在教学中,要善于利用。文中提出了几种方法以供借鉴。  相似文献   
10.
湖南省10种天南星科作物DsMV和CMV的检测   总被引:2,自引:0,他引:2  
利用^32P标记的cDNA探针对采集于湖南省永州等地的10种天南星科观赏植物和大田作物绿帝王(Philodendron sodiroi)、半夏(Pinellia ternata)、海芋(Alocasia macrorhiza)、马蹄莲(Zantedeschia aethiopica)、龟背竹(Monstera deliciosa)、尖尾芋(Alocasia cucullata)、白蝶合果芋(Sygonium podophyllum)、羽裂蔓绿绒(Philodendron selloum)、广东万年青(Aglaonema modestum)、芋(Colocasia esculenta)进行了芋花叶病毒(Dasheen mosaic virus,DsMV)和黄瓜花叶病毒(Cucumber mosaic virus,CMV)的检测,同时对部分样品进行病毒提纯、病毒粒子观察和内含体结构检查。结果显示:DsMV在10种植物上普遍存在.是最主要的病毒病原;同时首次在芋、绿帝王和广东万年青等3种植物上检测到CMV和DsMV的复合侵染。  相似文献   
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