空間維度學論文參考文獻

　　一維是線，二維是面，三維是靜態空間，四維是動態空間，空間維度學在很多領域也有相關的應用，很多藝術設計，物理化工人員在晉升職稱時也會發表相關的論文，為此學術顧問在這里分享了一些空間維度學論文參考文獻，投稿人員可作為參考：

　　文獻一、新發展格局下鄉村振興的空間維度

　　摘要實施鄉村振興戰略,是黨的十九大作出的重大決策部署,是全面建設社會主義現代化國家的重大歷史任務,是新時代“三農”工作的總抓手。從2018年中共中央、國務院出臺《關于實施鄉村振興戰略的意見》,到2021年相繼出臺《關于全面推進鄉村振興加快農業農村現代化的意見》(下稱中央一號文件)《關于實現鞏固拓展脫貧攻堅成果同鄉村振興有效銜接的意見》(下稱《銜接意見》),彰顯了中央實施鄉村振興戰略的決心與毅力。

　　關鍵詞鄉村振興戰略 中央一號文件 脫貧攻堅 農業農村現代化 有效銜接 黨的十九大 空間維度 決策部署

　　文獻二、基于空間維度循環感知網絡的密集人群計數模型

　　摘要考慮目前對具有透視畸變的高密度人群圖像進行特征提取的局限性,提出了一種融合全局特征感知網絡(GFPNet)和局部關聯性特征感知網絡(LAFPNet)的人群計數模型LMCNN。GFPNet是LMCNN的主干網絡,將其輸出的特征圖進一步序列化并作為LAFPNet的輸入,再利用循環神經網絡(RNN)在時序維度上對局部關聯性特征感知的特點將單一的空間靜態特征映射到具有局部序列關聯性特征的特征空間,從而有效地削減了透視畸變對人群密度估計造成的影響。為了驗證所提模型的有效性,在Shanghaitech Part A子集和UCF_CC_50數據集上與原子卷積空間金字塔網絡(ACSPNet)進行對比,結果表明所提模型的平均絕對誤差(MAE)分別至少減小了18.7%和20.30%,均方誤差(MSE)分別至少減小了22.3%和22.6%。LMCNN注重空間維度上前后特征的相關性,通過對空間維度特征與單圖像內序列特征的充分融合,減小了由透視畸變引起的人群計數誤差,能更加準確地預測密集區域人數,提高人群密度回歸精度。

　　關鍵詞人群計數 人群密度估計 卷積神經網絡 多列卷積神經網絡 長短時記憶神經網絡

　　文獻三、打破時間、空間維度 史上首款三主攝手機Axon 30 Ultra拍照功能體驗

　　摘要迄今為止,移動成像經歷了兩個時代。首先是單攝時代,手機只有一個攝像頭,從10萬像素到4100萬像素,讓拍照從不被重視的手機功能,變成全民熱衷的行為;第二個是雙攝/多攝時代,此時AI+算法已經初露鋒芒,長焦+廣角鏡頭模擬人眼,可以模擬大光圈效果,實現背景虛化,讓拍照上升到攝影高度。但受鏡頭、傳感器尺寸限制,雖然各廠商都在手機拍照上發力.

　　關鍵詞拍照功能 廣角鏡頭 大光圈 模擬人眼 手機拍照 攝像頭 傳感器尺寸 手機功能

　　以上是空間維度學方向可參考的文獻，除此之外這方面的文獻還有很多篇，此外學術顧問在這里也推薦了一本相關期刊以供參考：

　　《藝術品鑒》是中國第一本面向社會精英階層的典藏類、藝術類、人文類大型文化期刊，旨在以物為線，串起包括歷史、人問、藝術、民俗等文化門類在內的中國傳統文化要素。接收的論文范例有：建筑空間維度中的知覺體驗;用視覺元素分析埃舍爾的《爬行動物》;學齡前期兒童的美術課程優化實踐初探等。

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