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文库(107)
《数学建模竞赛题》AMCM2003问题-A:特技演员
文档格式:DOC 文档大小:36KB 文档页数:4
AMCM2003问题-A:特技演员 影片在拍摄中,一个激动人心的动作场景将要摄入镜头,而你是特技协调员!一 位特技演员驾驶着摩托车跨越一头大象,随后跌落在借以缓冲的一堆纸箱上 你需要保护特技演员,而且,也要使用相对而言较少的纸箱(较低的花费,不能 进入镜头,等等)
广东财经大学:人文与传播学院《影视特技合成》实验课程教学大纲
文档格式:DOCX 文档大小:24.3KB 文档页数:7
广东财经大学:人文与传播学院《影视特技合成》实验课程教学大纲
《视频编辑与制作》课程教学资源(电子教案)中文版Premiere Pro CC 2018基础培训教程(共九章)
文档格式:PDF 文档大小:10.34MB 文档页数:226
第1章 初识Premiere Pro CC 2018 第2章 影视剪辑技术 第3章 视频转场效果 第4章 视频特效应用 第5章 调色、抠像与叠加 第6章 字幕与字幕特技 第7章 加入音频效果 第8章 文件输出 第9章 商业案例实训
广东财经大学:人文与传播学院《影视特技合成》课程教学大纲
文档格式:DOCX 文档大小:50.11KB 文档页数:17
广东财经大学:人文与传播学院《影视特技合成》课程教学大纲
《计算机图形学》课程教学资源:第四章 真实感图形学
文档格式:DOC 文档大小:1.17MB 文档页数:36
真实感图形学是计算机图形学中的一个重要组成部分,它的基本要求就是在计算机中生成三维场景的真实 感图形图象。随着计算机图形学和计算机本身的发展,真实感图形学在我们日常的工作、学习和生活中已经 有了非常广泛的应用,象在计算机辅助设计、多媒体教育、虚拟现实系统、科学计算可视化、动画制作、电 影特技模拟、计算机游戏等许多方面,我们都可以看到真实感图形学在其中发挥了重要的作用,而且人们对 于计算机在视觉感受方面的要求越来越严格,这就需要我们研究更多更逼真的真实感图象生成算法
《多媒体影视制作技术》课程教学资源(PPT课件讲义)绪论(Premiere6.0)
文档格式:PPT 文档大小:1.26MB 文档页数:104
主要讲授多媒体影视制作技术的基本理论,Premiere6.0制作软件的视音频剪接、转场特技、视音频滤镜技术、字幕制作、视频运动、节目输出等软件的使用。 绪论 多媒体影视制作技术、非线性编辑相关的基本理论
清华大学:《多媒体技术与应用教程》课程教学资源(PPT课件讲稿)第8章 视频图像的编辑
文档格式:PPT 文档大小:650KB 文档页数:49
8.1数字视频技术及视频卡 8.2视频编辑软件 Premiere概述 8.3装载和编辑电影 8.4视频特技制作 8.5实习指导 8.6习题
高炉喷吹煤粉的粉体流动性与煤质相关性
文档格式:PDF 文档大小:381.85KB 文档页数:7
利用Carr粉体流动指数法评价高炉喷吹煤粉的流动特性及喷流特性,研究了煤岩显微组分、变质程度等煤质特性对高炉喷吹煤粉流动性的影响.研究发现,流动特性与喷流特性几乎呈负相关.煤变质程度对煤粉流动特性及喷流特性都有显著影响.变质程度低的烟煤,流动特性差,喷流特性好;变质程度高的无烟煤,流动特性好,喷流特性差.镜质组体积分数为60%~70%时,流动特性指数较差;体积分数在83%~95%,由于影响因素较多,流动特性与镜质组没有相关性.丝质组与喷流特性正相关,与流动特性负相关.矿物质与煤粉流动性无相关性
特殊钢渣超微粉改性废弃核桃壳制备钢渣基生物质活性炭及其吸收氯气的性能
文档格式:PDF 文档大小:854.19KB 文档页数:7
以特殊钢渣超微粉与废弃核桃壳为研究对象,利用特殊钢渣超微粉的化学成分对废弃核桃壳进行改性处理制备钢渣基生物质活性炭。研究废弃核桃壳超微粉与特殊钢渣超微粉的质量比、特殊钢渣超微粉细度和吸附环境温度对钢渣基生物质活性炭吸收氯气性能的影响。结果表明:废弃核桃壳超微粉与特殊钢渣超微粉的质量比为100∶6,特殊钢渣超微粉的细度为600目,吸附环境温度为30 ℃时钢渣基生物质活性炭吸收氯气性能较好。特殊钢渣超微粉中Fe2O3具有磁性有利于氯气在钢渣基生物质活性炭表面形成富集,提高其吸附能力,CuO和MnO具有催化性可以协助促进钢渣基生物质活性炭的吸附能力。特殊钢渣超微粉细度过大,会造成小粒径颗粒团聚,从而影响钢渣基生物质活性炭对氯气的吸附能力进一步提高;在特殊钢渣超微粉粒径较小时,均匀性较好的特殊钢渣超微粉对提高钢渣基生物质活性炭吸附氯气较小。较高的吸附环境温度可能导致钢渣基生物质活性炭对氯气出现解析现象;同时钢渣基生物质活性炭表面没有出现特殊钢渣超微粉团聚与沉积的现象,具有层状结构特征,为吸附氯气提供了空间
基于一维卷积特征与手工特征融合的集成超限学习机心跳分类方法
文档格式:PDF 文档大小:1.26MB 文档页数:10
融合手工特征和深度特征,提出了一种集成超限学习机心跳分类方法。手工提取的特征明确地表征了心电信号的特定特性,如相邻心跳时间间隔反映了心跳信号的时域特性,小波系数反映了心跳信号的时频特性。同时设计了一维卷积神经网络对心跳信号特征进行自动提取。基于超限学习机(Extreme leaning machine,ELM),将上述特征融合进行心跳分类。由于ELM初始参数的随机给定可能导致其性能不稳定,进一步提出了一种基于袋装(Bagging)策略的多个ELM集成方法,使分类结果更加稳定且模型泛化能力更强。利用麻省理工心律失常公开数据集对所提方法进行了验证,分类准确率达到了99.02%,实验结果也表明基于融合特征的分类准确率高于基于单独特征的分类准确率
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