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破壁与赋能:数字人文视域下乡村档案文化建设的多维共振 被引量:11
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作者 尚新丽 张丽玟 彭登辉 《档案管理》 北大核心 2022年第4期5-8,共4页
数字人文技术对乡村档案文化建设具有强大推进作用。在时间维,通过加快数据化进程和搭建乡村档案文化资源数字人文平台可整合乡村档案文化记忆资源;在空间维,通过交互场景和社交场景可引导乡村档案文化价值传播;在信息维,通过叙事资源... 数字人文技术对乡村档案文化建设具有强大推进作用。在时间维,通过加快数据化进程和搭建乡村档案文化资源数字人文平台可整合乡村档案文化记忆资源;在空间维,通过交互场景和社交场景可引导乡村档案文化价值传播;在信息维,通过叙事资源整合层、创作层和服务层进行数字叙事可活化乡村档案文化资源建设;在技术维,通过可视化技术的资源采集及挖掘、资源展现可助力乡村档案文化价值呈现。 展开更多
关键词 数字人文 乡村档案文化建设 多维共振
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FORCED VIBRATIONS WITH INTERNAL RESONANCE OF A PIPE CONVEYING FLUID UNDER EXTERNAL PERIODIC EXCITATION 被引量:9
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作者 Feng Liang Bangchun Wen 《Acta Mechanica Solida Sinica》 SCIE EI 2011年第6期477-483,共7页
Applying the multidimensional Lindstedt-Poincare (MDLP) method, we study the forced vibrations with internal resonance of a clamped-clamped pipe conveying fluid under ex- ternal periodic excitation. The frequency-am... Applying the multidimensional Lindstedt-Poincare (MDLP) method, we study the forced vibrations with internal resonance of a clamped-clamped pipe conveying fluid under ex- ternal periodic excitation. The frequency-amplitude response curves of the first-mode resonance with internal resonance are obtained and its characteristics are discussed; moreover, the motions of the first two modes are also analyzed in detail. The present results reveal rich and complex dynamic behaviors caused by internal resonance and that some of the internal resonances are de- cided by the excitation amplitude. The MDLP method is also proved to be a simple and efficient technique to deal with nonlinear dynamics. 展开更多
关键词 pipe conveying fluid forced vibration internal resonance multidimensional Lindstedt-Poincare method
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二维NMR技术在有机结构分析中的应用 被引量:3
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作者 丁克洋 《广州化学》 CAS 1999年第3期36-41,共6页
联合应用二维远程碳 -氢相关 (coloc)技术和二维碳 -氢相关(hxdept)技术 ,对三个含季碳较多的化合物进行了谱峰归属与结构指定。从而显示出多维NMR技术在有机结构分析中的重要作用。
关键词 远程碳-氢相关 多维 二维NMR 有机结构分析
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基于同步多维数据流的脑网络动态特征辨识方法研究 被引量:4
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作者 马洒洒 王彬 +3 位作者 薛洁 董迎朝 刘辉 熊新 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第11期3272-3276,共5页
针对人脑实时变化的特性,为了更好地观测和描述人脑网络的动态特征,在基于功能磁共振成像的脑功能网络重构技术基础上,给出了一种人脑网络动态特征辨识方法。首先利用同步多维数据流的即时更新能力,将在静息态功能磁共振成像数据采集区... 针对人脑实时变化的特性,为了更好地观测和描述人脑网络的动态特征,在基于功能磁共振成像的脑功能网络重构技术基础上,给出了一种人脑网络动态特征辨识方法。首先利用同步多维数据流的即时更新能力,将在静息态功能磁共振成像数据采集区间上的血氧水平依赖信号由大时间序列分解重构为每个采样点上的小时间窗口序列,构建连续时间点上的状态观测窗口,从而实现对人脑功能共振信号的特定时间状态辨识;然后运用相关分析对状态观测窗口信号进行分析,得到单状态观测矩阵,最终构建全脑在整个数据采集区间上的动态特征矩阵。实验结果显示该方法可以为人脑网络的动态特征观测和描述提供一种有效手段,也为进一步研究人脑网络的动态特征演变奠定了基础。 展开更多
关键词 动态特征辨识 多维同步数据流 脑功能网络 磁共振成像
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