地下空间的软导向识别及主要设计策略

针对软导向设计具有改善用户在特定导向任务中的寻路效率和效果的假设,利用意向尺度法对包含软导向设计的空间和不包含软导向设计的空间进行对比调研。结果证明,软导向设计可以明显提升导识效率,并发现随着用户对空间熟悉程度的增加,一些地标性差异物可以成为用户稳定可靠的定位要素,从而对常规标识系统的依赖度逐渐下降。由此提出应通过色彩和光影变化、立体造型与显著空间标志物的设置、平面造型的图案规划与差异、材料和肌理以及装饰强度的对比等措施完成空间中的软导向设计。并认为软导向设计前期需要在充分调研的基础之上开展,在设计过程中不但要节制规范的使用软导向要素,还应与空间主题语境相呼应。     

浅谈民族地区人才培养和使用

人才的成长和人才作用的发挥 ,其作用不仅需要个人的努力 ,而且需要一定的物质条件 ,更需要一种能激励人才成长和发展的社会文化氛围。为此 ,必须改变传统的人才观念 ,坚持任人唯贤的原则 ,改革一切不合理的规章制度 ,建立积极、公开、平等、有效的人才竞争机制 ,使人才个性和才能都得到充分的发展和施展。     

花儿会:二元结构下的特定时空--试作花儿会上回族群众的角色转换的分析

回族群众在花儿会上,不同于日常世俗生活的表现说明,花儿会是回族社会生活中二元结构下的特定时空。在这个特定时空里,回族群众完成了角色转换,以弥合现实生活和精神心理上的矛盾。     

纳西族空间观念之色彩表象

空间是抽象的 ,只有对它们进行具体的表象 ,才能将抽象还原成具体。无论在纳西族民俗中 ,还是在其他民族的民俗中 ,色彩常常成为对空间方位进行表象的具体手段之一。由色彩所表象的空间不仅决定着民俗活动的性质 ,也规范着民俗活动的形式与内容。本文从前空间、原空间等方面对纳西族民俗中空间的色彩表象作了介绍和分析     

"三界"宇宙观与社会空间的建构——广西那坡县黑衣壮族群空间观念的研究

本文根据文化人类学社会空间建构理论对黑衣壮族群的空间观念加以分析,以民族志资料说明黑衣壮族群的宇宙观为社会成员对空间的划分和赋予意义的行为提供了认知基础,黑衣壮人通过房屋建筑的象征意义、空间方位的确定、生活空间和仪式场所的安排等途径表达出其族群文化中对空间概念的哲理思考。面对急剧的社会经济变迁,黑衣壮人传统的空间观念也在产生变化,体现出黑衣壮人对自身生存状态和文化变迁过程的反思。     

《八月之光》的空间批评解读

《八月之光》以美国南方封闭守旧的杰佛生镇为背景,作为福克纳独创“约克纳帕塔法”世系的坐标因子,该地理空间延续着内战的精神创伤,铺设了种族歧视与迫害的温床。空间批评学聚焦空间的社会文化属性,文学文本空间成为内含多维指涉意义的指示系统。运用列斐伏尔的“空间三元辩证法”,从物理、心理以及社会空间3个层面展开探索,通过主人公乔·克里斯默斯的视角投射出该地理空间下黑白聚居区的冲突与碰撞,个人心理空间中疑似“黑白混血儿”的主体意识的坍塌及白人主导的社会空间对“无身份”种族的围剿。     

政府创新过程研究的现状与展望

运用系统科学、过程方法研究具有时间与空间双重维度的政府创新过程,该过程由政府创新时间流程、空间要素两部分组成。研究发现:当前理论界与实务界通常将时间维度下的政府创新过程误读为一个简单线性过程,对空间维度下的政府创过程新缺乏系统整体性的深入探讨,而且没有对时间与空间维度进行整合。为此,从时间维度深化政府创新动态循环过程研究,从空间维度深化政府创新生态系统研究,从时空维度深化政府创新旅途的研究,是未来破解政府创新黑箱之谜,是深化政府创新过程研究的重要方向。     

外空探索国际合作知识产权保护探析

中国外空探索国际合作的形式由双边合作发展到多边合作,合作的程度日益深化,技术出口与共同研发成为合作的常态。对于合作中已有技术的知识产权的保护要通过协议规定保密条款,并明确在此基础上改进专利的实施条件及违约责任。对于合作研发技术应综合考虑合作各方贡献,通过合作协议明确知识产权利益分享机制。空间技术具有国防敏感性,应在国家利益与单位利益、保密性与公开性之间寻求合理的平衡。为此应建立合作项目知识产权评估机制和国家介入权听证制度。为增强中国在空间技术知识产权竞争力,应加强对外合作和单位内部的合同管理,以减少合作中知识产权利益分配的不确定性,并针对合作项目风险性的差异,建立知识产权分类评价机制。     

食品检测咀嚼机器人工作空间研究

为了提高食品检测效率,改善食品检测精度,增加食品检测的客观性,文章介绍了一种基于6-UPS机构的咀嚼机器人,介绍了咀嚼机器人的结构原理,求解了机构的运动学逆解,分析了机构的工作空间影响因素,利用MATLAB编程求得机构在定姿态下的工作空间。空间轮廓图表明,该机构在定姿态下能到达人类全部真实咀嚼空间,机构设计可靠,能够模拟人类咀嚼行为对食品进行检测。     

Temporal Disaggregation: Methods,Information Loss,and Diagnostics

This research provides a generalized framework to disaggregate lower-frequency time series and evaluate the disaggregation performance. The proposed framework combines two models in separate stages: a linear regression model to exploit related independent variables in the first stage and a state–space model to disaggregate the residual from the regression in the second stage. For the purpose of providing a set of practical criteria for assessing the disaggregation performance, we measure the information loss that occurs during temporal aggregation while examining what effects take place when aggregating data. To validate the proposed framework, we implement Monte Carlo simulations and provide two empirical studies. Supplementary materials for this article are available online.