莱佛士课堂 | 一场丝绸之路艺术的深度探索之旅

设计学院学生参观丝绸博物馆获灵感

在明媚的夏日午后,一场别开生面的课程即将拉开序幕——为了让学生们更好地理解“20th Century Styles and Trends”(20世纪的风格与流行趋势)这门课程的知识,广州莱佛士设计学院的Patty老师带领学生们踏入了广东省丝绸博物馆的殿堂,开启了一场关于岭南文化、海上丝绸之路以及丝绸艺术领域的深度探索之旅。

一场丝绸之路艺术的深度探索之旅-莱佛士设计学院官网

步入博物馆,一股融合了古典韵味与现代气息的氛围扑面而来。Patty老师边解说,边引领学生们参观各个展厅,其中“海上丝绸之路”展区尤为耀眼。

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丝绸,作为中国的瑰宝,通过这条路线传遍了世界各地,许多西方设计师的作品中,都或多或少地融入了东方元素,这就是丝绸艺术跨越时空的魅力所在。

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随着Patty老师深入的讲解,学生们开始尝试着从艺术的角度去分析每个时期流行的趋势和风格特点。

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香云纱展区更是以其独特的魅力吸引了大家的目光,作为广东地区的特色瑰宝,香云纱以其独特的“三蒸九煮十八晒”制作工艺和优雅的质感闻名遐迩,素有“一两黄金一两纱”的美誉。

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在这里,学生们深入了解了香云纱的历史渊源、制作工艺等,并对其独特的美学价值与艺术魅力有了更为深刻的认识与感悟。

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此外,博物馆还展示了品类繁多的丝绸珍品,其中包括技艺精湛的缂丝作品。缂丝以其复杂的织造工艺、精细的图案设计及独特的艺术表现力令人叹为观止,被誉为中国传统手工艺中的瑰宝与巅峰之作。

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学生们通过此次参观博物馆,可以更加直观地感受到历史的厚重与文化的深邃,同时对岭南文化和丝绸艺术有了全面和深入的了解,从而激化他们设计的灵感。

· 以上部分图片为莱佛士学生本人,未经允许请勿转载!

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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