达芬奇密码 第六章(4)

达芬奇密码 第六章(4)[@more@] 

  “法希先生,显然我说不出为什么索尼埃在自己身上画那样的符号,也说不清为什么他那样放置自己,但是我可以告诉你,像雅克·索尼埃那样的人会视五角星符号为一种阴性神灵。这个符号和阴性神灵之间的关联是广为艺术史学家和符号象征学专家所知的。”

  “好的。那么他为什么用自己的血当墨?”

“但显然,他没有别的东西可供写字。”

  法希沉默了片刻。“我认为事实上他使用血和警察履行某些法医检查程序有相似之处。”

  “我不明白。”

  “看他的左手。”

  兰登顺着馆长苍白的手臂一直看到他的左手,但什么也没有看到。他不敢肯定是否的确什么也看不到,于是围着尸体转了一圈,最后蹲下了,这时他才吃惊地发现馆长手里抓着一只很大的毡头标记笔。

  “我们找到索尼埃时,他手里就攥着它,”法希边说边离开兰登,走过几码,走到一张摊满调查工具、电线和配套的电子设备的便携式桌子旁。“我给你讲过,”他边说边在桌子上翻弄东西,“我们什么都没动。你熟悉这种笔吗?”

  兰登跪得更近一些,以便能看清笔的牌子。笔上有法文:黑光笔。

  他吃惊地向上看了一眼。

  黑光笔或曰水印笔是一种特殊毡头标记笔,原由博物馆、修复专家或反赝品警察设计用来在物品上作隐形标记用的。这种笔用的是一种非腐蚀性的,以酒精为主料的荧光墨水。这种墨水只有在紫外线、红外线等“黑光”下才可见。现在博物馆的维护人员在日常工作中也常带这种笔,以方便在需要修复的画作的画框上打个勾,作个标记。

  兰登站起来后,法希走到聚光灯前把它关掉了。画廊顿时一片漆黑。

  一时间,兰登什么也看不见,一种莫名的感觉突然袭来。法希的轮廓在强烈的紫光下显现出来。他拿着一个手提式光源走来,浑身裹在紫罗兰色的薄雾中。

  “你也许知道,”法希说。他的眼睛在微暗的紫罗兰光中发着光。“警察用黑光照明,在犯罪现场找血渍和其他法医证据。所以你可以想象得出我们是多么吃惊……。”突然他把灯指向尸体。

  兰登低头看了一眼,吓得往后一跳。

  当他看到拼花地板上奇怪的发光现象,他的心脏怦怦直跳。馆长潦潦草草用荧光笔最后写下的字在尸体旁冷冷地发着紫光。

  兰登看着发着光的文字段落,感到今晚笼罩在他周围的迷雾更浓了。

  兰登又一次读完那些文字后抬头看法希。“见鬼,这到底是什么意思?”

  法希的眼睛发着白光。“先生,那正是你今晚到这儿来要回答的问题。”

  在不远处索尼埃的办公室里,科莱中尉正倚着一个架在馆长的大办公桌上的录音架。要不是有怪异的、机器人似的中世纪武士玩具在盯着他,科莱会感受到很舒服。他调整好自己的AKG耳机,检查了硬盘录音系统上的输入电平情况。所有系统一切正常,麦克风半点毛病也没有,声音传输极为清晰。

  此刻声音完全真实,他思忖着。

  他面带微笑,闭上双眼,坐下来欣赏今天在大画廊内正在被录进去的谈话。

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【轴承故障诊断】加权多尺度字典学习模型(WMSDL)及其在轴承故障诊断上的应用(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了加权多尺度字典学习模型(WMSDL)在轴承故障诊断中的应用,并提供了基于Matlab的代码实现。该模型结合多尺度分析与字典学习技术,能够有效提取轴承振动信号中的故障特征,提升故障识别精度。文档重点阐述了WMSDL模型的理论基础、算法流程及其在实际故障诊断中的实施步骤,展示了其相较于传统方法在特征表达能力和诊断准确性方面的优势。同时,文中还提及该资源属于一个涵盖多个科研方向的技术合集,包括智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域的Matlab仿真案例。; 适合人群:具备一定信号处理和机器学习基础,从事机械故障诊断、工业自动化、智能制造等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习并掌握加权多尺度字典学习模型的基本原理与实现方法;②将其应用于旋转机械的轴承故障特征提取与智能诊断;③结合实际工程数据复现算法,提升故障诊断系统的准确性和鲁棒性。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注字典学习的训练过程与多尺度分解的实现细节,同时可参考文中提到的其他相关技术(如VMD、CNN、BILSTM等)进行对比实验与算法优化。
【硕士论文复现】可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕“可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究”展开,旨在通过Matlab代码复现硕士论文中的核心模型与算法,探讨可再生能源(如风电、光伏)与大规模电动汽车接入电网后的协同优化调度方法。研究重点包括考虑需求侧响应的多时间尺度调度、电动汽车集群有序充电优化、源荷不确定性建模及鲁棒优化方法的应用。文中提供了完整的Matlab实现代码与仿真模型,涵盖从场景生成、数学建模到求解算法(如NSGA-III、粒子群优化、ADMM等)的全过程,帮助读者深入理解微电网与智能电网中的能量管理机制。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源、智能电网、电动汽车等领域技术研发的工程人员。; 使用场景及目标:①用于复现和验证硕士论文中的协同调度模型;②支撑科研工作中关于可再生能源消纳、电动汽车V2G调度、需求响应机制等课题的算法开发与仿真验证;③作为教学案例辅助讲授能源互联网中的优化调度理论与实践。; 阅读建议:建议结合文档提供的网盘资源下载完整代码,按照目录顺序逐步学习各模块实现,重点关注模型构建逻辑与优化算法的Matlab实现细节,并通过修改参数进行仿真实验以加深理解。
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