西方宴会的Dressing Code

本文详细介绍了从最正式的White Tie到Casual的各种场合的着装要求,包括男士和女士的着装建议,帮助读者根据不同场合选择合适的服饰。

I. White Tie/Ultra-formal

 

这是最最正式的场合,什么授勋仪式、宫廷晚宴之类的,我们平常百姓大概一辈子也碰不上一次。男士要穿燕尾服(tailcoat),配套的是白色马甲,白色衬衫,白色领结。裤子两侧有两道笔直的竖条。裤子不用皮带用吊带。

女士要穿大裙摆的长晚礼服。

 

II. Black Tie/Formal

 

这是最常见的正规着装要求,男士要穿晚礼服(Tuxedo),前襟领子是黑缎面的,配白衬衫,黑领结,黑腰带,黑袜子,黑鞋。裤子两侧夹缝有和领子同面料的黑缎夹条。如果一年赶上那么一次半次的,可以去租全套设备回来用,省心省力。

女 士穿晚礼服(Evening gown),低胸露肩的那种,相配的小包和鞋子。项链、耳环等首饰的真假无所谓,但是要闪亮,戴手镯而不是手表。妆要浓一些,许多知识分子在宴会场所化淡 妆或者根本不化妆,那脸在灯光下惨淡的没法看,而且不化妆是十分失礼的一件事,比穿了不合适服装还要让人不舒服。中国女士可用面料好的剪裁得体的旗袍或改 良旗袍代替晚礼服,穿旗袍时,头发挽起来配上头饰效果会比清汤挂面好很多。

 

III. Black Tie Optional/Creative Black Tie

 

男士可以穿Tuxedo或正式的深色圆摆西装,可以不打领结换成打领带,衬衫最好是白色的。

女士可以是晚礼服、不拖地的四分之三长礼服或者是考究的晚宴两件套(dressy separates),配备参考Formal。

 

IV. Semi-formal

 

男士:深色西服

女士:短礼服、考究的套装

 

V. Cocktail

 

鸡尾酒会一般在下午4点到7点举行,属于半正式着装,(Semi-formal)男士穿深色西装。

女士穿短裙或套装,长度和白天服装相同,但用料要讲究,天鹅绒、丝绸缎子之类的,颜色要比白天的服装明亮,华贵,配上闪亮的首饰,可搭配围巾。要穿高跟鞋。妆比白天要浓。

 

VI. Dressy Casual

 

男士:比较讲究一点的便装,像西装上衣配休闲裤,衬衣休闲西裤等。

女士:连衣裙,漂亮上衣配裤子,毛衣配裙子等可以自由发挥。

 

VII. Business Casual

 

比Dressy Casual再随便一些,但是不能穿牛仔裤。

 

VIII. Casual/Informal

 

这种说法意味着可以随便穿,但是短裤、凉鞋还是要避免,当然你也不要西装革履的。有时越随便的穿着,越能看出人的品味,不能掉以轻心。

女士穿一件质地普通的连衣裙肯定比穿牛仔裤雅致。化淡妆。

 
基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
在机器人技术领域,机器人操作系统(ROS)的演进为各类应用提供了关键支撑。计算机视觉与增强现实的结合,进一步拓展了机器人的感知与交互能力。OpenCV作为广泛使用的视觉处理库,集成了多种图像分析与模式识别算法。其中,Aruco标记系统作为一种基于二维码的视觉标识,因其识别稳定、计算高效的特点,被广泛应用于空间定位、姿态估计及增强现实场景的虚实融合。 Aruco标记通过预定义的编码图案,可在复杂环境中实现快速检测与高精度位姿解算。这一特性使其在自主导航、三维重建、目标跟踪等任务中具有重要价值。例如,在移动机器人定位中,可通过布设标记点辅助实现厘米级的位置修正;在增强现实应用中,则能依据标记的空间姿态准确叠加虚拟信息。 针对ROS2框架,现已开发出集成OpenCV的Aruco标记检测与位姿估计工具包。该工具能够实时处理图像流,识别标记的独特编码,并解算其相对于相机坐标系的三维位置与旋转姿态。结果可通过ROS2的话题或服务接口发布,为其他功能模块提供实时视觉反馈。工具包兼容多种标准标记字典,用户可根据实际场景的复杂度与识别范围需求,灵活选择不同尺寸与编码数量的标记集合。 将Aruco检测模块嵌入ROS2系统,可充分利用其分布式通信机制与模块化架构。开发者能够便捷地将视觉定位数据与运动规划、控制决策等模块相融合,进而构建更为综合的机器人应用系统。例如,结合点云处理技术可实现动态环境的三维建模,或与机械臂控制器联动完成基于视觉引导的精准抓取操作。 该开源工具的推出,降低了在ROS2中部署视觉定位功能的技术门槛。通过提供稳定、可配置的标记识别与姿态解算方案,它不仅促进了机器人视觉应用的快速原型开发,也为后续在工业自动化、服务机器人、混合现实等领域的深入应用奠定了技术基础。随着感知算法与硬件性能的持续提升,此类融合视觉、增强现实与机器人中间件的工具包,将在智能化系统的构建中发挥日益重要的作用。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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