6、文化遗产数字化探索与用户研究洞察

文化遗产数字化探索与用户研究洞察

在文化遗产的研究与展示领域,数字化技术正发挥着越来越重要的作用。从艺术作品的元数据管理,到数字文化的重新发现,再到用户对数字图书馆的使用行为,都有着丰富的内涵和值得探讨的问题。

艺术作品元数据与本体细节

在艺术作品的信息呈现方面,存在着一些常见问题。以“戴红毡帽的男人”这幅画为例,英文版本中未提及“红毡帽”,这意味着使用这些搜索词在其官网可能无法直接找到该作品。同时,博物馆信息字段存在关联性不足的问题,如雅典贝纳基博物馆的物品信息字段,“创作者”和“创作日期”等元素未被视为独立实体,彼此之间缺乏自然关联。

对于艺术研究,曾使用简单的临时本体结构。在“人”这个类别下,有艺术家、所有者和摄影师等子类,艺术家又细分为画家和雕塑家;在“流派”类别中,涵盖历史画、风景画、裸体画、肖像画(含自画像子类)和静物画等。但引入 CIDOC - CRM 后,需要进行本体对齐,将原本的“人”类与 E21 人等同起来。

为画作赋予独特标识很关键。“戴红毡帽的男人”这幅画,索非亚国家美术馆可能有符合保加利亚法律要求的标识符,但目前无法获取。在研究中,可在 Flickr 框架内赋予其唯一名称,如该画作的一个版本位于特定的 Flickr 地址,此地址在 Protégé 中为 CIDOC - CRM OWL 本体重新编码,并使用都柏林核心元数据进行注释,具体元数据如下表所示:
|元数据元素|详情|
| ---- | ---- |
|贡献者|Михал Орела|
|覆盖范围|未提及|
|创作者| Георги Данчов (1846 - 1908)|
|日期|2010 - 01 - 16|

基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
内容概要:本文全面介绍了C#全栈开发的学习路径资源体系,涵盖从基础语法到企业级实战的完整知识链条。内容包括C#官方交互式教程、开发环境搭建(Visual Studio、VS Code、Mono等),以及针对不同应用场景(如控制台、桌面、Web后端、跨平台、游戏、AI)的进阶学习指南。通过多个实战案例——如Windows Forms记事本、WPF学生管理系统、.NET MAUI跨平台动物图鉴、ASP.NET Core实时聊天系统及Unity 3D游戏项目——帮助开发者掌握核心技术栈架构设计。同时列举了Stack Overflow、Power BI、王者荣耀后端等企业级应用案例,展示C#在高性能场景下的实际运用,并提供了高星开源项目(如SignalR、AutoMapper、Dapper)、生态工具链及一站式学习资源包,助力系统化学习工程实践。; 适合人群:具备一定编程基础,工作1-3年的研发人员,尤其是希望转型全栈或深耕C#技术栈的开发者; 使用场景及目标:①系统掌握C#在不同领域的应用技术栈;②通过真实项目理解分层架构、MVVM、实时通信、异步处理等核心设计思想;③对接企业级开发标准,提升工程能力和实战水平; 阅读建议:此资源以开发简化版Spring学习其原理和内核,不仅是代码编写实现也更注重内容上的需求分析和方案设计,所以在学习的过程要结合这些内容一起来实践,并调试对应的代码。
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