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<花木兰>(Mulan)是美国迪士尼1998年6月推出的一部动画片.2005年初,迪士尼又推出了<花木兰2>(Mulan 2),两部动画片故事情节既独立又衔接,故事的叙述以木兰和李翔的美满结合落下帷幕.迪士尼动画公司对中国的<木兰诗>进行了深入的挖掘,使木兰以坚强、英勇、机智、可爱、活泼、聪明、调皮的全新形象走入观众的心中,迪士尼以中国传统文化与现代文化、东方价值观与西方价值观兼容并蓄的二度创作使<花木兰>"中为洋用". 相似文献
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本文实现了在开发具有数据校验功能的软件时,一种全新的数据校验方法,将传统的写在程序中的校验公式或利用手工进行检验数据的方式完全抛弃.该种方法具有配置灵活、维护简单和功能强大的特点,利用界面元素命名方法,内置校验公式到各个界面元素中,而公式是可以灵活维护的,一般是将公式存贮在数据库表中,在软件需校验数据时,从数据库表中读取公式,根据公式中涉及到的各种界面数据项进行自动的数据校验并得出校验结果.这对需大量数据校验和校验算法经常改变的软件是非常有用的. 相似文献
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北京航天指控中心卫星任务数字仿真软件的设计 总被引:1,自引:0,他引:1
首先给出了北京航天指控中心仿真软件的设计模型,阐述了仿真软件仿真的内容,并详细介绍了仿真软件的总体结构和关键进程的设计方法,最后显示了仿真的结果,在实际应用中该软件得到了验证。 相似文献
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为了实现自动导引车(AGV)在复杂工业环境下的高精度定位,克服环境变化给定位带来的影响,提出了基于全局稀疏地图的视觉定位方法。首先,设计了大容量二维编码点,作为人工路标铺设在工业环境的地面;然后,基于一种四边形识别算法,在复杂工业环境中准确分割和识别二维编码点;最后,利用二维编码点提供的编码信息,鲁棒匹配图像中的特征点,并以此为基础,使用一种分参数块优化的三维重建策略,实现了工业环境的大规模地图构建,为AGV视觉定位提供了一种稀疏电子地图。AGV视觉的定位通过匹配车载视觉传感器图像中的特征点和稀疏电子地图实现。停车重复定位精度小于0.5 mm,角度偏差小于0.5°,轨迹平均位移误差小于0.1%。实际应用结果表明,该方法能在复杂工业环境中实现AGV视觉的定位,定位的速度和精度方面都满足工业应用的要求,为AGV的视觉定位提供了新的思路。 相似文献
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Conflict Detection and Resolution(CDR) is the key to ensure aviation safety based on Trajectory Prediction(TP). Uncertainties that affect aircraft motions cause difficulty in an accurate prediction of the trajectory, especially in the context of four-dimensional(4D) Trajectory-Based Operation(4DTBO), which brings the uncertainty of pilot intent. This study draws on the idea of time geography, and turns the research focus of CDR from TP to an analysis of the aircraft reachable space constrained by 4D waypoint constraints. The concepts of space–time reachability of aircraft and space–time potential conflict space are proposed. A novel pre-CDR scheme for multiple aircraft is established. A key advantage of the scheme is that the uncertainty of pilot intent is accounted for via a Space-Time Prism(STP) for aircraft. Conflict detection is performed by verifying whether the STPs of aircraft intersect or not, and conflict resolution is performed by planning a conflict-free space–time trajectory avoiding intersection. Numerical examples are presented to validate the efficiency of the proposed scheme. 相似文献
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表层采样是月球采样探测的重要方式,样品智能确认有助于提升工作效率与复杂问题处理能力。结合月球表层采样铲挖工作过程,分析了铲挖过程中臂载相机图像的特点,模仿有人参与识别过程,提出了层次解耦的月球样品智能识别流程,利用深度学习方法构建了一类深度卷积识别网络,完整地描述了图像、特征、标记在网络中的正反传递关系,并在月球表层采样地面试验中进行了验证,结果表明该方法对不同光照、不同背景、不同过程、不同形态的样品,具有较好的泛化识别能力,误识别率优于8.1%,平均单幅识别时间约0.7 s。 相似文献