Analyzing Traditional Cultural Elements and Style Integration Patterns in Dance Movements Based on Matrix Decomposition Technique
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper points out that dance movements can be regarded as the carrier of the fusion of traditional cultural elements and styles, and ethnic folk dance movements are used as the dynamic expression of inheriting traditional cultural elements and styles.Analyze the characteristics of non-negative matrix decomposition algorithm, and use the non-negative matrix decomposition algorithm to reduce the dimensionality of dance action images.In order to optimize the classification effect of the classifier on the data after dimensionality reduction, SVM algorithm is selected to form a dance movement recognition method based on matrix decomposition technology and SVM classifier.By adjusting the values of penalty factor C and kernel parameter , the effectiveness of matrix decomposition algorithm for image dimensionality reduction is verified.Analyze the feasibility of the dance movement recognition method based on matrix decomposition technique and SVM classifier by selecting different data sets.Establish the dance movement evaluation model based on matrix decomposition technology, compare the evaluation model scores with the dance expert scores, and test the effect of matrix decomposition technology on the classification of dance movement styles.The Spearman's correlation coefficient between the expert's score and the model's score remains above 90% in the evaluation of different dance movements.Combined with the evaluation guidance of dance experts, the dance style movement evaluation model proposed in this paper can effectively evaluate and analyze dance movement styles.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle