A Study on the Application of Housing Elements in Urban Cultural Heritage in Cultural Creation and Animation Scene Designs
Notice bibliographique
Résumé
The inheritance and protection of urban cultural heritage faces the dilemma of narrow coverage and lack of change in form, and to solve this dilemma, we need to find a breakthrough in cultural creation and animation design, and carry out creative activities and popularisation among all people.The article proposes a feature extraction model that integrates multi-scale features and housing element information mining, and applies it to the feature extraction of housing elements in urban cultural heritage.A hybrid attention module is embedded in the ResNet-18 backbone network to enhance housing element features and suppress redundant information, and a CEB module and learnable parameters are combined to filter out the background information of the low-level features, so as to obtain finer architectural housing element features.The extracted housing elements are used as the basis for the design of creative products and animation scenes, and the feasibility of the programme is investigated through questionnaires.The overall evaluation mean value of the research respondents on the design of cultural and creative products for the housing was 7.64 points, and more than 95% of the evaluation respondents indicated that the housing elements were more suitable for the animation scene design.Relying on modern technology to extract housing elements from urban cultural heritage and realising the innovative application of cultural heritage in the form of cultural creation and animation provides a new path for the revitalisation and inheritance of urban cultural heritage.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».