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园林工程师中级职称论文
园林职称论文范文一：论网络平台中的风景园林评论——以知乎社区为例
信息技术的进步,给人们交流互动与表达观点提供了便捷的渠道和平台,也给风景园林评论的发展带来了新的契机。文章即以目前较为专业的网络问答平台——知乎为例,应用内容分析法,根据目前知乎用户对风景园林行业的评论内容展开分析。研究发现:网络平台上的风景园林评论相比期刊平台视角更加多元,评论者多关注普通从业者的生存情况,评论引入实证数据或具体案例更具说服力,意见领袖多具有专业的教育背景并对风景园林评论风向有一定的引导作用。风景园林评论在网络平台中的拓展有利于指导风景园林实践,为业内各方表达观点和诉求提供平台。
引言
1 期刊论文中的风景园林评论
2 研究方法
3 评论分析
4 知乎社区上风景园林评论中意见领袖的特征与影响
4.1 意见领袖的特征
4.2 意见领袖对评论议题的影响
5 结论与探讨
[1]―现代口述史在风景园林评论中的运用[J].孙歆韵,高翅．中国园林.2020(07)[2]由当今疫情出发思考未来风景园林[J].马晓晚．中国园林.2020(07)
[3]关于中国风景园林行业发展的探讨[J].陈瑁,吴桂昌．中国园林.2018(03)
[4]―社会镜像:《人民的名义》的舆情呈现——以知乎社区为例[J].邵波,张盈．电影评介.2017(19)
[5]社会化问答用户特征识别与行为动机分析——以"知乎"为例[J].陈娟,高杉,邓胜利.情报科学.2017(05)
[6]社会化问答平台的社区网络形态与意见领袖特征——以知乎网为例[J.刘雨农,刘敏榕．情报资料工作.2017(02)
[7]刊首语[J].王向荣．风景园林.2016(07)
[8]突发事件网络舆论议题的演化及价值沉淀——以屠呦呦获诺贝尔奖议题为例[J].廖卫民．当代传播.2016(02)
[9]网络问答社区"知乎"的知识分享与传播行为研究[J].刘佩,林如鹏．图书情报知识.2015(06)
[10]中国风景园林教育30年回顾与展望[J].李雄,刘尧.中国园林.2015(10)
园林职称论文范文二：建筑空间向城市空间转向的风景园林设计教学
文章通过梳理华南理工建筑学院风景园林学科的历史沿革,提出本科课程改革的核心理念,并介绍了《风景园林规划与设计》作为课改后第一次教学实践的具体实施情况。该课程的教学理念是"从建筑空间转向城市空间",教学目标设为掌握风景园林初步设计技能,教学过程包括教师讲座、调研分析、设计指导、成果汇报。文章最后展示课程的教学成果与成效。
1 风景园林学科背景
1.1 我国风景园林学本科专业设置
1.2 华南理工大学风景园林学科背景
2 风景园林学科核心
3 课程改革实践
3.1 教学目标
3.2 教学内容
3.3 教学过程
3.4 教学成效
3.4.1 教学成果
3.4.2 课程评价
结语
[1]华南理工大学风景园林教育的早期发展[J].林广思．南方建筑.2019(02)
[2]关于规划设计主导的风景园林教学评述[J].林广思．中国园林.2009(11)
[3]风景园林学科专业哲学——风景园林师的五大专业观与专业素质培养[J].刘滨谊．中国园林.2008(01)
[4]风景园林〈LANDSCAPEARCHITECTURE)从造园术﹑造园艺术﹑风景造园——到风景园林﹑地球表层规划[J.
孙筱祥.中国园林.2002(04)
[5]论跨世纪中国风景建筑学的定位与定向[J].刘滨谊．建筑学报.1996(06)
园林职称论文范文三：基于Revit BIM模型的园林景观HDF提取仿真
园林景观提取图像易出现模糊,清晰度较差,导致特征点分类准确率低、效率低和峰值信噪比低,提出基于Revit BIM模型的园林景观高差异特征提取方法。利用Revit BIM模型,通过图像收集设备获取园林景观图像,灰度化处理信息量过大的彩色图像,选取中值滤波法在方形滤波窗口对灰度化图像实施去噪,同时对畸形图像进行直方图均衡化预处理,提高图像像素,确保图像的清晰度。通过特征正交变换技术获取新的特征模式,使所有园林景观特征点之间互不相关,由于高差异特征属于形状特征,利用基于区域描述法提取形状特征,通过计算并融合密集度、转动惯量和几何矩三种描述子的像素对封闭的轮廓曲线形成的目标区域进行形状特征提取,最终将形状特征和正交变换后的特征进行融合,实现园林景观高差异特征提取。实验结果表明,特征点分类准确率高、效率高和峰值信噪比高。
1 引言
2 Revit BIM模型中园林景观图像预处理
2.1 Revit BIM模型中获取图像
2.2 园林景观图像预处理
2.2.1 图像灰度化
2.2.2 灰度图像滤波
2.2.3 直方图均衡化
3 园林景观高差异特征提取
4 实验结果与分析
5 结束语
[1]基于特征提取的面向边缘数据中心的窃电监测[J].张宇帆,艾芊,李昭昱,肖斐,饶渝泽．电力系统自动化.2020(09)
[2]基于LBP和GLCM的煤岩图像特征提取与识别方法[J].王超,张强．煤矿安全.2020(04)
[3]基于改进VMD的风电齿轮箱不平衡故障特征提取[J].周福成,唐贵基,何玉灵.振动与冲击.2020(05)
[4]基于小波变换的农田图像光照不变特征提取算法[J].蔡道清,周洪宇,覃程锦,李彦明,刘成良．农业机械学报.2020(02)
[5]―城市街道景观高差异特征智能识别方法仿真[J].陈越平．计算机仿真.2019(11)
[6]基于注意力机制的行人重识别特征提取方法[J].刘紫燕,万培佩．计算机应用.2020(03)
[7]复杂背景噪声下风机叶片裂纹故障声学特征提取方法[J].赵捐,陈斌,李永战,高宝成.北京邮电大学学报.2017(05)
[8]基于多角点结合的机箱标准件图像特征提取方法[J].黄坚,刘桂雄,林镇秋．中国测试.2017(09)
[9]基于反卷积特征提取的深度卷积神经网络学习[J].吕恩辉,王雪松,程玉虎.控制与决策.2018(03)
[10]基于改进TF-IDF特征提取的文本分类模型研究[J].周源,刘怀兰,杜朋朋,廖岭．情报科学.2017(05)
中级职称论文
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