乡村风格

摘要： 江苏省句容市茅山镇丁庄村位于国家5A级旅游景区茅山北麓,是全国闻名的葡萄产业村。村域面积11.2平方公里,总户数1389户,总人口3524人。近年来,丁庄村紧扣“乡土风情、乡村风格、生态特色”等系列主题,大力推进美丽乡村建设,积极开展农旅产业融合,吸引了大批市民前来休闲观光、游玩体验。

摘要： 疫情之后,舒适简约以及可持续的生活方式成为消费者更为安心的选择,同时,出于工作和生活间多场景切换以及产品跨季节使用的需要,也促使设计行为不断优化升级。将精简的线条化纹理注入核心的基础类产品的设计中,为消费者提供舒适精致的感受;原生质感的复古风潮和慢生活的手工艺带来亲切熟悉的体验,新一轮户外热潮让新地质纹理及乡村风格持续成为设计重点;科技与传统的碰撞、自然与虚拟的交互,在不断关注新世代潮流的当下,图案设计以强有力的视觉感完成艺术与设计的完美交融。

摘要： "终于到了!"詹纳七拐八拐地走进一家不算大的餐吧。要不是她多年好友冰冰的邀请,她无论如何也不会来到这种偏远的小众场所度过这个美好的周六下午。正在詹纳环视店内复古的乡村风格时,穿着灰色中袖布衬衫,外面套着黑色长围裙的冰冰,在柜台后面向詹纳招手。"你怎么在这儿……"看对方套着围裙,詹纳都不知道如何形容这个曾在房地产界小有名气的销售精英,"当服务员呢?还是……老板娘啊?"她问。

摘要： 凯思·金德斯顿,这个摩登复古风格的英国品牌由凯思·金德斯顿(Cath Kidston)女士于1993年创立,现在人气超高。凯思·金德斯顿不仅让淑女们增添了青春洋溢和超梦幻色彩;她那朴素、自然、甜美、怀旧和英国乡村风格日常用品的实用性是凯思·金德斯顿的品牌特色。

摘要： Cath Kidston是一个英伦本土品牌，由Cath Kidston女士于1993年创立。1992年，Cath Kidston女士在英国开设了一家专售二手家具与布料的小店，店中的商品和家居摆设给了她设计灵感，她开始将传统英伦乡村风格的田园花卉图样重新设计成为具有甜美时尚感的可爱印花，应用在各类生活用品上，产品很快获得许多女性的青睐。

摘要： 由美国传奇女设计师亨利·帕丽希二世（Henry Parish II,1910—1994）与著名室内设计师阿尔伯特·哈德利组合而成的设计联盟,堪称室内设计领域的经典合作之一。作为美国最广为人知的社交名媛,帕丽希对设计精致的美式乡村风格情有独钟。她的设计风格不仅深受20世纪时尚领军人物、美国女设计师南希·兰卡斯特（Nancy Lancaster,1897—1994）的影响,同时,

摘要： 秋高气爽,丰收的田野在召唤我们,乡村风格单品又一次装满了愿望清单。如果探究乡村风格的起源,可以追溯到18世纪美洲的拓荒者,他们有着刻苦创新的开垦精神,但他们所居住的房子及其使用的家具在色彩及造型方面却较为含蓄保守,以舒适性、功能性为主旨,同时兼具古典的造型与现代的线条,充分显现出自然质朴的特性。

摘要： 乡村风格浓郁的Niedersedlitz现在是德累斯顿的一个城区，其风格是建筑师设计这座联排住宅时重要的灵感来源。以附近谷仓的传统结构形式为基础。住宅的上层由坚实的基座支撑，并全部覆盖落叶松木板。连续的屋顶体量在整个建筑的长度上有韵律地高低错落。让人清晰地分辨出其中五个独立的住宅单元。

摘要： 乡村风格是现代家用纺织品的代表之一,深受广大消费者的青睐.究其原因,主要因为其返璞归真的精神价值满足了人们亲近自然的愿望.在新中国成立后的一段时间内也曾出现过饱含情愫的纺织品——大花被面.大花被面有中国社会主义建设的烙印,出现在特定的历史时期,曾经风靡大江南北.时过境迁,今天的大花被面图案更多的是作为特定的装饰出现,逐渐淡出都市家庭的寝居,在相对保守的乡村流传下来,成为了今天的"中国乡村风格"家用纺织品.rn 当然，“中国乡村风格”目前的存在状态依然是有喜有忧的，有很大一部分人喜爱它，也有一部分人嫌它“土”。如何让更多的人认识它、接受它，也就是只有将传统的、优秀的文化精神和谐地融人于当今社会，才能得到民众广泛的认同。因此，作为家纺设计师更应深刻理解“中国乡村风格”的文化价值和情感内涵。只有这样，才能既满足大众的物质需求，又迎合大众的审美情感;才能在高科技文明时代激烈的竞争中求得发展;才能在多元文化和时尚潮流的涤荡中彰显中国本土文化的精神内涵。

摘要： 本发明提供防止在使用金属风格装饰片材的金属风格成形体的制造时产生的金属风格成形体的白化现象等的产生，并且能够在更宽的温度范围内进行成形的金属层保持用薄膜、金属风格装饰片材中间体、金属风格装饰片材、金属风格成形体以及金属风格成形体的制造方法。本发明的金属层保持用薄膜包含具有透明性、且熔点为230°C～250°C的热塑性树脂。

摘要： 本发明涉及通风格栅(22，24)、通风格栅框架(10)以及通风格栅条(12，14)，并涉及用于生产通风格栅(22，24)的方法。根据本发明，所述通风格栅框架(10)包括大致处于一个平面中的水平条支座(16)和竖直条支座(18)。其结果是，同一通风格栅框架(10)可以选择性地安装水平或者竖直通风格栅条(12，14)，从而实现灵活的配置。

摘要： 本发明提供一种基于深度学习的城中村风险评估和风险因素定位方法，利用群智感知技术搜索各类风险事故，对每类风险事故进行聚类，将超过阈值的作为风险热点，并根据城中村风险热点获取风险热点情景数据，所述风险热点情景数据包括城中村层面情景数据和场景层面情景数据；从城中村层面情景数据中提取城中村层面情景特征，从场景层面情景数据中提取场景层面情景特征；将城中村层面情景特征和场景层面情景特征输入构建的训练好的残差网络模型，评估城中村风险，并采用逐层相关传播算法定位风险因素；实现异构数据融合，具有高效、低耗的优点，同时也达到了较高的准确率。

摘要： 本发明适用于微网控制技术领域，提供了一种农村风光柴储微网频率控制方法、装置及终端设备，该方法包括：获取目标微网的结构数据，根据结构数据计算所述目标微网对应的传输延时；根据所述传输延时建立所述目标微网的频率控制系统的闭环响应特征集合；获取所述目标微网的性能指标，根据所述性能指标计算所述目标微网的频率控制系统的频率偏差指标；以所述频率偏差指最小为目标，基于预设约束条件求所述闭环响应特性集合的决策变量的最优解，并将所述决策变量的最优解作为目标控制信号。本发明提供的农村风光柴储微网频率控制方法，可以充分考虑信号传输过程中的延时对频率控制的影响，准确计算频率控制过程中的决策变量，提高频率控制的稳定性。

摘要： 本申请提供一种风格转换方法、风格转换模型的生成方法和风格转换系统，涉及图像处理领域，可以根据用户情绪为多媒体资源添加风格。该方法包括：电子设备响应于拍摄完成操作，得到第一多媒体资源；电子设备根据用户的人脸图像确定用户的情绪特征；电子设备确定第一多媒体资源的所有原始图像的Mask图像；电子设备将第一多媒体资源对应的所有原始图像数据组，输入至风格转换模型以得到第二多媒体资源；其中，每个原始图像数据组中包括：任一原始图像、任一原始图像和对应任一原始图像的情绪特征；不同的原始图像数据组中包括的任一原始图像不同；风格转换模型具备利用待处理图像、待处理图像的Mask图像和定向情绪特征得到目标图像的能力。

摘要： 本发明提供一种画面风格变换装置、画画风格变换系统以及画面风格变换方法。在该画面风格变换装置中，如果判断为用户触摸了画面上的加工用图像，则保存触摸区域TAi(步骤SE4)，然后将加工用图像的被触摸的区域中包含的像素的坐标存储在触摸区域TAi(步骤SE5)。并将以后的新的触摸区域中包含的像素的坐标也存储在触摸区域TAi中(步骤SE8)。因此，在触摸区域数据存储部中存储表示一次的触摸的区域的数据。然后，执行变换处理(步骤SE10)。因此，每当一次触摸结束，加工用图像的被触摸的区域中的画面风格会变化，用户能够体会到向画布画画的这种感觉。

摘要： 本公开提供了一种语音风格迁移模型的训练、语音风格迁移方法及装置，涉及人工智能技术领域，尤其涉及语音合成领域。该方法包括：将样本音频的声谱特征分别输入语音风格迁移模型的内容编码网络和说话人编码网络，得到样本音频的内容特征向量和说话人特征向量，并提取样本音频的基音频率；确定内容特征向量、说话人特征向量和基音频率的互信息；将内容特征向量、说话人特征向量和基音频率输入语音风格迁移模型的声谱解码网络，得到预测声谱特征；根据预测声谱特征和互信息，更新语音风格迁移模型的参数。该方法优化了语音风格迁移的效果。

摘要： 本发明提供了一种多风格的游戏内风格转移系统，所述生成系统流程包括，首先搭建系统所使用的神经网络模型；从数据库中取出内容图像和风格参考图像作为训练集；对风格参考图像和内容图像进行图像预处理；计算总损失(内容损失和风格损失)；根据计算的总损失，计算梯度并更新输入图像；最终将训练好的模型体系结构及其参数进行保存；系统加载模型体系结构及其参数，之后用户选择游戏内的风格；系统将游戏视频的每一帧的图像输入模型；将所述模型的输出进行渲染后复制到屏幕上进行显示，实时地提供不同风格的虚拟游戏场景。

摘要： 本发明涉及机器视觉技术领域，其公开了一种基于风格迁移的时装风格图像迁移方法，包括使用者将A内容图像和B风格图像分别上传到软件，并选择要用VGG16神经网络的特征值的层数(选择较低的层数对于图像内容的提取效果较好，对于设计师的风格特征的提取效果较差，选择较高的层数对于设计师的风格特征的提取效果较好，对于图像内容的提取效果较差)。该基于风格迁移的时装风格图像迁移方法，运用了VGG16这种成熟的规模较小的网络，能够避免设备性能不足导致的运算速度较慢和发热，使用者可以根据自身的需求选择VGG16网络的层数，从而灵活选择风格特征提取较多还是图像内容提取较多，对于商业活动更加泛用。

摘要： 本发明提出了基于风格表示与多任务学习的文本多风格迁移方法，包括以下步骤：(1)构建多语料文本图网络，(2)使用图网络技术与图嵌入算法获取图节点表示，(3)使用标签嵌入技术获取文本风格表示，(4)使用Transformer构建编码器获取融合文本风格信息的句子表示，(5)使用Transformer构建解码器对目标文本进行风格迁移，(6)使用多任务学习方法中的参数硬共享方法，构建文本多风格迁移模型。本发明使用图神经网络与标签嵌入技术获取了效果更优的文本风格表示；基于Transformer与风格表示相结合构建文本风格迁移模型，获得了更优的文本风格迁移效果；使用多任务技术构建文本多风格迁移模型，降低了不同风格之间的影响，获得了更优的文本多风格迁移效果。