【摘 要】
：
探讨图画书叙事与书籍形态设计之间的内在关联,凸显纸本图画书区别于电子书籍的媒介优势。基于故事类图画书的叙事特色,探讨书籍外部造型、书芯、装订、材质等书籍形态设计要素与图画书叙事的主题形象、情节、结构、细节等的内在关系,进而通过书籍形态设计提升图画书的叙事表达。得到基于叙事的纸本图画书形态设计思路与方法。该方法能够发挥纸本图画书的媒介优势,提升叙事表达与效果,深化作品主题,为数字媒介冲击下的纸质图画
【基金项目】
：
南京信息工程大学艺术与科技融创发展研究中心课题（项目编号：YS2021-01）成果之一； 江苏高校哲学社会科学研究项目《NFT视域下高校艺术实践教学改革的研究》（批准号：2021SJA0182）成果之一；
论文部分内容阅读
探讨图画书叙事与书籍形态设计之间的内在关联,凸显纸本图画书区别于电子书籍的媒介优势。基于故事类图画书的叙事特色,探讨书籍外部造型、书芯、装订、材质等书籍形态设计要素与图画书叙事的主题形象、情节、结构、细节等的内在关系,进而通过书籍形态设计提升图画书的叙事表达。得到基于叙事的纸本图画书形态设计思路与方法。该方法能够发挥纸本图画书的媒介优势,提升叙事表达与效果,深化作品主题,为数字媒介冲击下的纸质图画书的创新实践提供参考。
其他文献
乌尔逊-贝尔凹陷是海拉尔盆地上油气勘探开发的重要区域,由于经历了多期构造变形的叠加,呈现出现今地层断裂极其复杂的局面,其典型斜坡带上的油气成藏现象明显,是小型断陷湖盆油气预探与规模增储的主要突破方向。本论文在前人研究的基础上,以海拉尔盆地乌尔逊-贝尔凹陷为靶区,系统分析典型斜坡带的构造演化过程及油气富集规律研究。基于斜坡断层的平面特征和剖面特征,明确其几何学特征,绘制位移距离曲线和生长指数曲线,判
新时代新征程,建设宜居宜业和美乡村正当其时。文章从西安市高新区宜居宜业和美乡村建设现状出发，详细地分析了西安市高新区建设宜居宜业和美乡村存在思想认识有待提高、建设资金有待落实、村庄方案有待完善、建设标准有待提高的问题，有针对性地提出了深刻理解宜居宜业和美乡村建设内涵；聚焦特色产业，实现乡村村民增收；推进乡村创新改革，强化长效治理；改善高新区人居和人文环境的对策，以期加快西安市高新区宜居宜业和美乡村
数字出版技术场域的变迁与新兴科技的发展紧密关联，当下，AI、VR、云计算、区块链等新技术正不断推动数字出版的创新与发展。持续涌现的数字出版新技术使得儿童绘本的交互形式实现了从线性式、多媒体化向立体式、沉浸式与多模态化的转变。未来，随着数字出版技术的进一步更新与迭代，儿童绘本的交互性将全面升级——在VR、AI、数字孪生、数据挖掘、云存储等数智科技构建的数字出版新技术场域中，儿童绘本或将实现从图文、声
J凹陷二叠系L组非常规油气资源丰富,分布范围广,纵向发育多套有利层,叠加厚度大,凹陷东区目前已经实现开发,西区也具备良好的效益勘探前景。但J凹陷西区L组细粒沉积成因及分布规律不明朗,储层主控因素、分类评价及分布规律不清,这是当下急需解决的关键问题。本文依据岩心、测井、地震及室内实验等资料,以高分辨率层序地层学、储层地质学等理论为指导,将J凹陷西区L组划分为1个长期旋回,4个中期旋回,18个短期旋回
随着手机等便携拍摄设备的普及,越来越多的人愿意选择自行拍摄照片并进行图像编辑,这其中就涉及到了一项重要的计算机视觉技术图像修复。本文主要对使用深度学习中的注意力机制方法进行图像修复进行了深入的研究。现有的图像修复方法在一些复杂大型孔洞上仍然存在填充结果不合理颜色模糊差异等问题。除此之外,现在手机的像素也变得越来越高,人们对于现有的图像修复方法达到的效果逐渐不满意。图像修复任务在现实生活中应用最广泛
声学场景分类（Acoustic Scene Classification,ASC）是一项对特定声学场景进行识别与分类的技术,其广泛应用于智慧城市、自动驾驶、安全监控等多个领域。近年来,越来越多的研究人员开始探索ASC领域,并提出了许多有效的模型,其中卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）凭借其强大的表达能力与突出的分类性能,成为本领域当前的主流方法之一。在
断裂在油气成藏与分布中起到了非常重要的作用。南堡4号构造变形复杂,大量的油气藏都围绕断裂分布。根据区域资料和地震资料的构造解释成果,从断裂发育特征、断裂形成与活动期次等方面对4号构造带进行分析,划分了断裂系统,通过断裂系统与源储的时空配置关系,划分油源断裂,结合区域油水分布规律,从油源断裂、断-盖配置、交叉断层、断隆配置等方面分析了断裂对油气输导的控制作用,研究表明:南堡凹陷垂向上可以划分出断陷构
随着信息化技术的不断发展,中文文本数量呈爆炸式增长的趋势。与文本数量一同增长的是文本当中的错字数量。文本中的错别字可能会带来不良的社会影响与经济影响,这体现在众多行业当中,例如教育行业、司法行业、新闻行业等等。在计算机技术得到发展之前,中文文本校对几乎完全依赖人工手动校对。人工手动校对的方式不仅耗时耗力,正确率也得不到保证。特别是当文本数量大到一定程度时,人工校对几乎变成了一件不可能的事情。因此,
查询优化器是数据库中的重要组件,负责为用户输入的查询寻找高效的执行计划。数据库中通常使用基于代价的查询优化器,由基数估计、代价模型和计划枚举组成。基数估计给出中间操作的元组数目估计,代价模型使用这个估计建立查询的执行代价,计划枚举枚举出代价最小的计划。由于基数估计和代价模型并不准确,优化器有可能得到较差的计划。基数估计和代价模型也是学术界最受关注的两个问题。已有工作使用机器学习模型来试图解决。但仍