Spoken Dialogue Management using Probabilistic Reasoning

Spoken Dialogue Management Using Probabilistic Reasoning Nicholas Roy and Joelle Pineau and Sebastian Thrun

Robotics Institute

Carnegie Mellon University

Pittsburgh,PA15213

Abstract

Spoken dialogue managers have bene?ted from using stochastic planners such as Markov Decision Processes(MDPs).How-ever,so far,MDPs do not handle well noisy and ambiguous speech utterances.We use a Partially Observable Markov Decision Pro-cess(POMDP)-style approach to generate dialogue strategies by inverting the notion of dialogue state;the state represents the user’s intentions,rather than the system state.We demonstrate that under the same noisy con-ditions,a POMDP dialogue manager makes fewer mistakes than an MDP dialogue man-ager.Furthermore,as the quality of speech recognition degrades,the POMDP dialogue manager automatically adjusts the policy.

1Introduction

The development of automatic speech recognition has made possible more natural human-computer interaction.Speech recognition and speech un-derstanding,however,are not yet at the point where a computer can reliably extract the in-tended meaning from every human utterance. Human speech can be both noisy and ambigu-ous,and many real-world systems must also be speaker-independent.Regardless of these dif?-culties,any system that manages human-machine dialogues must be able to perform reliably even with noisy and stochastic speech input.

Recent research in dialogue management has shown that Markov Decision Processes(MDPs) can be useful for generating effective dialogue strategies(Young,1990;Levin et al.,1998);the system is modelled as a set of states that represent the dialogue as a whole,and a set of actions corre-sponding to speech productions from the system. The goal is to maximise the reward obtained for ful?lling a user’s request.However,the correct way to represent the state of the dialogue is still an open problem(Singh et al.,1999).A common solution is to restrict the system to a single goal. For example,in booking a?ight in an automated travel agent system,the system state is described in terms of how close the agent is to being able to book the?ight.

Such systems suffer from a principal prob-lem.A conventional MDP-based dialogue man-ager must know the current state of the system at all times,and therefore the state has to be wholly contained in the system representation.These systems perform well under certain conditions, but not all.For example,MDPs have been used successfully for such tasks as retrieving e-mail or making travel arrangements(Walker et al.,1998; Levin et al.,1998)over the phone,task domains that are generally low in both noise and ambigu-ity.However,the issue of reliability in the face of noise is a major concern for our application.Our dialogue manager was developed for a mobile robot application that has knowledge from sev-eral domains,and must interact with many peo-ple over time.For speaker-independent systems and systems that must act in a noisy environment, the user’s action and intentions cannot always be used to infer the dialogue state;it may be not be possible to reliably and completely determine the state of the dialogue following each utterance. The poor reliability of the audio signal on a mo-bile robot,coupled with the expectations of nat-ural interaction that people have with more an-thropomorphic interfaces,increases the demands placed on the dialogue manager.

Most existing dialogue systems do not model con?dences on recognition accuracy of the hu-man utterances,and therefore do not account for the reliability of speech recognition when apply-ing a dialogue strategy.Some systems do use the log-likelihood values for speech utterances,how-ever these values are only thresholded to indicate whether the utterance needs to be con?rmed(Ni-imi and Kobayashi,1996;Singh et al.,1999).An important concept lying at the heart of this issue is that of observability–the ultimate goal of a dialogue system is to satisfy a user request;how-ever,what the user really wants is at best partially observable.

We handle the problem of partial observabil-ity by inverting the conventional notion of state in a dialogue.The world is viewed as partially unobservable–the underlying state is the inten-tion of the user with respect to the dialogue task. The only observations about the user’s state are the speech utterances given by the speech recog-nition system,from which some knowledge about the current state can be inferred.By accepting the partial observability of the world,the dia-logue problem becomes one that is addressed by Partially Observable Markov Decision Processes (POMDPs)(Sondik,1971).Finding an optimal policy for a given POMDP model corresponds to de?ning an optimal dialogue strategy.Optimality is attained within the context of a set of rewards that de?ne the relative value of taking various ac-tions.

We will show that conventional MDP solutions are insuf?cient,and that a more robust method-ology is required.Note that in the limit of per-fect sensing,the POMDP policy will be equiva-lent to an MDP policy.What the POMDP policy offers is an ability to compensate appropriately for better or worse sensing.As the speech recog-nition degrades,the POMDP policy acquires re-ward more slowly,but makes fewer mistakes and blind guesses compared to a conventional MDP policy.

There are several POMDP algorithms that may be the natural choice for policy genera-tion(Sondik,1971;Monahan,1982;Parr and Russell,1995;Cassandra et al.,1997;Kaelbling et al.,1998;Thrun,1999).However,solving real world dialogue scenarios is computationally in-tractable for full-blown POMDP solvers,as the complexity is doubly exponential in the number of states.We therefore will use an algorithm for ?nding approximate solutions to POMDP-style problems and apply it to dialogue management. This algorithm,the Augmented MDP,was devel-oped for mobile robot navigation(Roy and Thrun, 1999),and operates by augmenting the state de-scription with a compression of the current belief state.By representing the belief state succinctly with its entropy,belief-space planning can be ap-proximated without the expected complexity.

In the?rst section of this paper,we develop the model of dialogue interaction.This model allows for a more natural description of dialogue prob-lems,and in particular allows for intuitive han-dling of noisy and ambiguous dialogues.Few existing dialogues can handle ambiguous input, typically relying on natural language processing to resolve semantic ambiguities(Aust and Ney, 1998).Secondly,we present a description of an example problem domain,and?nally we present experimental results comparing the performance of the POMDP(approximated by the Augmented MDP)to conventional MDP dialogue strategies. 2Dialogue Systems and POMDPs

A Partially Observable Markov Decision Process (POMDP)is a natural way of modelling dialogue processes,especially when the state of the sys-tem is viewed as the state of the user.The par-tial observability capabilities of a POMDP pol-icy allows the dialogue planner to recover from noisy or ambiguous utterances in a natural and autonomous way.At no time does the machine interpreter have any direct knowledge of the state of the user,i.e,what the user wants.The machine interpreter can only infer this state from the user’s noisy input.The POMDP framework provides a principled mechanism for modelling uncertainty about what the user is trying to accomplish.

The POMDP consists of an underlying,unob-servable Markov Decision Process.The MDP is speci?ed by:

a set of states

a set of actions

a set of transition probabilities

a set of rewards

an initial state

The actions represent the set of responses that the system can carry out.The transition prob-abilities form a structure over the set of states, connecting the states in a directed graph with arcs between states with non-zero transition prob-abilities.The rewards de?ne the relative value of accomplishing certain actions when in certain states.

The POMDP adds:

a set of observations

a set of observation probabilities

and replaces

the initial state with an initial belief,

the set of rewards with rewards conditioned on observations as well:

The observations consist of a set of keywords which are extracted from the speech utterances. The POMDP plans in belief space;each belief consists of a probability distribution over the set of states,representing the respective probability that the user is in each of these states.The ini-tial belief speci?ed in the model is updated every time the system receives a new observation from the user.

The POMDP model,as de?ned above,?rst goes through a planning phase,during which it ?nds an optimal strategy,or policy,which de-scribes an optimal mapping of action to be-lief,for all possible beliefs.The

dialogue manager uses this policy to direct its behaviour during conversations with users.The optimal strategy for a POMDP is one that pre-scribes action selection that maximises the ex-pected reward.Unfortunately,?nding an opti-mal policy exactly for all but the most trivial POMDP problems is computationally intractable.

A near-optimal policy can be computed signi?-cantly faster than an exact one,at the expense of a slight reduction in performance.This is often done by imposing restrictions on the policies that can be selected,or by simplifying the belief state and solving for a simpli?ed uncertainty represen-tation.

In the Augmented MDP approach,the POMDP problem is simpli?ed by noticing that the belief state of the system tends to have a certain struc-ture.The uncertainty that the system has is usu-ally domain-speci?c and localised.For example, it may be likely that a household robot system can confuse TV channels(‘ABC’for‘NBC’),but it is unlikely that the system will confuse a TV chan-nel request for a request to get coffee.By making the localised assumption about the uncertainty,it becomes possible to summarise any given belief vector by a pair consisting of the most likely state, and the entropy of the belief state.

(1)

(2) The entropy of the belief state approximates a suf-?cient statistic for the entire belief state1.Given this assumption,we can plan a policy for every possible such state,entropy pair,that approx-imates the POMDP policy for the corresponding belief

.

Figure1:Florence Nightingale,the prototype nursing home robot used in these experiments.

3The Example Domain

The system that was used throughout these ex-periments is based on a mobile robot,Florence

Nightingale(Flo),developed as a prototype nurs-

ing home assistant.Flo uses the Sphinx II speech

recognition system(Ravishankar,1996),and the

Festival speech synthesis system(Black et al.,

1999).Figure1shows a picture of the robot.

Since the robot is a nursing home assistant,we

use task domains that are relevant to assisted liv-

ing in a home environment.Table1shows a list of

the task domains the user can inquire about(the

time,the patient’s medication schedule,what is

on different TV stations),in addition to a list of

robot motion commands.These abilities have all

been implemented on Flo.The medication sched-

ule is pre-programmed,the information about the

TV schedules is downloaded on request from the

web,and the motion commands correspond to

pre-selected robot navigation sequences.

Time

Medication(Medication1,Medication2,...,Medication n)

TV Schedules for different channels(ABC,NBC,CBS)

Robot Motion Commands(To the kitchen,To the Bedroom)

hello”response

and for robot motion to the kitchen.

4Experimental Results

We compared the performance of the three al-

gorithms(conventional MDP,POMDP approx-

imated by the Augmented MDP,and exact

POMDP)over the example domain.The met-

ric used was to look at the total reward accumu-

lated over the course of an extended test.In or-

der to perform this full test,the observations and

states from the underlying MDP were generated

stochastically from the model and then given to

the policy.The action taken by the policy was re-

turned to the model,and the policy was rewarded

based on the state-action-observation triplet.The

experiments were run for a total of100dialogues,

where each dialogue is considered to be a cycle of

observation-action utterances from the start state

request_begun through a sequence of states

and back to the start state.The time was nor-

malised by the length of each dialogue cycle.

4.1The Restricted State Space Problem

The exact POMDP policy was generated using

the Incremental Improvement algorithm(Cassan-

Figure2:A simpli?ed graph of the basic Markov Decision Process underlying the dialogue manager.Only the maximum-likelihood transitions are shown.

Observation True State Belief Entropy Action Reward

begun0.406say

meds 2.735ask

time0.490say

tv 1.176ask station-1

?o was on abc want abc100

?o what is on nbc want channel

nbc0.062say

robot0.864ask where-1

?o that that hello be send bedroom 1.839con?rm place-1

?o the bedroom any i send bedroom0.194go bedroom100

?o go it eight a hello send robot

robot to

Table2:An example dialogue.Note that the robot chooses the correct action in the?nal two exchanges,even though the utterance is both noisy and ambiguous.

dra et al.,1997).The solver was unable to com-

plete a solution for the full state space,so we cre-

ated a much smaller dialogue model,with only7

states and2task domains:time and weather in-

formation.

Figure3shows the performance of the three

algorithms,over the course of100dialogues.

Notice that the exact POMDP strategy outper-

formed both the conventional MDP and approx-imate POMDP;it accumulated the most reward, and did so with the fastest rate of accumulation. The good performance of the exact POMDP is not surprising because it is an optimal solution for this problem,but time to compute this strategy is high:729secs,compared with1.6msec for the MDP and719msec for the Augmented MDP. 4.2The Full State Space Problem

Figure4demonstrates the algorithms on the full dialogue model as given in Figure2.Because of the number of states,no exact POMDP solution could be computed for this problem;the POMDP

5000

10000

15000

20000

25000

30000

0102030405060708090100 R

e

w

a

r

d

G

a

i

n

e

d

Number of Dialogs

Reward Gained per Dialog, for Small Decision Problem

POMDP strategy

Augmented MDP

Conventional MDP

Figure3:A comparison of the reward gained over time for the exact POMDP,POMDP approximated by the Aug-mented MDP,and the conventional MDP for the7state problem.In this case,the time is measured in dialogues, or iterations of satisfying user requests.

policy is restricted to the approximate solution. The POMDP solution clearly outperforms the conventional MDP strategy,as it more than triples the total accumulated reward over the lifetime of the strategies,although at the cost of taking longer to reach the goal state in each dialogue.

-5000

5000

10000

1500020000

25000

0102030

405060708090100

R e w a r d G a i n e d

Number of Dialogs

Reward Gained per Dialog, for Full Decision Problem

Augmented MDP Conventional MDP

Figure 4:A comparison of the reward gained over time for the approximate POMDP vs.the conventional MDP for the 13state problem.Again,the time is measured in number of actions.

Table 3breaks down the numbers in more de-tail.The average reward for the POMDP is 18.6per action,which is the maximum reward for most actions,suggesting that the POMDP is tak-ing the right action about 95%of the time.Fur-thermore,the average reward per dialogue for the POMDP is 230compared to 49.7for the conven-tional MDP,which suggests that the conventional MDP is making a large number of mistakes in each dialogue.

Finally,the standard deviation for the POMDP is much narrower,suggesting that this algorithm is getting its rewards much more consistently than the conventional MDP.

4.3Veri?cation of Models on Users

We veri?ed the utility of the POMDP approach by testing the approximating model on human users.The user testing of the robot is still pre-liminary,and therefore the experiment presented here cannot be considered a rigorous demonstra-tion.However,Table 4shows some promising results.Again,the POMDP policy is the one pro-vided by the approximating Augmented MDP.The experiment consisted of having users inter-act with the mobile robot under a variety of con-ditions.The users tested both the POMDP and an implementation of a conventional MDP dialogue manager.Both planners used exactly the same model.The users were presented ?rst with one manager,and then the other,although they were not told which manager was ?rst and the order varied from user to user randomly.The user la-belled each action from the system as “Correct”

(+100reward),“OK”(-1reward)or “Wrong”(-100reward).The “OK”label was used for re-sponses by the robot that were questions (i.e.,did not satisfy the user request)but were relevant to the request,e.g.,a con?rmation of TV channel when a TV channel was requested.

The system performed differently for the three test subjects,compensating for the speech recog-nition accuracy which varied signi?cantly be-tween them.In user #2’s case,the POMDP man-ager took longer to satisfy the requests,but in general gained more reward per action.This is because the speech recognition system generally had lower word-accuracy for this user,either be-cause the user had unusual speech patterns,or be-cause the acoustic signal was corrupted by back-ground noise.

By comparison,user #3’s results show that in the limit of good sensing,the POMDP policy ap-proaches the MDP policy.This user had a much higher recognition rate from the speech recog-niser,and consequently both the POMDP and conventional MDP acquire rewards at equivalent rates,and satis?ed requests at similar rates.

5Conclusion

This paper discusses a novel way to view the dialogue management problem.The domain is represented as the partially observable state of the user,where the observations are speech ut-terances from the user.The POMDP represen-tation inverts the traditional notion of state in dia-logue management,treating the state as unknown,but inferrable from the sequences of observations from the user.Our approach allows us to model observations from the user probabilistically,and in particular we can compensate appropriately for more or less reliable observations from the speech recognition system.In the limit of perfect recog-nition,we achieve the same performance as a conventional MDP dialogue policy.However,as recognition degrades,we can model the effects of actively gathering information from the user to offset the loss of information in the utterance stream.

In the past,POMDPs have not been used for di-alogue management because of the computational complexity involved in solving anything but triv-ial problems.We avoid this problem by using an

Table4:A comparison of the rewards accumulated for the two algorithms using the full model on real users,with results given as mean+/-std.dev.

augmented MDP state representation for approxi-mating the optimal policy,which allows us to?nd a solution that quantitatively outperforms the con-ventional MDP,while dramatically reducing the time to solution compared to an exact POMDP algorithm(linear vs.exponential in the number of states).

We have shown experimentally both in sim-ulation and in preliminary user testing that the POMDP solution consistently outperforms the conventional MDP dialogue manager,as a func-tion of erroneous actions during the dialogue.We are able to show with actual users that as the speech recognition performance varies,the dia-logue manager is able to compensate appropri-ately.

While the results of the POMDP approach to the dialogue system are promising,a number of improvements are needed.The POMDP is overly cautious,refusing to commit to a particular course of action until it is completely certain that it is ap-propriate.This is re?ected in its liberal use of ver-i?cation questions.This could be avoided by hav-ing some non-static reward structure,where infor-mation gathering becomes increasingly costly as it progresses.

The policy is extremely sensitive to the param-eters of the model,which are currently set by hand.While learning the parameters from scratch for a full POMDP is probably unnecessary,auto-matic tuning of the model parameters would def-initely add to the utility of the model.For exam-ple,the optimality of a policy is strongly depen-dent on the design of the reward structure.It fol-lows that incorporating a learning component that adapts the reward structure to re?ect actual user satisfaction would likely improve performance. 6Acknowledgements

The authors would like to thank Tom Mitchell for his advice and support of this research.

Kevin Lenzo and Mathur Ravishankar made our use of Sphinx possible,answered requests for information and made bug?xes willingly.Tony Cassandra was extremely helpful in distributing his POMDP code to us,and answering promptly any questions we had.The assistance of the Nursebot team is also gratefully acknowledged, including the members from the School of Nurs-ing and the Department of Computer Science In-telligent Systems at the University of Pittsburgh. This research was supported in part by Le Fonds pour la Formation de Chercheurs et l’Aide `a la Recherche(Fonds FCAR).

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ae影视后期制作教学大纲

《AE影视后期制作》课程设计大纲编号：编制人： 所属院系刘佳审核人写作日期： 批准人： 所属专业2011-5-5 杨继 数字媒体 计算机科学技术学院 课程编码: 课程中文名称: 《AE影视后期制作》 课程英文名称: . Ae film post-production 课程类别: 专业课 开课对象: 计算机数字媒体 开课学期: 第四学期 学分:2分

总学时:40学时 依托教材： 《Aftereffects 7.0标准培训教程》李涛编著希望出版社参考书： 《电视制作手册》，（美）赫伯特–译特尔 以及相关影视合成、非线性编辑书籍 课程设计大纲 一、目标与任务： 学习并掌握影视处理软件Aftereffects（AE）还有一些在国外过内应用的高级合成软件，比如： Digital Fusion[DF]，以及时下最流行的高级合成软件SHAKE的、应用。结合数码摄像、采集、合成等技术，能独立编辑视频、音频和熟练运用软件中的特技效果，掌握各种数据压缩方法和输出方法。在当前的数是时代的到来，对电影，电视，动画片，还有电视栏目包装的合成的了解掌握。 二、课程教学内容及要求 第一章影视常识 1、教学内容 影视的基本概念，帧、制式、场、非线性编辑标清与高清等 2、重点、难点 重点： 帧、制式、场、非线性编辑标清与高清等 难点：

帧、制式、场 3、教学基本要求 熟练掌握帧、制式、场 第二章Aftereffects的界面、预设和三大窗口 1、教学内容 AE的软件的基本操作 2、重点、难点 重点： 对软件的操作 3、教学基本要求 熟练掌握AE的软件的基本操作 第三章影视常识 1、教学内容 Aftereffects的层的应用，与命令和操作。 2、重点、难点 重点： Aftereffects的层的应用 3、教学基本要求 熟练掌握Aftereffects的层的应用，与命令和操作 第四章Aftereffects的自由变换命令组、AE与PS的关系1、教学内容

标准件中英文对照知识

常用钢材理论重量表 [2004-12-22 8:51:47] 计算公式： t（重量kg) = A(断面积mm²)×L(长度m) ×p(密度g/cm³) ×1/1000 注：(1) 型材制造中有允许偏差值，故上式只做估算之用。 (2) 关于p值,钢材通常取7.85 . 螺丝产品名称中英文对照（台湾版）螺丝螺 [2004-12-22 8:51:24] 六角螺絲(栓) HEX HEAD CAP SCREWS(HEX BOLTS) 六角機械螺絲HEX HEAD MACHINE BOLTS 六角木牙螺絲HEX LAG BOLTS 四角螺絲SQUARE HEAD BOLTS T頭螺絲T HEAD BOLTS 馬車螺絲CARRIAGE BOLTS 環首螺絲EYE BOLTS 內六角孔螺絲HEX SOCKET CAP SCREWS 固定螺絲SET SCREWS 螺椿栓STUD BOLTS 螺旋椿SCREW STUDS 輪殼螺栓WHEEL BOLTS 翼形螺絲WING SCREWS 自攻螺絲SELF TAPPING SCREWS 自削螺絲THREAD CUTTING SCREWS 鑽尾螺絲SELF DRILLING SCREWS 旋入螺絲DRIVE SCREWS 機械螺絲MACHINE SCREWS 木螺絲WOOD SCREWS 家具螺絲FURNITURE SCREWS 塑板螺絲CHIPBOARD SCREWS 牆用螺絲DRYWALL SCREWS 基礎螺栓FOUNDATION BOLTS U型螺栓U BOLTS 勾頭螺栓HOOK BOLTS 套掛螺絲TOGGLE BOLTS 突緣螺絲FLANGE BOLTS 軌道螺栓(魚尾螺絲) TRACK BOLTS 耐候鋼螺絲CORTEN STEEL HEA VY HEX BOLTS 扭矩控制螺栓T.C.BOLTS

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《影视后期制作》课程教学大纲 课程名称：《影视后期制作》课程编码： 英文名称： 学时：32 学分：6 开课学期：第4学期 适用专业：动慢设计与制作/游戏设计与制作 课程类别：实做 课程性质：考查 先修课程：ＭＡＹＡ/后期制作 学习形式：多媒体教室/普通电脑教室 一、课程 详细讲解非线形编辑的基础知识、Premiere 7.0的基础、编辑基础知识、等。抠像、字幕和运动、滤镜特效、采集和输出。 二、课程内容及学习方法 学生经过本课程的学习后，要求能独立进行简单影视动画制作、 了解电视包装制作流程等。紧密结合相应的课程，运用本软件进行影视非线性编辑。学习方法为老师示例学生实践。 第一章非线形编辑的基础知识。（10％） 这一部分包括电视制式、帧速率、场、颜色深度等一些有关于视 频合成的概念性问题。 世界上通用的电视制式种类有三种：PAL、NTSC、SECAM。 帧速率的概念，以及不同制式电视所使用的帧速率。 场的概念，如何对场进行分离。 什么是颜色深度？ 帧长宽比和像素长宽比的概念。

常用的颜色模式有哪些？电视可以使用的颜色模式有什么？ 分量信号和复合信号的区别？ 第二章Premiere 7.0的基础（10％） 这一部分包括Premiere 7.0的基础知识要点。包括对Premiere 7.0工作原理的认识，导入文件类型，对素材的管理以及对工作窗口 的概念性认识。 Premiere 7.0可以导入的文件都有哪些格式？ 了解Premiere 7.0对素材如何引用。 工作前的常规设置有哪些？ 如何在项目窗口中进行文件管理？ 熟悉Premiere 7.0的窗口和面板？ 第三章编辑基础知识（30％） 这一部分包括编辑的基础知识。熟练掌握各种编辑工具。 对编辑的概念性认识。 熟练的对素材进行浏览和分析。 熟悉监视器窗口的使用方法。能够熟练的为影片打点。 熟练掌握时间线窗口轨道的使用。 熟练掌握时间线窗口工具箱的使用方法。 熟练掌握各种高级编辑工具。 熟练使用修剪模式编辑影片。 学习如何为影片加入软切换。 了解Premiere 7.0中的各种切换效果。

haso标准件中英文对照

HASCO Z标准件系列 Z00 导柱Guide pillar Z01 导柱Guide pillar Z011 导柱Guide pillar Z012 导柱Guide pillar Z013 导柱Guide pillar Z014 导柱Guide pillar Z0141 导柱连接端End piece Z0142 导柱连接端End piece Z015 导柱Guide pillar Z0151 导柱连接端(Z015/…专用)Pillar adapter Z0152 导柱连接端Pillar adapter Z02 顶杆Ejector rod Z022 导管Guide sleeve Z03 导柱Guide pillar Z05 圆锥形管精定位Locating unit, round Z055 圆形垫片Spacer Z056 圆形垫件Spacer Z06 平锥形导块Locating unit Z07 长方形导块Square guide bar Z08 直身方形管位导块Pre-centering unit Z081 方形垫片Spacer disc Z091 方形定位锁块(公)Square interlock Z092 方形定位锁块(母)Square interlock Z093 方形定位锁块(母)Square interlock Z10 导套Guide bush Z10W 自润滑导套Guide bush Z11 导套Guide bush Z11W 自润滑导套Guide bush Z12 滚珠导套Ball guide bush Z13W 自润滑导套Self lubric.Guide bush Z15W 自润滑垫片Self lubric. Flat stock Z16W 自润滑垫片Self lubric. Guide rail Z17 长方形导块(Z07/...专用)Guide retainer Z20 定板导套Centering sleeve Z25 定位销Dowel pin Z26 定位销Dowel pin Z28 六角螺母Hexagon nut Z281 六角螺母Hexagon nut Z282 六角螺母Hexagon nut Z285 螺母Nut for T-slots Z286 螺母Nut for T-slots Z30 胚头内六角螺丝Socket head cap screw

影视后期特效教案

教案（首页） 授课时间教案编写时间 课程名称影视后期特效制作课程代码 总学时64 讲授：40 学时 实践：24 学时学分 4 课程性质必修课（√）选修课（）理论课（）实践课（） 任课教师职称 授课对象 数字媒体艺术专业年班级 教材 和 主要参考 资料宋焕成《摄影教学与创作》中国电力出版社出版时间：2008-09-01 《迈克尔·弗里曼摄影大师班三部曲》[英]迈克尔·弗里曼，达妮埃拉·鲍克著；梅菲，汪梅子译人民邮电出版社出版时间：2013-04-01 教学目的 和 教学要求 通过本课程理论和实践学习使学生对摄影能有一个基本拍摄能力，并掌握各现代摄影器材使用及各种不同素材的拍摄方式技巧，学生能独立完成摄影作品拍摄。 在课间老师应有计划鼓励让学生多拍，多积累素材。和学生一起集中讨论所拍作品，分析其作品，提出意见，使其让学生以后作品更加成熟。 教学重点 和 教学难点教学重点：人物摄影、静物摄影、灯光设置 教学难点：学生如何使用相机正确构图、曝光。 教学进程 第次课授课章节学时备注 1 学习了解摄影基础，摄影的由来。对相机的认识，传统相 机和数码相机它们之间区别，及它们的性能，使用方式。举例 现代各流行品牌相机，并说明其性能特点。 （教师对传统相机及数码相机做基本拍摄示范，让学生能更好 理解） 4 摄影 工作 室授 课 2 1 讲解相机的基本使用方法，及详细解释功能 2 相机机身，及不同参数镜头使用 （教师做示范拍摄作品，让学生能直观理解） 4 摄影 工作 室授 课

3 1 讲解相机的基本使用方法，快门与光圈，焦距。 2快门与光圈、焦距参数值介绍讲解，并说明不同参数值下成 像会有不同效果。 （教师做示范拍摄作品，让学生一起试用在不同参数下拍摄） 4 摄影 工作 室授 课 教学进程 第次课授课章节学时备注 4 1 讲解摄影构图的基本法则，摄影构图的特点。 2摄影拍摄取景与构图，摄影造型基础。 （教师推荐优秀作品赏析，分析不同作品的趣味性） 4 摄影工 作室授 课 5 1 摄影基本拍摄：静物拍摄，立体感与空间感 2摄影基本拍摄：静物质感与肌理 （教师做示范拍摄作品，并指导学生拍摄，每天不少于3组照 片） 4 摄影工 作室授 课 6 1 摄影拍摄练习：校园内植物风景拍摄 2建筑摄影基本拍摄：校园建筑摄影 （教师做示范拍摄作品，并指导学生拍摄，每天不少于3组照 片） 4 校园 内完 成素 材的 收集 拍摄 7 1 组织学生到实地进行拍摄，提高学生兴趣，丰富素材，积累 拍摄经验 2 教师现场指导学生拍摄，提高学生兴趣。 4 武汉 市植 物园 采风 拍摄 8 期中测试练习（主题不限，自命题拍摄3个不同主题作品） 教师布置测验要求，并随堂辅导学生练习 4 校园 内完 成素 材的 收集 拍摄 9 1 摄影基本拍摄：人物肖像拍摄、及化妆造型。 2摄影基本拍摄：主题人物拍摄、艺术、商业拍摄 （教师做示范拍摄作品，并指导学生拍摄，每天不少于3组照 片） 4 校园 内完 成素 材的 收集 拍摄

影视后期制作课程改革方案

《影视后期制作》课程改革方案随着我国对文化产业的日益重视，影视制作等相关文化产业得到国家大力扶持，涉及到影视后期制作的人才缺口日益增大，就业需求十分旺盛。高职院校在设置动画基础专业课程的同时，应对影视后期制作类课程以市场化为导向改革，更加侧重对学生实际操作能力和实践技能的培养。 一、影视后期制作课程在动画专业中的重要性 随着人民群众物质文化水平的日益提高，影视作品越来越成为当今大众休闲和消费的方式。比如现在的电影票房，制作方和投资方都赚得盆满钵满，引发了极强的经济效应和财富效应，这与其日臻完善的影视后期制作是密不可分的。 影视后期制作是利用实际拍摄所用的素材，通过三维动画和合成手段制作特技镜头，然后把镜头剪辑到一起，形成完整的影片，并且为影片制作声音。影视后期制作对动画及影视作品极其重要，影响着整部作品的制作品质，它将在二维、三维中制作完成的素材以及拍摄的素材进行最后一道工序的加工处理，使作品的最终效果锦上添花、更上一层楼。 我国影视后期制作行业正处于快速上升的通道，影视后期制作人才目前较为缺乏，尚属于稀缺性的技术人才，发展前景非常看好。现在国内大多数高职高专院校均开设了动画专业，招生人数也在逐年增加，影视后期课程是高职院校影视动画专业的一门核心技术课程，它是通过研

究视频的获取、剪辑、后期合成、输出等实用技术技巧为主要内容的一门应用型学科。据统计，大部分高职院校动画专业的学生毕业后的去向以传统的动画公司居多，并表现出工作时间较长、劳动强度过大、工资效益不高的特点。因此，在实际教学过程中，进一步改革和发展影视后期专业课程，从课程设置和开外实习方面更导向于培养具有丰富理论知识和较强动手能力的高级技术应用型人才，对开辟学生新的就业渠道，提高动画专业学生就业率；提升毕业学生的职业生涯和薪酬水平，增强动画专业学生的就业质量，意义十分重大。 二、影视动画制作课程教学改革的原则和方向 通常来说，影视制作主要分为三个阶段，即前期准备、实际拍摄和后期制作。前期准备是指策划和准备阶段。拍摄阶段是利用拍摄设备记录画面的全过程。后期制作就是将已经拍摄到的素材，最后利用三维动画和合成手段制作成特技镜头，再把需要的镜头剪辑到一起，最后制作成为一步影片，其实还包括影片的声音制作等。 为了使本专业学生能达到掌握动画影视后期制作的相关知识与技能的要求，影视动画后期制作专业的学习包括影视动画后期编辑、特效制作、非线性编辑和数字合成技术等。影视动画制作课程教学有以下两大特点：一是影视动画后期制作强调动画与新技术的巧妙结合。在电脑技术的支持下，教师可以利用目前PC平台上最为广泛的非线性编辑软件Premiere和合成软件AfterEffects进行教学。二是影视动画后期制作强调技巧与艺术的高度融合。教师应该从艺术和技术结合的新视角来讲

供应商选择和管理程序-中英文对照

供应商选择和管理程序-中英文对照

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XXX Supplier Selection and Management Procedure 供应商选择和管理程序 Checked by/校准：Approved by/批准：Doc. No./文件编号：Ver. No./版本号：

XXX Checked by/校准： Approved by/批准： Doc. No./文件编号： Ver. No./版本号： Audit and Approval 审核及批准 Audit and Approval 审核及批准 Signature 签 字 Date 日 期 Remark 备 注 General Manager 总经理 √ Production Dept 制造部 √ R&D Dept. 产品开发部 √ Quality Dept. 质量部 √ Purchasing Dept. 采购部 √ Finance Dept. 财务部 √ HR Dept. 人力资源部 Sales Dept. 销售部

XXX 1 Purpose 目的： To define the methodology to select, assess, approve new suppliers and manage supplier to ensure uniformity across the group and that all purchased product conforms to the purchase requirements of NAILI. 定义如何选择、评估、批准和管理供应商。 2 Scope 范围： All parts and services contribute to products that sold to Customers including Raw material, Subcontracting parts, Services and Other Products. 所有作用于销售给客户产品的原材料、零部件和服务，包括外包合同、零件、服 务和其他的产品。 3 Definition定义： None 无 4. Responsibility职责: Purchasing department is responsible for sourcing, preliminarily assessing, recommending, auditing, manage new suppliers and steer price determination. 采购部负责寻找,初评,推荐,审核,管理供应商及跟进价格确认流程。 R&D department is responsible for audit new suppliers to confirm their technical capability. 产品开发部负责审核新供应商以确认其技术能力. Quality department is responsible for preliminarily assessing, audit new suppliers to confirm their quality assurance capability and incoming control。 质量部负责初评,审核新供应商,确认其品质保证能力及来料控制. 5. Procedure内容: 5.1 New supplier development 5.1.1 Sourcing for new supplier寻找新供应商 5.1.1.1Purchasing department gets purchasing request and needs for new supplier. All departments can request a need. 采购部得到采购需求，需要发展新供应商。公司任何部门都可以提出采购需求。Checked by/校准：Approved by/批准：Doc. No./文件编号：Ver. No./版本号：

影视后期教学总结

影视后期教学总结 本页是精品最新发布的《影视后期教学总结》的详细文章，篇一：影视后期制作学习心得 影视后期制作学习心得 在学习影视后期制作这门课程之前，我一直对影视后期制作非常感兴趣尤其特别崇拜那些好莱坞大片中的场景。但是我一直认为影视后期制作不过是简单的用软件做一些东西罢了，但是重要的是需要用软件，所以我就选修了这门课程希望可以好好学习(转载于: 在点网:影视后期教学总结)精通软件。但是等到学了之后我才发现影视后期制作其实是一个相当复杂的过程。在这门课程里我才第一次知道还有个软件叫做会声会影。虽然只是短短的几节选修课但是我感受颇深。 在课堂上，老师讲的很详细，在这里我知道了影视后期制作可以分为前期制作、实景拍摄和后期制作三个主要阶段。而且各个阶段都很复杂，并没有我想象中的那么简单。我还知道了什么是非线性编辑什么是线性编辑以及它们各有的特别和局限性。这是我以前一点都不了解的。 在老师的详细讲解中我还懂得了影视后期制作中的四个要素和三大关系。四个要素分别是： （1）色彩与光线的校正 （2）动画

（3）合成 （4）喷绘 三大关系： （1）处理画面与画面之间的关系 （2）处理声音与画面至今的关系 （3）处理电视字幕与画面之间的关系 这些都是我以前从来都没有接触过的。中国人民公安大学电教中心商燕虹谈影视后期编辑艺术的再创作：后期编辑是影视艺术的再创作者影视艺术创作过程包含三个不同特点的阶段：一是用文字写出视觉、精品听觉形象的稿本的创作阶段；二是将文字分解为一系列不同镜头并摄录下来的拍摄阶段；三是将拍摄素材创造性。以前只看过这些话，到现在才有点理解了其中的内涵。 学习了影视后期制作之后我才懂得了影视后期制作的博大精深，但是如果不精通计算机软件一切都是白搭。所以我现在要更多练习，务必精通计算机软件技术，为将来做出好的影视作品而努力。 篇二：20XX年技能大赛数字影视后期教师总结 20XX年技能大赛数字影视后期制作技术 教师总结 通过参加此次济南市中职组技能大赛数字影视后期制作技术组的比赛，作为一个指导老师我从各方面进行了反思和总结。下面是我从参赛起初至参赛结束的记录

《影视后期制作AE》大纲

《影视后期合成制作AE》教学大纲 一、课程性质与任务 课程性质： 《影视后期合成制作》是动漫设计与制作专业的一门专业必修课程，主要是学习软件AfteraEffects，这个软件是从事影视后期制作工作人员必须掌握的影像后期特效软件之一，它越来越多的应用到设计的各个领域，深受人们的重视，也是专业教学的重要内容。 本大纲根据动漫设计专业教学计划的要求制订。 课程任务： 通过这门课程的学习，可以使得学生对动画后期制作有一定的了解，其中包括影片的剪辑、转场特效、影片视频特效等等。 二、课程教学目标 1、知识目标 （1）学会如何运用AE等软件进行影片后期特效的设计表现。 （2）以便进一步学习各种动画专业知识与技能。 2、能力目标 （1）学会如何运用Premiere、AE等软件进行影片后期特效的设计表现。 （2）以便进一步学习各种动画专业知识与技能。 三、教学内容与教学基本要求 单元一初识After Effects [教学目的与要求] 1、熟悉After Effects的操作面板；

2、掌握片头制作的流程； 3、了解影视片头的流行趋势。[教学重点与难点] 1、重点 （1）After Effects的操作面板；（2）片头制作的流程。 2、难点 （1）After Effects的操作面板；（2）影视片头的流行趋势。 [教学内容] 1、熟悉After Effects的操作面板； 3、了解影视片头的流行趋势。 单元二： 基础动画的学习 [教学目的与要求] 1、掌握基础动画的制作方法；[教学重点与难点] 1、重点 （1）码表的使用； （2）位置、旋转等属性的设置。 2、难点

（1）码表的使用； （2）位置、旋转等属性的设置。[教学内容] 1、码表的使用； 2、位置、旋转等属性的设置。单元三文字特效 [教学目的与要求] 1、掌握文字工具的使用； 2、掌握文字特效的使用。 [教学重点与难点] 1、重点 （1）路径文字的使用； （2）文字特效的使用。 2、难点 （1）路径文字的使用； （2）文字特效的使用。 [教学内容] 1、文字工具的使用； 2、文字特效的使用。 单元四： 制作xx特效

【K12学习】影视后期制作教案

影视后期制作教案 影视后期制作讲义 第一部分AE技术 16学时 1 After Effects CS4界面介绍教学目标： 1. 让学生初步认识After Effects CS4的工作界面教学重难点： 1、教学重点：让学生初步认识After Effects CS4的工作界面； 2、教学难点：让学生初步认识After Effects CS4的工作界面案例效果案例目的 通过该案例的学习，使读者了解After Effects CS4界面的各个组成部分和作用。案例分析 本案例主要介绍After Effects CS4界面中各个面板的作用以及各种工作界面模式之间的转换，该案例比较简单，主要介绍的知识点有项目窗口；时间线窗口；合成窗口；特效和预置面板；特效控制台；信息面板；跟踪面板；摇摆器；预览控制台；绘图控制面板；平滑器；字符面板；各种工作界面模式之间的转换。技术实训 After Effects CS4的功能强大，其操作界面跟其它影视后期xx软件的界面差不多。启动After Effects CS4软件。 1．项目窗口 项目窗口主要作用是导入、存放和管理素材，在项目窗

口中用户可以清楚了解素材文件的路径、缩略图、名称、类型、颜色标签和使用情况等信息。可以为素材分类，重命名。也可以创建合成或文件夹，还可以对素材进行简单的xx和设置。项目窗口如图所示。 2．时间线窗口 时间线窗口是After Effects CS4的主要xx窗口，在时间窗口中可以将素材按时间顺序进行排列和连接，片段的剪辑和图层叠加，设置动画关键帧和合成效果，每一个时间线窗口对应一个合成窗口，在After Effects CS4中合成还可以进行多重嵌套，从而制作出各种复杂的视频效果。 3．合成窗口 合成窗口的主要作用是显示合成素材的最终xx效果。在合成窗口中，用户不仅可以从多个视角对添加的特效进行预览，还可以对图层进行操作。 4．特效和预置面板特效和预置面板主要用来放置After Effects CS4中内置的各种视频特效和预设特效。所有特效按效果用途进行分组存放，如果用户安装了第三方插件特效，也将显示在该面板的最下面。特效的使用也非常简单，选择需要添加特效的图层，再单击需要添加的特效即可。 5．特效控制台特效控制台主要作用是用来设置特效的参数和添加关键帧，画面运动特效的设置。特效控制台会根据特效的不同显示的内容也不同。 6．信息面板 信息面板的主要作用是显示当前鼠标所在的图像的坐

haso标准件中英文对照

HASCO Z标准件系列 Z00 导柱Guide pillar Z01 导柱Guide pillar Z011 导柱Guide pillar Z012 导柱Guide pillar Z013 导柱Guide pillar Z014 导柱Guide pillar Z0141 导柱连接端End p iece Z0142 导柱连接端End p iece Z015 导柱Guide pillar Z0151 导柱连接端（Z015/…专用）Pillar ada pter Z0152 导柱连接端Pillar ada pter Z02 顶杆Ejector rod Z022 导管Guide sleeve Z03 导柱Guide pillar Z05 圆锥形管精定位Locating unit, round Z055 圆形垫片Spacer Z056 圆形垫件Spacer Z06 平锥形导块Locating unit Z07 长方形导块Square guide bar Z08 直身方形管位导块Pre-centering unit Z081 方形垫片Sp acer disc Z091 方形定位锁块（公）Square interlock Z092 方形定位锁块（母）Square interlock Z093 方形定位锁块（母）Square interlock Z10 导套Guide bush Z10W 自润滑导套Guide bush Z11 导套Guide bush Z11W 自润滑导套Guide bush Z12 滚珠导套Ball guide bush Z13W 自润滑导套Self lubric.Guide bush Z15W 自润滑垫片Self lubric. Flat stock Z16W 自润滑垫片Self lubric. Guide rail Z17 长方形导块（Z07/...专用）Guide retainer Z20 定板导套Centering sleeve Z25 定位销Dowel pin Z26 定位销Dowel pin Z28 六角螺母Hexagon nut Z281 六角螺母Hexagon nut Z282 六角螺母Hexagon nut Z285 螺母Nut for T-slots Z286 螺母Nut for T-slots Z30 胚头内六角螺丝Socket head cap screw

影视后期特效教案

教案（首页） 授课时间教案编写时间课程名称 影视后期特效制作 课程代码 总学时64 讲授：40 学时 实践：24 学时 学分 4 课程性质 必修课（√）选修课（） 理论课（）实践课（） 任课教师 职称 授课对象 数字媒体艺术专业年班级

教材 和 主要参考资料 宋焕成《摄影教学与创作》中国电力出版社出版时间：2008-09-01 《迈克尔·弗里曼摄影大师班三部曲》[英]迈克尔·弗里曼，达妮埃拉·鲍克著；梅菲，汪梅子译人民邮电出版社出版时间：2013-04-01 教学目的和 教学要求 通过本课程理论和实践学习使学生对摄影能有一个基本拍摄能力，并掌握各现代摄影器材使用及各种不同素材的拍摄方式技巧，学生能独立完成摄影作品拍摄。 在课间老师应有计划鼓励让学生多拍，多积累素材。和学生一起集中讨论所拍作品，分析其作品，提出意见，使其让学生以后作品更加成熟。 教学重点和 教学难点 教学重点：人物摄影、静物摄影、灯光设置 教学难点：学生如何使用相机正确构图、曝光。 教学进程 第次课 授课章节 学时 备注 1 学习了解摄影基础，摄影的由来。对相机的认识，传统相机和数码相机它们之间区别，及它们的性能，使用方式。举例现代各流行品牌相机，并说明其性能特点。 （教师对传统相机及数码相机做基本拍摄示范，让学生能更好理解） 4

摄影工作室授课 2 1 讲解相机的基本使用方法，及详细解释功能 2 相机机身，及不同参数镜头使用 （教师做示范拍摄作品，让学生能直观理解） 4 摄影工作室授课 3 1 讲解相机的基本使用方法，快门与光圈，焦距。 2快门与光圈、焦距参数值介绍讲解，并说明不同参数值下成像会有不同效果。（教师做示范拍摄作品，让学生一起试用在不同参数下拍摄） 4 摄影工作室授课 教学进程 第次课 授课章节 学时 备注 4 1 讲解摄影构图的基本法则，摄影构图的特点。 2摄影拍摄取景与构图，摄影造型基础。 （教师推荐优秀作品赏析，分析不同作品的趣味性）

紧固件-中英文对照

No.xx简写中文 1 screw scr螺丝 2 nut nut螺母 3 washer wash垫圈 4 head hd头 5 thread thre螺纹 6 coating coat镀层 7 rivet riv铆钉 8 standoff stdoff内外六角钉 9 driver driv穴 10 hexagon hexa六角 11 tooth tooth齿 12 lock lck锁 13 spring spr弹簧 14 wave wave波浪型 15 pitch pitch牙距 16 partial thread PT半螺纹 17 PT PT一种螺纹形式 18 Full Thread FT全螺纹 19 silver silv银 20 cone cone锥形

21 Eco-syn Eco 30度牙的一种螺纹 22 ThreadForming TF自攻螺纹 23 Self Tapping self tapp自切屑螺纹 24 pin pin销 25 shaft Shaf轴 26 steel St铁 27 stainless steel SS不锈钢 28 Brass(Cu) Bras(Cu)铜 29 Aluminum AL铝 30 Rubber Rub橡胶 31 machine screw mech scr机制螺丝 32 SEM screw SEM Scr组合螺丝 33 Material material材料 34 Grade GD等级 35 Finish Finish表面处理 36 Point Point点 37 Clamp Clam夹子 38 internal Int内 39 external ext外 40 thickness /厚度 41 length /xx

影视后期合成教案

影视后期合成教案.doc /职业学院课件教案下载 第一讲影视制作技术概述 课程名称影视后期合成课时 4 序号 1 授课班级日期教学方式讲授课题 第一章影视后期技术的基础 第一节影视后期技术的简介 任课教师教学主要内容、目的、要求、重点与难点、复习、提问、备注、布置作业等 教学 主要 内容 影视后期合成产生与发展、工作流程与特点、分工制作的分类。 目的要求1、了解影视后期的的产生与发展； 2、理解影视后期的工作原理、组成与特点 3、熟悉影视后期的分类 重点影视后期的工作原理、组成与特点难点影视后期的工作原理与工作界面 作业 1.影视后期合成由几个部分组成的？ 2.影视后期的工作原理？

备注讲清教学要求、注意学习方法，引起学习兴趣。 教学过程及内容： 一、影视后期合成的产生与发展 1、影视技术的产生与发展的产生 在现今和今后的发展趋势,电影电视的数字后期制作将成为视觉艺术的核心,全国各大电视台制播分离后,大量的影视制作公司如雨后春笋般诞生,影视特效合成和非线性编辑人才也成为最欠缺的人才，数字影视后期制作迅速成为职场新贵。 二、影视后期合成的工作原理、组成与特点 1、影视后期合成的工作原理与分工。 影视后期主要分为剪辑和合成。非编指的是非线型编辑，也称为影视后期剪辑处理，它是针对以前老的线型编辑方式的非逻辑编辑新技术。主要用于给影视作品添加视觉特效、配音、字幕等后期处理。一些在前期三维制作和拍摄所不能完成的或很难完成的工作将通过后期剪辑处理轻松达到。合成就是将视频、图片、音效等种种效果通过艺术的手段进行结合在一起的一种工作，如何将这种效果发挥到最好的状态就需要我们操作者平时的艺术水平修养。 2、影视后期合成在视频制作中的地位与功能 影视后期合成主要是服务于电影、电视、广告或者平时所看的动画片等等，都有影视后期的影子存在，它可以将前期的拍摄所造成的不足进行修正。可以将电视的播放节奏进行加快达到扣人心弦的效果，可以将动画的效果制作的炫丽多彩引人夺目。全国各大电视台制播分离后,大量的影视制作公司如雨后春笋般诞生,影视特效合成和非线性编辑人才也成为最欠缺的人才，数字影视后期制作迅速成为职场新贵。而且由于影视技术的不断更新使影视包装变得越来越重要了。电影制作建立在胶片基础之上，形成了一套完整的制作工艺和流程，剪辑是重要的制作环节。电影胶片的剪辑过程就具有非线性编辑的雏形，因为它允许在编辑成片中调整镜头的组接顺序，可以在两个镜头间加入新的画面。电影的胶片剪辑具有非线性编辑的某些特点，但是并没有被刻意称为非线性编辑，因为当时只有电影制作采用剪辑的方法。非线性编辑这一概念的提出，实际上是相对于磁带编辑即带式线性编辑而提出的，这还得归因于电视的诞生。早期电视编辑技术和磁带录像技术有着密切的联系，与电影胶片剪辑方法相同。电子编辑诞生于20世纪60年代，采用这种方法不必剪断录像带就能进行画面剪辑。 影视编辑的工作方式分为：直接编辑、间接编辑、电子编辑。直接编辑是多数电视节目制作采用的工作方式，它指的是从源素材带直接编辑到节目带的工作方式，效率较高，适用于新闻节目等时效性强、片长较短的节目。间接编辑是在电影电视剧剪辑中为了保护源素材带和减少制作成本采用的工作方式。电子编辑是自盒式录像机诞生到目前为止电视节目制作中主流的制作手段。 随着影音技术的不断提高和硬件技术的不断发展，影视后期合成技术在电影、电视娱乐中占有非常重要的地位。学习影视后期合成技术可以在影视行业中找到符合自己的岗位。 3、影视后期合成在视频制作中的分工

影视后期项目教学课程标准图文稿

影视后期项目教学课程 标准 集团文件发布号：（9816-UATWW-MWUB-WUNN-INNUL-DQQTY-

《Premiere Pro影视编辑与制作》课程标准 1、课程概述 《Premiere Pro影视编辑与制作》是计算机动漫专业的一门专业基础课。本课程全面的介绍了Premiere Pro1.5的使用方法和影视编辑技巧，内容全面，讲解深入浅出，以实例贯穿全文，把计算机技术的交互性和可视化的真实感结合起来，使其应用渗透到各个领域。本课程的任务是使学生通过本课程的学习，理解影视后期的基本概念和主要功能，掌握影视编辑的使用方法，了解如何进行影视编辑设计，从而为学生以后的学习和工作打下基础。 1.1课程性质 开设专业：动漫设计与制作专业 考核形式：考试课 课程性质：专业课 1.2课程基本理念 本课程在动漫设计与制作专业课程中是主要课程，起着核心主导地位。在影视特效动画中是最 后一个重要环节，是现实可视化效果的重要手段。本课程侧重技能培养，要求学生能够独立完成三维动画的合成输出，侧重软件的实践操作能力。 1.3课程设计思路 《Premiere Pro影视编辑与制作》课程设计以广告设计职业能力培养为重点，以服务影视处理、影视广告设计行业的剪辑及特效制作等岗位的实际需求为课程开设的依据。以Premiere软件和AfterEffects软件的使用为该课程的主要内容，以模块任务为载体，以学生认知能力为标准进行课程的教学。科学设置课程，使教学内容与职业岗位和工作任务要求相一致。教学中采取理论、方法、实践、考核四个教学模块顺序开展教学，并将职业性、实践性、开放性融于教学过程，通过教学让学生熟练掌握影视剪辑、编辑的流程、方法，培养灵活操作、使用Premiere、AfterEffects软件各项功能命令进行多种效果制作的能力。 2、课程目标 2.1总体目标： 本课程是在学生学习过图形图像基本软件Photoshop、Flash等专业课程的基础上，所开设的另外一门重要的专业课。通过本课程的教学，要求学生系统学习Premiere软件的影视特效制作方法，并采用一系列的实例来学习和掌握影视后期制作方法。 2.2具体目标 2.2.1 知识目标 通过综合实训进一步培养学生使用premiere软件解决学习和工作中实际问题的能力，使premiere软件成为学生影视后期制作的有力工具，从而促进本专业相关学科的学习。 2.2.2 能力目标

螺丝紧固件标准件词汇中英文对照模板

机(踏)车用螺丝、轴心Screws And Shafts For Motorcycle Or Bicycle 针车用螺丝、轴心Screws And Shafts For Sewing Maching 止付螺丝Socket Set Screws 不锈钢宽牙螺丝Stainless Steel Coarse Thread Screws 不锈钢高低牙螺丝Stainless Steel High-Low Thread Screws 不锈钢机械螺丝Stainless Steel Machine Screws 不锈钢钻尾螺丝Stainless Steel Self Drilling Screws 不锈钢自攻螺丝Stainless Steel Self Tapping Screws 不锈钢自削螺丝Stainless Steel Thread Cutting Screws 不锈钢三角牙螺丝Stainless Steel Tri-Lobular Thread Screws 插片壁虎Steel Ceiling Anchors 内迫壁虎Drop in Anchors 碳钢锤钉壁虎Steel Hit Anchors 碳钢六角螺帽Steel Hex Coupling Nuts 强力车修壁虎Wedge Anchors 外迫壁虎Cut Anchors 化学壁虎Chemical Anchors 不锈钢重载胀栓Heavy Duty Expansion Anchors 鱼眼壁虎企眼长螺帽Tie Wire Anchors 锌合金打入式壁虎Hammer Drive Anchors 弹簧螺帽Strut Nuts

连接器专业术语中英文对照表..

连接器常用的专业术语 1. 连接器：通常装接在电缆或设备上，供传输线系统电连接的可分离元件（转接器除外）。 2. 射频连接器：是在射频范围内使用的连接器。 3. 视频：频率范围在3HZ∽30MHZ之间的无线电波。 4. 射频：频率范围在3千HZ∽3000GHZ之间的无线电波。 5. 高频：频率范围在3MHZ∽30MHZ之间的无线电波。 6. 同轴：内导体具有介质支撑，结构上能在测量中采用频率范围内得到最小的内反射系数。 7. 三同轴：由具有公共轴线并且相互绝缘的三层同心导体组成的传输线。 8. 等级：连接器在机械和电气精密度方面特别是在规定的反射系数方面的水平。 9. 通用连接器（2级）：采用最宽的容许尺寸偏差（公差）制造，但仍能保证最低限度的规定性能和互配性的一种连接器。注：反射系数的要求可规定，也可以不规定。 10.高性能连接器（1级）：按频率变化来规定反射系数极限值的一种连接器，通常所规定的尺寸公差不比相应的2级连接器严格，但是需要保证连接器满足反射系数的要求时，制造厂有责任选择较严的公差。 11.标准试验连接器(0级)：用来对1级和2级连接器进行反射系数测量的一种精密制造的具体类型连接器，对测量结果引起的误差可以忽略不计。注：标准试验连接器通常是不同类型间转接器的一部分，而转接器与精密连接器连接构成测试设备的一部分。 12.密封 12.1密封连接器：具有能满足规定的气体，潮气或液体密封性要求的连接器。 12.2隔障密封：防止与气体、潮气或液体沿着轴向进入连接器壳体内部的密封。 12.3面板密封：防止气体、潮气或液体通过安装孔进入固定或转接器壳体与面板之间的密封。 注：密封件通常作为独立产品提供。 12.4插合面密封：防止气体、潮气或液体进入一对插合连接器界面处的密封。 12.5气密封：满足IEC60068-2-17《基本环境试验规程第2部分：试验-试验Q：密封》中试验Qk规定要求的密封。 连接器的基本结构组成：连接器的基本结构件有①接触件；②绝缘体；③外壳（视品种而定）； ④附件。 1．接触件（contacts）是连接器完成电连接功能的核心零件。一般由阳性接触件和阴性接触件组成接触对，通过阴、阳接触件的插合完成电连接。 阳性接触件为刚性零件，其形状为圆柱形（圆插针）、方柱形（方插针）或扁平形（插片）。阳性接触件一般由黄铜、磷青铜制成。 阴性接触件即插孔，是接触对的关键零件，它依靠弹性结构在与插针插合时发生弹性变形而产生弹性力与阳性接触件形成紧密接触，完成连接。插孔的结构种类很多，有圆筒型（劈槽、缩口）、音叉型、悬臂梁型（纵向开槽）、折迭型（纵向开槽，9字形）、盒形（方插孔）以及双曲面线簧插孔等。 2．绝缘体绝缘体也常称为基座（base）或安装板（insert），它的作用是使接触件按所需要的位置和间距排列，并保证接触件之间和接触件与外壳之间的绝缘性能。良好的绝缘电阻、耐电压性能以及易加工性是选择绝缘材料加工成绝缘体的基本要求。 3．壳体也称外壳（shell），是连接器的外罩，它为内装的绝缘安装板和插针提供机械保护，并提供插头和插座插合时的对准，进而将连接器固定到设备上。 4．附件附件分结构附件和安装附件。结构附件如卡圈、定位键、定位销、导向销、联接环、电缆夹、密封圈、密封垫等。安装附件如螺钉、螺母、螺杆、弹簧圈等。附件大都有标准件和通用件。

ae影视后期制作教学大纲

《AE影视后期制作》课程设计大纲 课程编码: 课程中文名称: 《AE影视后期制作》 课程英文名称: . Ae film post-production 课程类别: 专业课 开课对象: 计算机数字媒体 开课学期: 第四学期 学分:2分 总学时:40学时 依托教材：《Aftereffects 7.0标准培训教程》李涛编著希望出版社参考书：《电视制作手册》，（美）赫伯特–译特尔 以及相关影视合成、非线性编辑书籍

课程设计大纲 一、目标与任务： 学习并掌握影视处理软件Aftereffects（AE）还有一些在国外过内应用的高级合成软件，比如：Digital Fusion[DF]，以及时下最流行的高级合成软件SHAKE的、应用。结合数码摄像、采集、合成等技术，能独立编辑视频、音频和熟练运用软件中的特技效果，掌握各种数据压缩方法和输出方法。在当前的数是时代的到来，对电影，电视，动画片，还有电视栏目包装的合成的了解掌握。 二、课程教学内容及要求 第一章影视常识 1、教学内容 影视的基本概念，帧、制式、场、非线性编辑标清与高清等 2、重点、难点 重点：帧、制式、场、非线性编辑标清与高清等 难点：帧、制式、场 3、教学基本要求 熟练掌握帧、制式、场 第二章 Aftereffects的界面、预设和三大窗口 1、教学内容 AE的软件的基本操作 2、重点、难点 重点：对软件的操作 3、教学基本要求

熟练掌握AE的软件的基本操作 第三章影视常识 1、教学内容 Aftereffects的层的应用，与命令和操作。 2、重点、难点 重点：Aftereffects的层的应用 3、教学基本要求 熟练掌握Aftereffects的层的应用，与命令和操作 第四章Aftereffects的自由变换命令组、AE与PS的关系1、教学内容 自由变换命令组，和相关软件的联系 2、重点、难点 重点：自由变换命令组 3、教学基本要求 掌握自由变换命令组，和相关软件的联系 第五章 Aftereffects的关键帧设置技巧，速率的应用1、教学内容 Aftereffects的关键帧设置技巧，速率的应用 2、重点、难点 重点：关键帧设置技巧 3、教学基本要求 熟练掌握Aftereffects的关键帧设置技巧，速率的应用第六章Aftereffects的MASK功能与抠像技巧 1、教学内容