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美術學版畫畢業論文參考文獻(中英文范例)

時間:2020-11-17 來源:未知 本文字數:4564字
作者:依依 單位:

    美術學版畫畢業論文一般都要在正文結束后,一 一對應地列出與本文有關的參考文獻,詳細地標注出文獻的來源和出處,可使期刊編輯、審閱者和讀者方便快速地找到這些科研資料,供各方進一步查證或研讀。論文中所著錄參考文獻質量的優劣和數量的多寡,既反映了論著作者是否具有嚴謹的治學態度,也能直接反映出論文學術水平的高低,本文整理了中英文“美術學版畫畢業論文參考文獻范例”,以供參考。
 

美術學版畫畢業論文參考文獻
 

    美術學版畫畢業論文參考文獻范例一:

    [1]周蕪:《徽派版畫史論集》,合肥:安徽人民出版社,1983年。
    [2] 郭味蕖:《中國版畫史略》,上海書畫出版社,2016年。
    [3] 鄭振鐸:《中國古代木刻畫史略》,上海書店出版社,2010年。
    [4]徐小蠻、王?:《中國古代插圖史》,上海古籍出版社,2007年。
    [5] 周亮:《周蕪全集》,合肥:安徽美術出版社,2018年。
    [6] 楊柳:《晚明文化的“雅”與“謔”——明刻版畫名品〈青樓韻語〉》,《西泠印社2015年秋季拍賣會古籍善本專場》,2015年。
    [7]周心慧:《中國古代版刻版畫史論集》,北京:學苑出版社,1998年。
    [8] 周蕪:《中國古代版畫展覽圖錄——美術資料選輯(三)》,北京:中國美術家協會《美術家通訊》編輯組,中國古代版畫研究會籌備會展出組,1984年。
    [9] [日]町田市立國際版畫美術館:《中國古代版畫展》,町田:町田市立國際版畫美術館,1988年。
    [10] 曹凱.記錄與實驗:DV影像史[M].北京:中國人民大學出版社,2005:34-35.
    [11] 徐渭.南詞敘錄[G]//中國古典戲曲論著集成:三.北京:中國戲曲出版社,1959:240.
    [12] 李小彬.明萬歷間汪氏玩虎軒刻本《琵琶記》版畫及其制作[D].杭州:中國美術學院,2017:6.
    [13]俞為民.南戲琵琶記版本及其流變考述[J].文學遺產,1994(6):84-95.
    [14]徐宏圖.南戲《琵琶記》遺存考[J].浙江藝術職業學院學報,2005(1):36-52.
    [15]劉孝平.明代禁書述略[J].圖書館理論與實踐,2005(5):96-97.
    [16]屠隆.考盤余事[M].南京:鳳凰出版社,2017:115.
    [17] 朱彝尊.明詩綜[EB/OL].[2020-02-12].
    [18]蔣煒.從高石山房刻本《目連救母》看萬歷初期徽州版畫和金陵版畫的關系[J].南京藝術學院學報(美術與設計),2012(5):36-39.
    [19]蔣煒.晚明徽州版畫風格的演變及其對周邊地區的影響[J].藝術探索,2014(4):19-24.
    [20]張秀民.中國印刷史[M].上海:上海人民出版社,1989:337
    [21]劉世德.古本小說叢刊:第2輯[M].北京:中華書局,1991:1.
    [22] 王秋桂.善本戲曲叢刊:第5輯[M].臺北:臺灣學生書局,1987:16.
    [23]李娜.晚明的出版風尚與作為藝術品的書籍[J].江蘇社會科學,2013(2):192-197.
    [24]何衛平.中國當代美術二十講[M].南京:東南大學出版社,2008:132.
    [25]楊勁松.重疊肌理[M].石家莊:河北美術出版社,2002:71-78.
    [26]殷雙喜.影像與圖像[J].美苑,2001(2):87-91.
    [27]邱志杰.攝影之后的攝影[M].北京:中國人民大學出版社,2005:39-40.
    [28]段世昌.基于實數編碼遺傳算法的版畫藝術設計方法研究.現代電子技術,2019(13).
    [29]羅博.徽派版畫藝術形式在包裝設計中的應用.廣東蠶業,2019(1).
    [30]張東東.論當代版畫藝術的發展與創新.美與時代(中),2018(12).
    [31]崔紫祎.論當代版畫藝術的符號語言構建.沈陽大學碩士學位論文,2019.
    [32]張東東.論當代版畫藝術的發展與創新.美與時代(中),2018(12).
    [33]田麗.自然的演變——對內蒙古版畫題材與形式變化的一些思考.內蒙古師范大學碩士學位論文,2014.
    [34]相琴.兒童版畫藝術普及的方法研究.山西師范大學碩士學位論文,2013.
    [35]李丹.超越現實回歸本真——版畫藝術的生活性轉換.河北師范大學碩士學位論文,2011.
    [36]李琰君,楊豪中,張紀軍.濃郁的鄉村風情濃縮的生活畫面——試論丁濟棠先生的版畫藝術.西北大學學報(哲學社會科學版),2008(3).
    [37]谷春梅.版畫藝術的生活性淺析.安陽師范學院學報,2007(4).
    [38]徐綏新.探尋版畫中的農業圖像--評四川美術出版社的《綦江農民版畫選》[J].中國食用菌,2020,(01).
    [39]金怡.當代水印版畫創作中的文化形態思考--以蘇、浙、皖為例[J].長春教育學院學報,2019,(11).
    [40]臧亮.版畫原作文獻庫教學資源平臺建設與研究--以四川美術學院版畫系原作文獻庫為例[J].當代美術家,2019,(06).
    [41]王海杰.版畫課程在綜合藝術專業中的創新教學初探--以浙江理工大學藝術與設計學院綜合藝術專業方向為例[J].教育現代化,2019,(92).
    [42]陳宇韻.當代藝術語境下的水印木版的思考--“異托邦·中國傳統版畫展”側記[J].美與時代(中),2019,(03).
    [43]段世昌.基于實數編碼遺傳算法的版畫藝術設計方法研究.現代電子技術,2019(13).
    [44]羅文茜.淺析版畫藝術的設計形式.工業設計,2018(8).
    [45] 鄭國強,劉露,楊小竹.新媒體技術給廣告帶來的巨大影響.藝術科技,2013(11).
    [46]項曉樂“.設計教育、設計人生”河南理工大學設計藝術實驗教學中心師生作品展.中國高教研究,2014(6).
    [47]羅博.徽派版畫藝術形式在包裝設計中的應用.廣東蠶業,2019(1).
    [48]張東東.論當代版畫藝術的發展與創新.美與時代(中),2018(12).
    [49]羅文茜.淺析版畫藝術的設計形式.工業設計,2018(8).
    [50] 鄭國強,劉露,楊小竹.新媒體技術給廣告帶來的巨大影響.藝術科技,2013(11).
 

    美術學版畫畢業論文參考文獻范例二:

    [1] Gatys L A, Ecker A S, Bethge M. Image style transfer using convolutional neural networks[C] //Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Los Alamitos: IEEE Computer Society Press, 2016: 2414-2423
    [2] Li S H, Xu X X, Nie L Q, et al. Laplacian-steered neural style transfer[C] //Proceedings of the 25th ACM International Conference on Multimedia. New York: ACM Press, 2017: 1716-1724
    [3] Risser E, Wilmot P, Barnes C. Stable and controllable neural texture synthesis and style transfer using histogram losses[OL]. [2019-11-14].
    [4] Li C, Wand M. Combining Markov random fields and convolutional neural networks for image synthesis[C] //Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Los Alamitos: IEEE Computer Society Press, 2016: 2479-2486
    [5] Ulyanov D, Lebedev V, Vedaldi A, et al. Texture networks: feed-forward synthesis of textures and stylized images[C] //Proceedings of the 33rd International Conference on Machine Learning. New York: ACM Press, 2016: 1349-1357
    [6] Johnson J, Alahi A, Fei-Fei L. Perceptual losses for real-time style transfer and super-resolution[C] //Proceedings of European Conference on Computer Vision. Heidelberg: Springer, 2016: 694-711
    [7] Chen T Q, Schmidt M. Fast patch-based style transfer of arbitrary style[OL]. [2019-11-14]. 
    [8] Li X T, Liu S F, Kautz J, et al. Learning linear transformations for fast image and video style transfer[C] //Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Los Alamitos: IEEE Computer Society Press, 2019: 3809-3817
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    [10] Vincent L, Soille P. Watersheds in digital spaces: an efficient algorithm based on immersion simulations[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1991, 13(6): 583-598
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    [12] Chen L C, Papandreou G, Kokkinos I, et al. Semantic image segmentation with deep convolutional nets and fully connected CRFs[OL]. [2019-11-14]. 
    [13] Wada K. labelme: image polygonal annotation with python[CP]. [2019-11-14]. 
    [14] Tzutalin. LabelImg[CP]. [2019-11-14]. 
    [15] Kyprianidis J E, Collomosse J, Wang T H, et al. State of the “art”: a taxonomy of artistic stylization techniques for images and video[J]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 2013, 19(5): 866-885
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    [20] Gooch B, Reinhard E, Gooch A. Human facial illustrations: creation and psychophysical evaluation[J]. ACM Transactions on Graphics, 2004, 23(1): 27-44
    [21] Li Qian, Xie Wanyu, Li Yurun, et al. The initial research on the digital simulation and synthesis of Yunnan out-of-print woodcuts[J]. Journal of Graphics, 2013, 34(3): 120-125(in Chinese)
    [22] Li Jie, Hou Jianxia, Wang Xuesong, et al. Digital simulation and synthesis of Yunnan out-of-print woodcuts based on nicks[J]. Journal of System Simulation, 2016, 28(12): 2912-2917(in Chinese)
    [23] Wang Xuesong, Li Jie, Hou Jian Xia, et al. Interactive digital synthesis of Yunnan out-of-print woodcuts[J]. Journal of Image and Graphics, 2015, 20(7): 937-944(in Chinese)
    [24] Zheng S, Jayasumana S, Romera-Paredes B, et al. Conditional random fields as recurrent neural networks[C] //Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision. Los Alamitos: IEEE Computer Society Press, 2015: 1529-1537
    [25] Gatys L A, Ecker A S, Bethge M, et al. Controlling perceptual factors in neural style transfer[C] //Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Los Alamitos: IEEE Computer Society Press, 2017: 3985-3993
    [26] Simonyan K, Zisserman A. Very deep convolutional networks for large-scale image recognition[OL]. [2019-11-14]. 
    [27] Liu Honglin, Shuai Renjun. Method of fast neural style transfer with spatial constrain[J]. Computer Science, 2019, 46(3): 283-286(in Chinese)

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