En la era de la información digital, la tecnología de minería de datos se está utilizando cada vez más en las bibliotecas por su impacto útil. En el contexto de big data, cómo minar eficientemente grandes conjuntos de datos, extraer características y proporcionar a los usuarios un servicio personalizado de alta calidad es uno de los problemas importantes que necesita ser resuelto en la aplicación de big data de la biblioteca universitaria actual. La computación cerebral es un tipo de comportamiento de procesamiento integral del cerebro humano simulado por la computadora, que puede analizar de manera integral una variedad de información y desempeñar un papel orientador muy bueno en el procesamiento del comportamiento del servicio de la biblioteca. Este artículo introduce brevemente los conceptos y algoritmos relacionados con la tecnología de minería de datos y estudia profundamente el algoritmo clásico de reglas de asociación, es decir, el algoritmo Apriori, que analiza la necesidad y viabilidad de aplicar la tecnología de minería de datos a la gestión de bibliotecas universitarias. La idea de diseño y el objetivo funcional del sistema

El desarrollo de la tecnología de modelado 3D ha impulsado el desarrollo de la industria del cine y la televisión multimedia. El objetivo de este artículo es estudiar el diseño de la biblioteca de imágenes faciales de modelado 3D en el cine y la televisión multimedia, proporcionar una biblioteca de imágenes faciales más completa para la industria del cine y la televisión multimedia, romper los grilletes de la industria tradicional del cine y la televisión con la tecnología 3D y superar continuamente las formas tradicionales de los medios de comunicación cinematográficos y televisivos. Este artículo explora en profundidad los antecedentes del desarrollo del cine y la televisión multimedia y las características del desarrollo de los nuevos medios. Partiendo de la tecnología 3D, se extraen los rasgos faciales de los personajes, se transforman los datos de imagen mediante autocodificadores profundos y se utiliza el modo de binarización local para realizar la extracción de rasgos de textura de la imagen facial original. En este trabajo se seleccionaron varios sujetos experimentales, a los que se fotografió desde la izquierda, la frente y la derecha desde múltiples ángulos. Mediante el proceso de creación de imágenes de proyección de cámara estenopeica, se ajustaron los parámetros internos y externos de la cámara. En el proceso de construcción de imágenes 3D, primero se selecciona la imagen para la detección de características, después se emparejan la información vectorial correspondiente y las condiciones geométricas para construir una matriz 3D, y la imagen de la estructura facial se obtiene por triangulación. En este artículo se compara el software de producción 3D existente en el mercado y se selecciona la plataforma Maya adecuada para construir este sistema. La información de restricción global se obtiene entrenando algunas imágenes de muestra. Cuando se busca en la imagen de prueba, se encuentra la posición adecuada del punto de característica según el grado de coincidencia estructural de la imagen local. Una vez finalizada cada búsqueda, se utilizará la información global para la restricción, de forma que se obtenga una información de características razonable. El rango residual medio de la imagen de la cara humana construida en este trabajo es de 0,25-0,45, y el error residual máximo no supera 4,0. El método experimental de este artículo tiene buena estabilidad y robustez. El uso del modelo de transmisión COM puede hacer que los experimentadores no necesiten pensar demasiado en los detalles subyacentes. Este esquema de simulación basado en animación facial puede lograr expresiones faciales más vívidas.