水在文学艺术创作和发展中的重要作用——评《水与文学艺术》

"水"在我国文学与艺术中是一个重要的意象,具有极其丰富的象征意义,也具有极其广阔的哲学意义,在我国文学艺术创作和发展中有着重要作用。《水与文学艺术》一书由朱海风、史月梅、张艳斌等人共同编著,本书详细探讨了从古至今与水有关的文学艺术创作,在书中深入讨论了水在文学艺术中所具有的内涵与底蕴,通过梳理水与神话、水与文学、水与书法、水与诗词歌赋、水与散文、水与绘画、水与音乐、水与戏曲等景点文学艺术关系,分析了水在各类文学艺术中的应用和意象,指出了水在我国文学艺术创作和发展中的作用.

《孔雀东南飞》“兰芝”姓氏再论

对于《孔雀东南飞》中的"说有兰家女",历来解诗者做了种种解释,岐说纷纭,惟俞平伯指明"兰家女"即兰芝,姓兰名芝。该诗在《玉台新咏》收录之前即经过了较长时间、较广地域的流传,其本事早已湮灭,不可一一详知。《玉台新咏》收录时其序文指诗中女主人公为"刘氏",与诗意不合,不可信从。从兰姓来历、该诗传播与接受、文本细读等方面论证,《孔雀东南飞》之女主人公"兰芝"姓兰名芝无疑。

宫颈癌根治术病人术前访视需求的调查研究

目的:分析宫颈癌根治术病人的术前访视需求及其影响因素。方法:采用自制问卷对青岛市一家三级甲等医院的218例宫颈癌根治术病人进行调查。结果:宫颈癌根治术病人的术前访视需求总分为(155.34±22.31)分,心理支持维度得分最高,其次是住院费用维度,环境信息和手术过程维度得分最低。多元线性回归结果显示文化水平、年龄和医保类型是影响宫颈癌根治术病人术前访视需求的因素(P<0.05~P<0.01)。结论:宫颈癌根治术病人的术前访视需求较高。建议护理访视人员根据病人的具体情况给予更多个性化和精准化的术前指导,注重心理干预措施的应用,降低病人的应激反应,提升病人就医满意度。

发展眼光下的中华传统文化研究——评《中华优秀传统文化》

传统文化中有着丰厚的观世哲学和修身之道,如天人合一的世界观、内圣外王的人生观、仁义礼智的道德观、和谐宽厚的社会观、知行合一的实践观,等等。历经千年,这些思想智慧早已沉淀在了语言文字、建筑器物、医学艺术、饮食服饰、节庆风俗等日常生活的方方面面,生生不息,影响深远。在这个倡导文化多元化、文化全球化的时代,梳理并提炼中华传统文化中的精粹,更新大众,尤其是青年人对于传统文化的认知,是当代文化传承的挑战和使命。

浅谈如何以游戏形式开展幼儿安全教育

《园指导纲要(试行)》指出:"幼儿园必须把保护幼儿的生命和促进幼儿的健康放在工作的首位。"这也是我们常常说到的"安全第一",所以在我们的工作中,对幼儿有效地进行安全教育和自我保护教育是非常重要的事情,探索安全教育新形式也是我们每个教师的重要任务。

此曲只应天上有——《天上的街市》韵律美之探究

《天上的街市》写于1921年10月24日，发表在1922年《创造》季刊第一卷第一期上，原题为《天上的市街》，后来收入《星空集》。当时，五四运动的高潮已渐趋退却，而大革命的时代尚未到来，这首诗正表现了作者激情四射的《女神》时代过后的苦闷与彷徨，但同时也表达了作者对美好未来的憧憬与向往。现在，《天上的街市》一直作为必读篇目被选人中学语文教材，成为中学生认知新诗、放飞诗情、感受诗美的经典诗作。在多年的教学实践中，

基于术前MRI深度学习影像组学机器学习模型预测软组织肉瘤组织病理学分级的研究

目的探讨基于MRI的深度学习(DL)影像组学机器学习模型在术前区分病理低级别和高级别软组织肉瘤(STS)的价值。方法回顾性纳入2007年11月至2019年5月青岛大学附属医院经病理证实的151例STS患者为训练集、山东第一医科大学附属山东省立医院和河北医科大学附属第三医院的131例STS患者为外部验证集。根据法国国家癌症研究中心(FNCLCC)肿瘤分级标准,STS病理分级低级别(FNCLCCⅠ和Ⅱ级)161例,高级别(FNCLCCⅢ级)121例。分别提取病灶的手工影像组学(HCR)特征和DL影像组学特征,分别基于HCR特征、DL特征和两者组合特征,建立决策树、逻辑回归、支持向量机(SVM)3种分类器的机器学习模型,采用受试者操作特征曲线下面积(AUC)评价各机器学习模型预测高级别和低级别STS的效能,确定最优机器学习模型。采用单因素和多因素logistic回归筛选临床和影像学特征,建立临床影像学模型。结合最优机器学习模型和临床影像学模型,建立列线图,采用AUC来评估各模型和列线图的预测性能,AUC间比较采用DeLong检验。采用Kaplan-Meier生存曲线和log-rank检验评价最优机器学习模型在STS患者无进展生存期(PFS)风险分层中的表现。结果基于HCR和DL组合影像组学特征的SVM机器学习模型的AUC最大,在训练集和外部验证集中预测STS分级分别为0.931(95%CI 0.889~0.973)和0.951(95%CI 0.904~0.997),为最优机器学习模型。临床影像学模型在训练集和外部验证集中的AUC分别为0.795(95%CI 0.724~0.867)和0.615(95%CI 0.510~0.720),列线图分别为0.875(95%CI 0.818~0.932)和0.786(95%CI 0.701~0.872)。外部验证集中,最优影像组学机器学习模型预测STS分级的性能优于列线图和临床影像学模型(Z=3.16、6.07,P=0.002、<0.001)。最优影像组学机器学习模型预测的高级别和低级别STS患者的PFS差异有统计学意义(训练集χ^(2)=43.50,P<0.001;外部验证集χ^(2)=70.50,P<0.001)。结论基于MRI的DL影像组学模型可有效预测STS的FNCLCC肿瘤分级,其中HCR和DL组合影像组学特征的SVM分类器模型效能最佳,并有望对患者预后进行风险分层。

疑在不疑处,崔颢《黄鹤楼》研读三题

在不疑处生疑,对被誉为“唐人七言律诗第一”的崔颢《黄鹤楼》诗进行文本细读,可厘清其艺术手法借鉴模仿的源流,可探究诗作蕴涵的忠君立场与政治思想,可深挖诗篇所隐用的祢衡典故,进而理解其“怀才不遇”等思想情感的表达。研究发现,崔颢《黄鹤楼》诗思想感情含蓄、内敛、深沉,并非只有“日暮乡关何处是”的思乡之情。