国学的未来或者是新宋学——高峰访谈录(四)

本文为《湖南科技学院学报》编辑部张京华于2010年6月赴上海所作高峰先生访谈的第四部分,内容主要为谈陈寅恪的学术根柢,录音整理稿经作者审定并略有修改。

白描与复原——高峰访谈录(一)

本文为《湖南科技学院学报》编辑部张京华于2010年6月赴上海所作高峰先生访谈的一部分,内容主要为学术研究的方法评论,录音整理稿经作者审定并略有修改。

其实还是士大夫问题——高峰访谈录(二)

本文为《湖南科技学院学报》编辑部张京华于2010年6月赴上海所作高峰先生访谈的一部分,内容主要为学术研究的方法评论,录音整理稿经作者审定并略有修改。

不一定是相对主义——高峰访谈录(三)

本文为《湖南科技学院学报》编辑部张京华于2010年6月赴上海所作高峰先生访谈的第三部分,内容主要为学术研究的方法评论,录音整理稿经作者审定并略有修改。

高峰论学书简

沪上高峰先生的著作《大道希夷:近现代的先秦诸子研究》1997年由辽宁教育出版社出版,当时读有惊喜,彼此遂成"信友"。至2003年,予来湘南,闲静无事,董理旧札,共得十七函。虽非滔滔深论,而片言只语,如杜元凯所谓若江海之浸,膏泽之润,气象颇可玩味,洵有益于兴学助教。兹徵得作者同意,予以发表。

高峰从“痰”辨治慢性阻塞性肺疾病的经验浅析

高峰教授从事中医临床工作30余年,对慢性阻塞性肺疾病(慢阻肺)的治疗临床经验丰富,见解独到,疗效显著。整理高峰教授从“痰”辨治慢阻肺的临证经验。高教授认为慢阻肺发生发展的关键是“痰”,其产生与肺脾功能失常关系密切。“痰”是导致慢阻肺的核心病理要素,也是其主要病理产物。慢阻肺急性加重期以治“痰”为法,兼顾清热、理气、健脾;缓解期以补虚扶正为原则,以健脾补肾益肺为主,兼顾祛痰。临证之时重视合并症,用药轻灵,处方灵活。

发达国家经济增长方式演变的研究及其现实意义——高峰教授访谈

2006年是实施“十一五”规划的开局之年,我国正进入一个新的五年发展时期,处于一个落实科学发展观、转变经济增长方式、建立创新型社会和节约型社会的关键阶段。了解发达国家工业化过程中经济增长方式演变的一般规律,可以对我国增长方式的转变起到重要的借鉴和推动作用。为此我们采访了南开大学经济学院高峰教授,请他介绍有关研究成果。下面是他同本刊记者的谈话。

高峰矿废石和尾砂混合充填沉降试验研究

为了获得高峰矿废石和全尾砂料浆混合充填体的沉降规律,开展了二者混合充填体沉降试验,采用相似模型模拟井下采空区充填料浆淋灌情况,对废石和66%质量浓度的尾砂料浆混合充填体不同时间的沉降量进行拟合与分析。结果表明:混合充填体的沉降量与时间呈现出指数递减的规律,充填体在10 h后基本固结。通过不同位置监测点的沉降量分析发现,充填体的沉降量呈现出中间较大,边缘较小的现象。因此,在充填料浆淋灌过程中,对于靠近围岩和矿柱的区域,可以适当增加淋灌的时间,以使充填体各个位置的沉降趋于一致性,提高充填效果。

龟鳖专家共商龟鳖产业发展之路——甲鱼生态养殖高峰论坛开幕

目前,龟鳖产业总的发展态势是近15年来最好的阶段,为龟鳖产业带来了较好的效益和新的发展机会,同时也存在着许多问题,比如:良种推广及保护力度不够:行业在消费者心目中形象不佳;产品质量安全的监管工作还不到位:高端市场的品牌战略意识还很薄弱等问题。2011年10月22日全国龟鳖行业的专家、学者与从业者在湖南汉寿就当前我国甲鱼行业前面所涉及的问题进行了激烈的讨论。

高峰:中兴终端离技术近,离用户更近

《设计》:请介绍下中兴通讯终端产品设计中心的构成及主要工作内容。高峰:中兴通讯终端产品设计中心隶属于中兴通讯产品研发中心,成立于2005年,一直专注于终端产品的设计及研发,旨在为中兴旗下品牌及ODM市场提供优质的设计解决方案,是获得工业和信息化部认定的国家级工业设计中心。设计中心由ID/CMF设计师、UI/UX设计师,以及相关的工艺、结构、前期硬件等工程师团队构成,是手机行业建制最全、规模最大的设计团队之一。

高峰作品展

中国观赏石一级鉴评师，山西省观赏石协会副会长，中国火车头职工艺术家，山西省收藏家协会奇石收藏专业委员会主任，曾获“山西省十大收藏家”“山西省赏石名家”称号，

高峰珍美奇石欣赏

【藏家风采】山西省观赏石协会副秘书长，中国观赏石一级鉴评师，中国火车头职工艺术家，山西省收藏家协会奇石收藏专业委员会主任，曾获“山西省十大收藏家”、“山西省赏石名家”称号。其藏品《伊丽莎白女王》获2008北京奥运会奇石精品展银奖；

全国驴产业高峰论坛会在东阿县召开

全国驴产业高峰论坛会近日在东阿县召开，与会专家研讨论证认为：我国的驴产业方兴未艾，正处于上升期。

基于Transformer和动态3D卷积的多源遥感图像分类

多源遥感数据具有互补性和协同性,近年来,基于深度学习的方法已经在多源遥感图像分类中取得了一定进展,但当前方法仍面临关键难题,如多源遥感图像特征表达不一致,融合困难,基于静态推理范式的神经网络缺乏对不同类别地物的适应性。为解决上述问题,提出了基于跨模态Transformer和多尺度动态3D卷积的多源遥感图像分类模型。为提高多源特征表达的一致性,设计了基于Transformer的融合模块,借助其强大的注意力建模能力挖掘高光谱和LiDAR数据特征之间的相互作用;为提高特征提取方法对不同地物类别的适应性,设计了多尺度动态3D卷积模块,将输入特征的多尺度信息融入卷积核的调制,提高卷积操作对不同地物的适应性。采用多源遥感数据集Houston和Trento对所提方法进行验证,实验结果表明:所提方法在Houston和Trento数据集上总体准确率分别达到94.60%和98.21%,相比MGA-MFN等主流方法,总体准确率分别至少提升0.97%和0.25%,验证了所提方法可有效提升多源遥感图像分类的准确率。