西方来华作家的红色中国叙事——以斯诺、史沫特莱与白英为中心

斯诺、史沫特莱与白英是二战前后西方来华作家的重要代表。他们深入红色中国考察,将延安视为“神圣的风景”,并从自然景观、社会景观与文化景观等方面建构红色中国形象。三位作家的红色中国叙事方式可以分别界定为历史叙事、记忆叙事与诗性叙事。斯诺长于述史,其叙事具有历史客观性和纵深度;史沫特莱善于抒情,其叙事饱含主观热情和个人记忆色彩;白英的优势在于意象营造,他将内在情思与客观对应物相互融合,创建富有诗性空间的历史情境。三者的红色中国书写皆与其来华的历史语境、个人文化立场和中国经历息息相关。作为红色中国叙事的经典,他们的作品为西方世界了解中国提供了一个窗口,增进了中西跨文化交流,推动了东西方之间的理解与认同。

对比度和细节增强显著性检测方法研究

针对现阶段已经存在的显著性检测算法存在对比度不鲜明,显著图的图像细节不够明显,背景抑制不彻底的不足,提出一种基于对比度拉伸算法和用拉普拉斯算法改进Robert交叉梯度锐化的全频域显著性检测CRT算法,该方法利用FT算法自身运算速度快,具有去噪效果的优点以及对比度拉伸提升显著图对比度以及Robert梯度锐化算法提升边缘细节的特点以及提出的背景修正算法对背景能够进一步抑制的特点,最终将获得对比度更高,显著图细节更明显,背景抑制效果更好的显著图。该算法使用MSRA10K和THUR15K数据集做显著性检测检验,与其他6种流行的显著性检测方法做对比。从主观上得到显著图的对比度,图像细节均优秀于与它对比的6种算法。客观的指标显示,该算法用MSRA10K数据集进行显著性检测得到的MAE值是0.12,在THUR15K数据集上得到的MAE值是0.06,均优于与它对比的6种算法。平均结构性指标S-measure值为0.8,只略低于HC算法,优于其他5种算法。即该算法得到的显著图既具有对比度和图像细节增强,而且具有背景抑制效果更好的优点。

医学图像的边缘检测及特定区域灰度值的跟踪显示方法

利用MATLAB7.0图像处理函数和编程技巧,可展示医学图像的轮廓线、内部组织的边缘线和灰度直方图,对图像选定区域进行自由放大和缩小,利用图像处理工具显示任意区域的灰度值,并能自如测量两点间的距离,可以对图像分割技术中的不同方式进行灵活对比,为临床诊断提供有用的参考。

抗战时期的林可胜

林可胜是近代中国享有盛名的科学家之一。他不仅在科学研究方面取得了举世瞩目的成果,还在抗日战争当中出任中国红十字会救护委员会总干事及救护总队部总队长,在医疗救护方面做了大量工作。本文根据民国报刊中的若干记载和新发现的一些档案资料,记述了他在抗战中奋斗历程的若干片段。