比坡与厌坡:比坡文学的生成及其意义

古代作家常自比为东坡或被他人比作东坡,以示对苏轼的认同。另有一些作家厌恶东坡,对东坡作品予以指摘,是比坡的另类样态。比坡与厌坡生成比坡文学。比坡文学在内容上自比、他比东坡;形式上,多模拟、唱和东坡作品;风格上,多与东坡相类。诗论家对比坡文学的批评使比坡文学理论化。比坡文学推进了苏诗经典化,确立了苏轼唯一性,孕育出新的文学经典,在文学史上具有重要的意义。

基于域泛化的轻量化图像分类算法

现有睡岗数据集较少,且现阶段分类算法存在泛化性差、推理速度慢等问题,为此,构建一个包含4 708张图像的睡岗数据集,用于验证模型的识别精度和泛化能力,并提出一种基于域泛化的轻量化图像分类算法Stable_MobileNet。首先,对输入的图片填充短边,使其保持图像中的人物比例;其次,进行图像增强和随机擦除,用于扩充数据集;接着,引入高效的ECA注意力模块改进MobileNetv3_large网络;最后,使用稳定学习StableNet方法提高模型的泛化性,通过学习训练样本的权重来消除特征之间的依赖关系,这有助于模型摆脱环境的变化,更专注于人物特征。在睡岗数据集上的实验结果表明,Stable_MobileNet平均推理速度相较MobileNetv3_large更快,识别精度可达93.56%,比MobileNetv3_large提高了2.23%。在与训练样本具有不同分布的测试集中,Stable_MobileNet的识别精度相较MobileNetv3_large提高了2.23%。

新时代党的自我革命制度规范体系建设的规律性认识研究

不断深化党的自我革命制度规范体系建设规律性认识对党的建设、党的长期执政和党的中心任务的实现具有重要意义。新时代10余年中国共产党人对自我革命制度规范体系建设的规律性认识,按照习近平总书记关于党的自我革命的重要思想形成过程及其制度化表达进程为标准,划分为深化认识阶段、全面深化认识阶段和认识高度自觉自信阶段。党对自我革命制度规范体系建设规律性认识的理论逻辑和历史逻辑,既表现为规律性认识的对象、直接思想指引、重点内容和思维方式的变化,又突出地表现为规律性认识的成果的发展。这些主要成果既体现在对“三大规律”,即共产党执政规律、社会主义建设规律和人类社会发展规律认识的深化,更表现为对党的领导和执政规律性认识、党的建设规律性认识的深化,还具体地表现为对党的自我革命的规律性认识和对党的自我革命制度规范体系建设的规律性认识达到了新高度。迈向新征程,党的自我革命制度规范体系建设的规律性认识的主要内容可从利益与制度之间关系的角度,概括为党的自我革命制度规范体系的实质和建设原则等七个方面。

Michel Serres and the Posthumanism: Silencing, Recognizing, and Working on Absences

Faced with a socio-political-mediatic arena that continues to return the ballet of pandemic,climate change,fourth industrial revolution,sixth mass extinction,war etc.,the reflection of Michel Serres and Posthumanism put forth instances for silencing of the anthropocentric logos,and for recognition of the multiplicity,variety,possibility of things and of the human in co-belonging with them,as well as instances for working on these same multiplicities,varieties,possibilities,that are often absences,black holes,repressed of philosophical thought.

Research of recognizing intelligence based on commanding decision-making

In commanding decision-making, the commander usually needs to know a lot of situations（intelligence） on the adversary. Because of the military intelligence with opposability, it is inevitable that intelligence personnel take some deceptive information released by the rival as intelligence data in the process of intelligence gathering. Since the failure of intelligence is likely to lead to a serious aftereffect, the recognition of intelligence is a very important problem. An elementary research on recognizing military intelligence and puts forward a systematic processing method are made. First, the types and characteristics of military intelligence are briefly discussed, a research thought of recognizing military intelligence by means of recognizing military hypotheses are presented. Next, the reasoning mode and framework for recognizing military hypotheses are presented from the angle of psychology of intelligence analysis and non-monotonic reasoning. Then, a model for recognizing military hypothesis is built on the basis of fuzzy judgement information given by intelligence analysts. A calculative example shows that the model has the characteristics of simple calculation and good maneuverability. Last, the methods that selecting the most likely hypothesis from the survival hypotheses via final recognition are discussed.

Spatial information recognizing of ocean eddies based on virtual force field and its application

A new approach to detecting ocean eddies automatically from remote sensing imageries based on the ocean eddy＇s eigen-pattern in remote sensing imagery and ＂force field-based shape extracting method＂ is proposed. First, the analysis on extracting eddies＇ edges from remote sensing imagery using conventional edge detection arithmetic operators is performed and returns digitized vector edge data as a result. Second, attraction forces and fusion forces between edge curves were analyzed and calculated based on the vector eddy edges. Thirdly, the virtual significant spatial patterns of eddy were detected automatically using iterative repetition followed by optimized rule. Finally, the spatial form auto-detection of different types of ocean eddies was done using satellite images. The study verified that this is an effective way to identify and detect the ocean eddy with a complex form.

Recognizing Africa

THE 2017 WorldEconomic Forum （WEF） held in Davos in January placed a spotlight on the increasing dissatisfaction and disgruntlement that characterize the mindset of a growing number of global citizens, cutting across nationalities and continents. Themed ＂Responsive and Responsible Leadership,＂ organizers sought to use the platform to congregate ideas,

基于科技文献的锡铟材料知识图谱构建研究

随着科技文献数量的爆发性增长,垂直领域的企业面临着知识服务的挑战。为了帮助新材料领域企业有效利用科技文献信息资源,迫切需要使用人工智能技术对包含的材料性能等关键知识的专利及学术论文进行深入的知识建模,提供知识获取效率和准确性。以锡铟贵金属领域的10.48万篇科技文献为数据源,构建领域知识本体,利用BERT+BiLSTM+CRF模型进行命名实体识别,利用BERT+BiGRU神经网络模型进行关系抽取,将抽取结果存入图数据库Neo4j中并构建锡铟贵金属材料领域的知识图谱。所构建的知识图谱拥有18.19万个实体节点和23.47万条关系,能够实现多粒度的材料实体和关系的关联查询与可视化。基于锡铟科技文献构建知识图谱的方法拓展了新材料领域知识图谱构建的研究思路,为开展基于科技文献的垂直领域智能知识问答等应用提供了坚实的基础。

分配·承认·能力:职业教育高考制度正义的多维审视

职业教育高考制度正义是揭示其作为一项“好制度”的根本所在,旨在彰显职业教育类型化变革和职业教育人才选拔的时代精神。职业教育高考制度正义指高等职业院校入学招生考试制度的正义属性,既包含职业教育高考制度中的正义追求,也包含职业教育高考制度内容的正义以及制度执行手段的正义,还包含职业教育高考制度所形成的高考文化、高考风俗、高考习惯以及高考心理、高考舆论等制度亚文化的正义性。职业教育高考制度正义还是多元化、层次化的复合正义,具体包含优质教育资源的分配正义、教育主体地位的承认正义、个体自由发展的能力正义。是故,职业教育高考制度在制定与执行中需要强调权利的平等、机会的公平、民主的平等,以教育考试制度的正义性变革实现人的自由发展。

中国老年髋部及椎体骨折大数据分析报告

骨质疏松及骨质疏松性骨折是一个全球性公共卫生问题,具有发病率高、致死致残率高、社会医疗负担重的特点。然而,全国性的骨质疏松性骨折的流行病学数据不足。我们利用中国城镇职工基础医疗保险(Urban Employee Basic Medical Insurance,UEBMI)和城镇居民基础医疗保险(Urban Resident Basic Medical Insurance,URBMI)数据库对55岁(椎体骨折为50岁)及以上老年人群的髋部/椎体骨折进行了分析,并计算其发生率和医疗费用。研究共纳入190560例髋部骨折(女性121933例,男性68509例,平均年龄77.05岁)和271981例椎体骨折(女性186428例,男性85553例平均年龄70.26岁)。中国55岁及以上老年人群的髋部骨折发生率从2012年的148.75/10万缓慢下降到2016年的136.65/10万。中国50岁及以上老年人群的椎体骨折发生率从2013年的85.21/10万增加到2017年的152.13/10万。髋部骨折住院总费用五年间增长约4倍;椎体骨折的医疗费用则增长了5.45倍;无论髋部骨折还是椎体骨折,人均治疗费用稳步降低。中国城镇老年人群髋部骨折发生率达到了一个平台期,但椎体骨折发病率呈上升态势。与此同时,髋部骨折和椎体骨折的总人数和总相关医疗花费仍然在迅速增长。研究结果提示我们应更加重视骨质疏松症的管理和骨质疏松骨折的防控。

基于图像编码方法的社区生活圈建设运营特征识别研究——以长沙市雨花区社区生活圈为例

随着“图像时代”的到来,图像已经成为城市规划研究中越来越重要的信息来源。针对目前以机器识别为主导的城市图像识别方法,可以识别图像中的物质环境要素并大规模应用,而图解、叠图等传统的图像分析方法可以转译出空间中的社会要素,但又无法将其上升为普适性空间规律的问题,文章尝试结合图像学理论与编码的方法,从地图、航拍、照片等图像中挖掘出建筑构件、构筑物、街道家具等空间要素与空间权属等社会属性之间的相互转译关系。文章从图像空间要素向社会属性的转译、设施空间利用特征与社会主体的提取与检验、建设运营特征的归纳与检验3个阶段,建构从图像中提取空间建设运营特征的技术方法。研究将其应用到长沙市雨花区的296个社区生活圈设施点的图像分析中,得到社区生活圈设施依托建设主体的合作突破产权边界、运营主体的相似性促成设施形成明显聚类的建设运营特征。研究结论指出,图像编码方法通过补充图像中可转译的要素、将要素标签化以提升转译的可重复性,从而提升分析的图像数据规模,以弥补图解法、叠图法等分析方法只能小规模应用的缺陷,此外,该方法的非线性循环编码过程有助于从图像中挖掘社区生活圈设施建设运营中的利益共同体。

基于邻域粗集神经网络的大数据特征分类系统

为提升主机元件对大数据的分类准确性,尽可能地避免数据误传,提出基于邻域粗集神经网络的大数据特征分类系统。在邻域粗集神经网络中,完成对邻域系数的粒化处理,通过逼近运算的方式,使神经网络模型快速趋于稳定。选取大数据特征调制信息,借助调制识别器元件控制大数据特征的导出方向,结合关联信道组织完成数据特征的多标合并处理。实验表明,利用该系统可将大数据的单位召回率提升至65%,能够促进主机元件对大数据的准确分类。

伽马-伽马测井在鄂尔多斯盆地西南缘白垩系识别岩性的研究

近年来鄂尔多斯盆地西南缘白垩系砂岩型铀矿找矿取得突破,由于研究区白垩系特殊的沉积环境,环河组的泥岩和粉砂岩中广泛发育石膏类不导电矿物,导致常规测井曲线难以准确解释岩性。为了准确区分非渗透(泥岩、粉砂岩)和渗透砂岩,经过测量研究区岩石物性参数,发现泥岩、粉砂岩类岩石密度大于砂岩密度,伽马—伽马测井广泛应用在砂岩型铀矿地球物理测井工作中,用来计算地层密度,长、短源距测井参数为其中间测量参数,为了更好地发挥其作用,阐明了伽马-伽马测井原理,结合自然伽马与长、短源距拟合关系,优选了抗干扰强的短源距测井曲线,提出了自然伽马曲线消除长、短源距消除放射性矿层影响的校正方法。经钻孔岩性和测井曲线验证,伽马-伽马测井的短源距曲线可以较好地解释研究区白垩系岩性,对鄂尔多斯盆地西南缘白垩系砂岩型铀矿地球物理测井工作具有一定参考意义。

欧盟河流地貌单元调查和分类系统(GUS)的浅析与启示

河流地貌形态是自然栖息地评估的关键,河流地貌单元调查和评估对河流生态系统保护与修复具有重要作用。为了更好地识别多样的地貌单元类型,评估河道的复杂性和栖息地潜力,通过从多层次地貌单元分类框架、多水平地貌单元调查技术体系和地貌单元多样性评估3个方面梳理欧盟提出的河流地貌单元调查和分类系统(GUS)成果,并提出GUS系统在我国河流地貌调查方面的适用性,以赤水河流域鱼洞河为GUS系统应用案例,对鱼洞河地貌单元进行分类识别。GUS对我国的河流生物栖息地修复与综合管理有很好的指导和借鉴意义。

面部皮肤分型方法的研究进展

皮肤分型是用于描述皮肤特征的常用手段。传统的皮肤分型(如Fitzpatrick皮肤光型、Baumann皮肤分型等)各有其优缺点,但都通过主观判断来评价皮肤类型,缺乏皮肤客观参数的定量分析。近年来,皮脂分泌量、经皮水丢失等客观参数的测量技术取得了较大发展,使得客观参数描述皮肤类型成为可能。此外,基于面部照片的图像识别技术能提取面部皮肤特征,为皮肤分型提供依据。本文就主观皮肤分型方法、皮肤客观参数检测,以及基于图像识别的皮肤分析技术等进行综述,探讨皮肤分型从定性-定量-可视化的发展过程,以期为今后对皮肤进行客观、精细的分型提供理论依据。

浅析傅仁宇之《审视瑶函·识病辨症详明金玉赋》

明末眼科名家傅仁宇所作的《审视瑶函•识病辨症详明金玉赋》是中医眼科诊法名篇,文中警句至今为各类教材及著作沿用。本文按照胞睑、两眦、白睛等病位及视觉、目红、目痛等眼部症状对相关警句进行分类整理,以便读者查阅背诵。并结合现代疾病认识及病证结合模式客观评述其病名不妥、病与病机不符、内容排列混杂等瑕疵。虽有不足,其歌赋体裁及病症要点为古今眼科初学者提供了宝贵的资料。

基于机器视觉技术的百褶裙动态美感评价

针对百褶裙缺少动态美感评价方法的问题,采用高速相机结合机器视觉技术,研制了裙装动态图像采集装置,设定并提取了不同转速下的投影轮廓面积、侧面展开面积、动态裙身宽度、裙摆展开角度、活泼率5个百褶裙的动态视觉特征指标,建立了百褶裙动态美感客观评价方法。同时选取悬垂感、整体美感、轮廓曲面美感、褶裥均匀感和飘逸感5个主观评价指标,采用专家评价法对百褶裙在不同转速下的美感进行主观评价,并对主客观评价结果进行回归分析与皮尔逊相关性分析。结果表明,百褶裙动态视觉特征与主观美感评价结果具有高度相关性,由此建立了百褶裙动态美感评价数学模型,为传统民族服饰的美感评价提供了基于机器视觉技术的科学方法。

基于深层神经网络的信道编码类型盲识别

为了解决当前识别算法只能识别一种或者两种码字类型以及人工提取特征复杂的问题,提出了两种基于深层神经网络模型的信道编码类型识别器,即卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)识别器和递归CNN(recursive CNN,RCNN)识别器,用于识别接收数据中不同类型的信道码字。将待识别的软解调序列作为自然语言处理中文本分类问题的句子向量进行处理,输入到预先训练好的深层神经网络识别器中进行识别,并分析了字长度对识别准确率的影响,得出了最合适的字长度。实验结果表明,两种识别器都能够有效识别接收数据中多种类型的信道编码,且在信噪比为3 dB时CNN识别器的识别准确率能够达到99%以上,而RCNN识别器在1 dB时就能够达到99%以上的识别准确率。

基于全景展开图像的隧道围岩节理识别方法

为了解决目前节理信息识别方法仅适用于局部岩体图像的问题,采用全景展开图像方法,将采集到的局部洞壁围岩图像进行特征点提取、点云模型重建、矫正拼接处理,获得高分辨率的隧道洞壁围岩全景展开图像。通过图像预处理、小尺寸特征图片的smaAt-Unet神经网络识别、小尺寸图片识别结果的融合拼接,对洞壁围岩全景展开图像的节理信息进行了区域粗略分割识别。采用Zhang-Suen算法和8邻域连通域分析方法,从骨架化与骨架线分离、毛刺剔除、骨架线连接方面进行了算法分析计算,完成了节理信息的细化提取。对体积节理数和节理空间产状信息进行了量化分析,最终建立了一种基于全景展开图像的隧道洞壁围岩节理信息识别方法。工程应用结果表明,洞壁围岩全景展开图像识别后,节理面空间方程的平均拟合误差为0.90,说明该识别方法能够较好地识别全景展开图像中的节理信息。另外,洞壁围岩图像采集具有时间短、易操作、灵活性较高的优点,对现场施工影响较小,该识别方法能够较为快速地完成节理信息识别,给现场施工与动态设计提供参考。

陈廷焯的破体辨体论与“沉郁”说

陈廷焯继承了常州词派推尊词体的理论要旨,但又在三个方面丰富、发展、升华了这一理论主张。一是破体尊词,通过比附诗骚、以诗衡词的方式来观照词体,提升词体的地位和品格。这种观照涉及到词之起源、题材立意、语言、风格等方面。二是辨体言词,指出词在外在特征、体性特质、审美追求等方面的特殊之处在于沉郁婉曲,在辨体自尊一路上确认了词体独特的审美价值。三是沟通“比兴”和“沉郁”。作为创作手法,比兴是实现沉郁的手段。作为审美特征,比兴和沉郁都是“言有尽而意无穷”的蕴含状态。比兴和沉郁互释,体现了陈廷焯对古典诗词审美本质的深刻认识。