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古诗词教学是高中语文教学的重要内容,搞好古诗词教学是提高学生审美素养的重要方式。新时代背景下,互联网、人工智能等新技术在提高人们生活水平的同时也改变着人们的审美观念,同样也给审美素养提高视域下的高中古诗词教学提出了新的要求。目前,从新课标的要求和互联网人工智能时代的发展看,审美素养提高视域下的高中古诗词实际教学还存在着许多需要改进的地方。要搞好高中古诗词教学,促进学生审美素养的提高,就要根据《普通高中语文课程标准》的要求和高中古诗词教学实际,理清审美素养与高中古诗词教学之间的辩证关系,有针对性地开展教学。本研究以审美素养提高视域下的高中古诗词教学为研究对象,探究高中语文古诗词审美教学的特点,调查审美素养提高视域下的高中古诗词教学现状,以提出改进教学的有效策略,提高学生的审美素养。论文共有五部分:第一部分为绪论,首先论述课题选择及研究意义,然后对古诗词教学和审美素养提高视域下的高中古诗词教学相关文献进行梳理归纳,最后阐明研究思路和研究方法。第二部分为高中古诗词选文特点与审美素养提高的教学目标原则,首先阐明高中古诗词选文特点,其次论述审美素养提高视域下的高中古诗词教学目标、原则与意义。第三部分为审美素养提高视域下的高中古诗词教学现状调查及问题分析,以学生为对象进行问卷调查、以教师为对象进行访谈,通过对数据的归纳整理,发现当前审美素养提高视域下的高中古诗词教学对意象、意境、情感的理解比较重视,但还存在学生古诗词审美鉴赏兴趣不足、教学中对古诗词的格律要求等艺术特点阐释不够、教学中对学生的审美鉴赏和创造能力培养不足以及教学重知识传授轻审美探究等问题。第四部分为审美素养提高视域下的高中古诗词教学策略,首先教师要准确把握美育政策和课程标准、丰富审美知识、正确认识学生的心理成长规律,从而提高自身审美教学能力,重视对学生审美素养的培养。其次教师要巧用教学方法,激发学生审美感知;挖掘审美因素,促进学生审美鉴赏;读写结合,促进学生审美创造。第五部分为审美素养提高视域下的高中古诗词教学案例设计,以统编版高中语文教材中的一篇古诗词选文为例,将第四部分提出的教学策略落实到具体的教学中,以期为培养学生的审美素养提供思路。

关键词：高中语文古诗词教学审美素养

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基于集成学习的医药制造企业财务风险预警研究

基于集成学习的医药制造企业财务风险预警研究

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作者：梁亚玲河北经贸大学

学位级别：硕士

医药制造业作为国民经济中重要的支柱产业,一方面为人民健康和改善生活水平提供了坚实的物质基础,另一方面也成为国家经济增长的重要动力。然而,医药制造企业具备投资周期长、研发费用多、获利高、风险大等特点,易受外部因素影响,相比... 详细信息

医药制造业作为国民经济中重要的支柱产业,一方面为人民健康和改善生活水平提供了坚实的物质基础,另一方面也成为国家经济增长的重要动力。然而,医药制造企业具备投资周期长、研发费用多、获利高、风险大等特点,易受外部因素影响,相比其他行业,医药制造业的财务风险较大。如果不采取有效防范和预警措施,将对行业的稳定发展和经济效益产生重大影响。因此,建立一个合适快速准确的风控分类预测模型来预测医药制造业财务风险状况,将有助于企业及时发现问题,采取适当方法规避风险,实现可持续高质量发展。本文基于集成学习模型构建医药企业财务风险预警研究,以我国沪深两市A股医药制造业上市公司共324家作为财务风险预警模型的研究对象,选取2019年至2022年的医药制造业上市公司的财务数据进行实证研究。剔除指标缺失较多的样本企业,最终得到295家样本企业。本文将预测医药制造业上市公司是否存在财务风险的当前年份设定为第T年(即2022年),根据这一设定,可以得出T-1年、T-2年、T-3年分别代表2021年、2020年和2019年。由于上市公司T-1年经营表现直接关系到第T年是否被特殊处理,且年份相距较近,企业没有足够时间做出调整,选取T-1年数据进行研究实际意义不大。故本文选取T-2年和T-3年作为研究时间区间,具有一定的预测效果和实际意义,同时有利于企业具备充足时间对公司经营战略和财务情况做出调整和变动。本文将企业财务状况划分为四个风险等级,即财务健康等级、财务低风险等级、财务中风险等级和财务高风险等级。首先基于偿债能力、盈利能力、营运能力、成长能力、现金流能力和创新能力六个维度选取了26个预警指标构建指标体系。再利用K-S正态性检验、K-W非参数检验进行指标初步筛选,通过PCA主成分分析分别将T-2、T-3年指标数据降维到6个维度,确定6个主因子,能够较好的代表所有指标,同时也降低模型计算复杂度。本文选用6种常用的机器学习模型:决策树、逻辑回归、支持向量机、随机森林、神经网络和XGBoost模型进行分类预测。将T-2、T-3年降维后的数据分别代入DT、SVM、LR、NN、RF、XGBoost模型之中,进行模型训练并利用10折交叉验证优化各模型参数,根据混淆矩阵及评价指标综合对比多种分类预测模型。确定选取T-2年数据以及性能较优的LR、NN、RF和XGBoost四种模型分别进行Voting和Stacking集成融合,进一步提升预测准确率。研究结果表明基于LR、NN、RF和XGBoost的Stacking集成模型分类预测准确率达到93%,相较其他模型在各精度衡量指标中都表现最佳,因此具有良好分类预测性能,可以起到辅助预警效果,对医药制造业财务风险多分类预测更具优越性和实用价值。

关键词：医药制造业财务预警 Kruskal-Wallis检验 XGBoost Stacking融合模型

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基于知识图谱的大数据学习推荐方法的研究与应用

基于知识图谱的大数据学习推荐方法的研究与应用

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作者：梁亚飞大连海洋大学

学位级别：硕士

近年来,大数据技术人才需求不断增加,Hadoop生态系统作为主流的大数据技术,高度需求熟练掌握Hadoop生态系统的技能人才,学习Hadoop生态系统是学习大数据的重要一步。搭建以Hadoop生态系统知识作为底层数据的大数据学习平台可以有效帮助... 详细信息

近年来,大数据技术人才需求不断增加,Hadoop生态系统作为主流的大数据技术,高度需求熟练掌握Hadoop生态系统的技能人才,学习Hadoop生态系统是学习大数据的重要一步。搭建以Hadoop生态系统知识作为底层数据的大数据学习平台可以有效帮助大数据技术人才的培养。但Hadoop生态系统知识复杂,传统的推荐方法容易造成语义关联性不强的问题,难以准确捕捉用户意图和需求。基于知识图谱的推荐方法可以解决这一问题。因此,本文以Hadoop生态系统为例,研究了一种基于知识图谱的大数据学习推荐方法,并实现了大数据学习推荐平台,具体工作如下:(1)构建Hadoop生态系统知识图谱过程中,现有的关系抽取方法不能很好地解决数据中存在的实体信息冗余问题,影响构建的图谱质量,因此,提出了融合分段池化的关系抽取方法。该方法首先采用Bi LSTM模型捕捉双向语义依赖关系,提取长句的语义信息。其次将语义信息通过注意力模型,并使用Text CNN模型进行特征提取,重点学习句子局部信息,实现对长句信息的有效特征提取。再次根据数据中实体结构特点,在Text CNN模型中融入分段池化的思想,把控实体结构信息。最后,通过Soft Max函数得到分类结果。实验证明,通过本方法进行关系抽取的精确率、召回率、F1值分别达到了91.12%、90.57%以及90.84%,有效提升了关系抽取的效果。(2)针对现有推荐方法在Hadoop生态系统文本中语义关联性不足的问题,提出了基于知识图谱的图神经网络推荐方法。该方法将用户意图识别看作文档分类,首先使用归纳式文本分类图神经网络(Text ING)模型为每个文档构建图,关注文档内节点信息,得到节点的嵌入向量。其次,将知识图谱作为知识嵌入模块,将图谱内实体相关信息通过Text ING模型进行知识嵌入,得到语义信息丰富的低维向量。再次,将节点的嵌入向量和图谱嵌入得到的低维连续向量进行特征融合,获得文档表征。最后,通过Soft Max进行文档分类。实验证明,基于知识图谱的图神经网络推荐方法在文档分类中的F1值达到了83.14%,提升文档分类效果,从而实现更精准地推荐。为推荐平台的搭建奠定了基础。(3)设计并实现了大数据学习推荐平台。平台设计并实现实体和关系查询功能、实体识别功能以及相关知识推荐功能。平台开发使用Django框架,连接存储知识图谱的Neo4j数据库,Python处理后端逻辑,HTML负责页面展示。使用者可以根据自己的需求进行有目标的学习。

关键词：深度学习大数据技术知识图谱图神经网络

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敦煌爱情歌谣西方汉学家英译的描写研究

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西安外国语大学学报 2024年第3期32卷 80-85页

作者：梁亚卿桑仲刚西安交通大学外国语学院

敦煌歌谣是唐五代时期民间广为流传的文学体制,其中以爱情为主题的敦煌歌谣在许愿祈福、婚丧嫁娶、招魂祭祀等活动仪式中具有唱诵表演的民俗功能。20世纪早期,汉学家亚瑟·韦利率先开始敦煌歌谣的英译活动,对中国俗文学在西方世界的传... 详细信息

敦煌歌谣是唐五代时期民间广为流传的文学体制,其中以爱情为主题的敦煌歌谣在许愿祈福、婚丧嫁娶、招魂祭祀等活动仪式中具有唱诵表演的民俗功能。20世纪早期,汉学家亚瑟·韦利率先开始敦煌歌谣的英译活动,对中国俗文学在西方世界的传播具有开拓意义,而对于韦利英译的敦煌爱情歌谣,一直未引起学界的关注。有鉴于此,有必要对韦利所译的《喜秋天》《孟姜女变文》《董永变文》等以传统中国爱情故事为主题的歌谣进行探究,通过分析这些英译歌谣的诗性和叙事性特点,概括其英译策略规律,以期为文化歌谣的跨语言译介和传播提供参照。

关键词：敦煌爱情歌谣《喜秋天》《孟姜女变文》《董永变文》英译诗性和叙事技巧

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