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《书史》与《宝章待访录》小考

新美术 2024年第3期45卷 92-96页

作者：贾雅钦中国美术学院

《宝章待访录》和《书史》均为米芾对所见书迹的实录。从《四库全书提要》对《宝章待访录》的著录情况可知,二书之间有着密切的关系:《宝章待访录》一卷,宋米芾撰……大概与所撰《书史》相出入,然《书史》详而此较略。中如王右军《来戏... 详细信息

《宝章待访录》和《书史》均为米芾对所见书迹的实录。从《四库全书提要》对《宝章待访录》的著录情况可知,二书之间有着密切的关系:《宝章待访录》一卷,宋米芾撰……大概与所撰《书史》相出入,然《书史》详而此较略。中如王右军《来戏帖》,此书谓丁氏以一万质于郓州梁子志处,而《书史》则谓质于其邻大姓贾氏,得二十千。今十五年,犹在贾氏。

关键词：宝章待访录四库全书提要《书史》

基于本地大语言模型和提示工程的材料信息抽取方法研究

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数据分析与知识发现 2024年第7期8卷 23-31页

作者：时宗彬朱丽雅乐小虬中国科学院文献情报中心北京100190 中国科学院大学经济与管理学院信息资源管理系北京100190

【目的】从给定的专题研究论文中识别用于有机材料研发所需的实验材料信息,抽取已有研究中给体-受体体系下有机电池材料实体、类型实例。【方法】利用本地部署的大语言模型和提示工程,将信息抽取任务转化为无需微调的对话式抽取任务。... 详细信息

【目的】从给定的专题研究论文中识别用于有机材料研发所需的实验材料信息,抽取已有研究中给体-受体体系下有机电池材料实体、类型实例。【方法】利用本地部署的大语言模型和提示工程,将信息抽取任务转化为无需微调的对话式抽取任务。通过在提示模板中添加少量示例并允许大语言模型给出否定回答的方式,识别相应的实例信息。【结果】在没有使用数据集进行微调的情况下,实现了材料实体和类型的抽取,其中实体识别的准确率为0.98,超过微调的方式,材料类型识别的准确率达到0.94。【局限】受本地计算资源的约束,本文降低了大语言模型的参数精度,对于长实体的识别性能偏低。【结论】采用低配本地化部署的基础大语言模型,通过构建合理的提示指令和人机协作模式,可以灵活、高效抽取所需主题下的实验信息。

关键词：大语言模型提示工程信息抽取有机电池材料

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基于儿童视角的闽南文化课程实施原则与策略

学前教育研究 2024年第4期 87-90页

作者：蔡冬雅福建省晋江市东石镇中心幼儿园晋江362271

闽南文化是中华优秀传统文化的重要代表,以儿童视角来实施闽南文化课程可以更好地将闽南文化所蕴含的积极的文化要素用于促进幼儿的发展。幼儿园教师应坚持适宜性、参与性和渗透性原则,为闽南文化课程的实施创设良好的课程环境,通过设... 详细信息

闽南文化是中华优秀传统文化的重要代表,以儿童视角来实施闽南文化课程可以更好地将闽南文化所蕴含的积极的文化要素用于促进幼儿的发展。幼儿园教师应坚持适宜性、参与性和渗透性原则,为闽南文化课程的实施创设良好的课程环境,通过设置不同的主题课程来拓展幼儿的经验范畴,通过创设分门别类的游戏区域来促进幼儿的具身探究,使幼儿逐步感知并内化闽南文化的精神内核。

关键词：儿童视角地方文化闽南文化园本课程

数字技术与“五位一体”深度融合中的安全风险及化解

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理论探讨 2024年第3期 46-54页

作者：庄国波赵士雅南京邮电大学社会与人口学院江苏南京210023

在数字技术与“五位一体”深度融合过程中,各领域存在不同类型的安全风险,这些风险具有破坏性及影响力更强、传播速度更快及辐射面更广、复杂性及不确定性更大等特点。其原因除了数字技术自身的发展过程中产生的问题,还包括数字安全体... 详细信息

在数字技术与“五位一体”深度融合过程中,各领域存在不同类型的安全风险,这些风险具有破坏性及影响力更强、传播速度更快及辐射面更广、复杂性及不确定性更大等特点。其原因除了数字技术自身的发展过程中产生的问题,还包括数字安全体系未完全建设到位、数字经济发展不平衡尚未解决、数字协同治理机制尚有待完善等因素。对于数字技术与“五位一体”深度融合中总体安全水平的提升,应遵从“围绕安全建设的目标,进行整体规划设计;鼓励多元主体参与,提升安全协同治理水平;针对具体的安全风险,实施精准的安全保障措施”的思路进行规划。

关键词：数字技术 “五位一体” 深度融合安全风险化解

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基于异质图卷积神经网络的论点对抽取模型

浙江大学学报（工学版） 2024年第5期58卷 900-907,1049页

作者：刘议丹朱小飞尹雅博重庆理工大学计算机科学与工程学院重庆400054

针对论点对抽取任务中存在着评审段和反驳段之间交互信息难以捕获以及忽略了对句子间的相对位置信息进行建模问题,提出基于异质图卷积神经网络的论点对抽取模型.该模型在评审段和反驳段中构建异质图,定义2种不同类型的节点及4种不同类... 详细信息

针对论点对抽取任务中存在着评审段和反驳段之间交互信息难以捕获以及忽略了对句子间的相对位置信息进行建模问题,提出基于异质图卷积神经网络的论点对抽取模型.该模型在评审段和反驳段中构建异质图,定义2种不同类型的节点及4种不同类型的边,通过关系图卷积神经网络来更新图中节点的表示.提出位置感知的句子对生成器,利用旋转位置编码来建模评审段和反驳段句子间的相对位置信息.在RR-passage和RR-submission-v2数据集上进行实验,实验结果表明,提出模型的性能均优于所有的基线模型.这表明通过构建异质图区分不同的节点类型和边的类型,设计位置感知的句子对生成器,能够提升论点对抽取模型的效果.

关键词：论辩挖掘论点对抽取图神经网络旋转位置编码自然语言处理

整合之维:关于主题性工作坊设计教学模式的建构

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南京艺术学院学报（美术与设计） 2024年第4期 183-189,I0003页

作者：丁雅晴安徽艺术学院设计学院安徽合肥230011

当下新文科建设对设计教育提出的要求之一,是探讨与实验即有现代课程学理支持,具有一定交叉性与综合性,又能体现特点及形成优势的课程结构与教学模式。本文以安徽艺术学院设计学院的新课程模式建构为例,讨论如何建构系列性主题设计工作... 详细信息

当下新文科建设对设计教育提出的要求之一,是探讨与实验即有现代课程学理支持,具有一定交叉性与综合性,又能体现特点及形成优势的课程结构与教学模式。本文以安徽艺术学院设计学院的新课程模式建构为例,讨论如何建构系列性主题设计工作坊教学框架,并以地域资源作为整合途径,展开一系列教研实验,编撰与实施了有效的教案文本与作业设计。

关键词：整合课程结构工作坊主题性地域资源

技术何以“赋情”:融合新闻的情感叙事语言及修辞实践

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新闻与写作 2024年第1期 14-25页

作者：刘涛薛雅心暨南大学新闻与传播学院

发生在人文社科领域的“情感转向”,深刻地影响了叙事学的观念和实践。如果说传统新闻的情感叙事主要围绕人物故事讲述和情感元素使用两个维度展开,融合新闻的超链接、互动性、多模态等技术特征,则极大地拓展了情感叙事的想象力。情感... 详细信息

发生在人文社科领域的“情感转向”,深刻地影响了叙事学的观念和实践。如果说传统新闻的情感叙事主要围绕人物故事讲述和情感元素使用两个维度展开,融合新闻的超链接、互动性、多模态等技术特征,则极大地拓展了情感叙事的想象力。情感叙事强调的是以“诉诸情感”为基本导向,通过情感化的语言和模式来讲述故事的叙事形式。融合新闻的情感叙事及其知识生产,主要沿着数据、互动、场景三个认识维度展开,并形成了一种建立在技术“座架”基础上的新形式、新语言和新实践。在数据维度,融合新闻以可视化技术为基础,实现了从数据关系到图像关系的转换;在互动维度,融合新闻以程序修辞为基础,从故事和结构两个维度重构了情感意义的生成语言;在场景维度,融合新闻将文本、界面、身体、环境整合到一个叙事系统中,沿着技术美学和具身体验两个理论向度,再造了新闻认知的情感体验方式。

关键词：融合新闻情感叙事情感转向视觉修辞技术美学

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数字经济、相对贫困治理与中国式现代化

统计与决策 2024年第5期40卷 10-15页

作者：刘晓雅南开大学马克思主义学院天津300350

文章选取2012—2021年中国30个省份的面板数据实证检验数字经济、相对贫困治理与中国式现代化的关系,研究发现:数字经济可显著促进中国式现代化,该结论经过稳健性检验及内生性问题处理后仍成立;异质性分析发现,数字经济对中国式现代化... 详细信息

文章选取2012—2021年中国30个省份的面板数据实证检验数字经济、相对贫困治理与中国式现代化的关系,研究发现:数字经济可显著促进中国式现代化,该结论经过稳健性检验及内生性问题处理后仍成立;异质性分析发现,数字经济对中国式现代化的影响存在时间与区域上的异质性,即数字经济对2016年以后及东部地区中国式现代化的作用更强;作用机制分析表明,相对贫困治理是数字经济促进中国式现代化的关键路径。

关键词：数字经济中国式现代化数字技术相对贫困治理

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基于序列成分重组与时序自注意力机制改进TCN-BiLSTM的短期电力负荷预测

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电力系统及其自动化学报 2024年

作者：易雅雯娄素华华中科技大学电气与电子工程学院

针对区域级电力负荷预测精度较低的问题，本文提出一种基于序列成分重组与时序自注意力机制改进TCN-BiLSTM的短期负荷预测方法。该方法首先通过中心频率法确定最佳初始分解数目，进而采用变分模态分解算法将原始负荷序列分解为多个不同... 详细信息

针对区域级电力负荷预测精度较低的问题，本文提出一种基于序列成分重组与时序自注意力机制改进TCN-BiLSTM的短期负荷预测方法。该方法首先通过中心频率法确定最佳初始分解数目，进而采用变分模态分解算法将原始负荷序列分解为多个不同频率成分序列；其次，基于各成分序列的样本熵对多个成分序列进行K均值聚类，以获得最佳聚类数目的重组负荷序列分量；接下来，将各重组分量输入本文提出的负荷预测模型，获得各重组分量预测结果；最终，线性叠加各重组成分序列预测结果以获得最终负荷预测结果。算例分析表明，本文方法与其它相关对比模型相比预测均方根误差降低46.37%，模型拟合效果平均提升3.24%，表明本文方法负荷预测精度高、模型拟合效果好，适用于区域级电力负荷预测。

关键词：负荷预测变分模态分解样本熵 K均值聚类时序自注意力机制时间卷积网络双向长短期记忆网络