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明治维新时期,西洋绘画观念和技法的引进,使日本绘画受到了极大的冲击。在1928年世界经济危机的影响下,日本国画创作协会解散。日本画逐渐在形式上恢复秩序和协调,这一时期被称为“新古典主义性质的回归”,生活在京都的上村松园是代表画家之一。上村松园师从过三位老师,分别是铃木松年、幸野梅岭、竹内栖凤,这三位老师都是京都圆山四条派画家。圆山四条派注重绘画的写生性和东方神韵,再加上上村松园对传统文化的喜爱,所以上村松园经常创作关于传统文化的作品。论文以历史事件发展为研究脉络,通过对上村松园绘画作品、艺术思想、美术活动等方向进行研究,探讨上村松园的艺术特色形成原因,结合上村松园的艺术观念,分析上村松园美人画中蕴含的艺术价值与文化底蕴。上村松园的美人画不同于浮世绘时期的木版雕刻美人画。在题材上,上村松园以独特的视角,描绘了日本谣曲中的人物、中国古典美人形象以及端庄大方的风俗美人。在创作技法上,上村松园没有像浮世绘大师那样改变时代,她结合西方绘画表现技法,又继承了传统人物画绘画技法。上村松园美人画中对于女性意识的表达是其在美术领域最具影响力的部分,她以女性特有的柔韧和对生活细腻的感受,加上自身独特的审美视角和特定的表现形式,对女性内心世界进行深入刻画。文章借助相关绘画理论、绘画作品等资料,对上村松园美人画的艺术特色进行研究,分为五章来进行论述。第一章搜集并整理国内外相关研究资料,论述上村松园美人画的研究背景及现状,阐明论文的研究目的、内容、创新点等。第二章通过对资料进行分析,论述上村松园的人生经历、美人画的界定以及日本美人画的发展概述。第三章通过对相关资料的研究,探析上村松园美人画艺术风格的成因,其中包括外在因素与内在因素。第四章是根据绘画理论与上村松园的美人画作品,对上村松园美人画的艺术特色进行分析,从题材、技法、绘画思想情感等方面进行论述。第五章从日本美术评论家、画家的评论以及对上村松园美人画的研究中,总结出上村松园美人画的艺术价值,其产生的影响,以及上村松园对中日文化的融合成果。

关键词：上村松园美人画女性意识艺术特色

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情景教学法在思政课教学中运用与实效研究

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辽宁高职学报 2022年第1期24卷 49-51页

作者：丛焱李彤沈阳职业技术学院辽宁沈阳110045

情景教学法是指利用外界的环境,实现和学生心境共鸣的教学方法。这个环境可以是人为的,也可以是客观存在的。情景越形象,效果越显著。根据高职院校学生特点,思政课堂采用情景教学法,能有效提高课堂教学质量,吸引学生的注意力。我们课题... 详细信息

情景教学法是指利用外界的环境,实现和学生心境共鸣的教学方法。这个环境可以是人为的,也可以是客观存在的。情景越形象,效果越显著。根据高职院校学生特点,思政课堂采用情景教学法,能有效提高课堂教学质量,吸引学生的注意力。我们课题团队在思政课题上致力于改革创新,情景教学法是我们教法之一,在教师主导学生配合之下,取得较好的教学效果。

关键词：思政课堂情景教学学习效果

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玉米畦作覆膜高产技术研究

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黑龙江农业科学 1994年第4期 28-31页

作者：程文学丛焱王静大庆农工商联合公司农林科

此项研究是在１９９０年预备试验的基石出上，于１９９１～１９９２年在大庆石油管理局所属各农工商分公司进行的，所谓玉米畦作是在土壤整平的基础上，运用配套畦作覆膜机在覆膜的同时做畦子。畦宽１．２米、畦上双行，畦上行距４０～... 详细信息

此项研究是在１９９０年预备试验的基石出上，于１９９１～１９９２年在大庆石油管理局所属各农工商分公司进行的，所谓玉米畦作是在土壤整平的基础上，运用配套畦作覆膜机在覆膜的同时做畦子。畦宽１．２米、畦上双行，畦上行距４０～４５厘米，畦间行距７５～８０厘米。与７０厘米垅作相比，具有合理密植（可以提高密度３０％左右），增强田间通透性，提高对面积指数，可以充分利用光、热、土壤肥力等自然资源，充分发挥覆膜增产潜力。试验结果表明：畦作覆膜产量高，两年２００公顷，平均亩产８３６．６公斤，最高亩产９９２．５公斤，平均比垅作增产３５．２％，最高增产５３．４％。亩增收８５．６元，并且，这种栽培方法容易操作，具有一定的科学性和实用性，是目前北方高寒地区玉米再高产的新途径。

关键词：玉米畦作覆盖产量

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基于特征选择和iJaya-SVR的年度电力消费预测研究

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控制与决策 2024年第3期39卷 1039-1047页

作者：高锋邵雪焱北京大学工学院北京100871 中国科学院科技战略咨询研究院北京100190

准确的电力消费预测对能源规划和政策制定具有重要意义.鉴于已有研究忽略了特征冗余以及智能优化算法控制参数不确定对预测精度的影响,引入最大相关最小冗余(MRMR)算法筛选电力消费的关键影响因素作为预测指标,提出改进的Jaya算法(iJaya... 详细信息

准确的电力消费预测对能源规划和政策制定具有重要意义.鉴于已有研究忽略了特征冗余以及智能优化算法控制参数不确定对预测精度的影响,引入最大相关最小冗余(MRMR)算法筛选电力消费的关键影响因素作为预测指标,提出改进的Jaya算法(iJaya)用于优化支持向量回归(SVR)的超参数,进而构建MRMR-iJaya-SVR预测模型.以我国的年度电力消费数据为例,对MRMR-iJaya-SVR模型的预测效果进行验证,并利用北京市的年度电力消费数据测试其鲁棒性.结果表明:iJaya算法具有较强的全局搜索能力和较好的稳定性, MRMR-iJayaSVR模型在单步预测和多步预测中的表现均优于基准模型.此外,对于不同的数据集, MRMR-iJaya-SVR模型均具有良好的鲁棒性.

关键词：特征选择改进的Jaya算法最大相关最小冗余支持向量回归混合预测模型电力消费预测

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