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外国文学研究 2024年第1期46卷 22-36页

作者：塔蒂亚娜·尤基奇克罗地亚萨格勒布大学英语系

“悲剧现实主义”由埃里希·奥尔巴赫提出,总结了他对“模仿”以及语文学的理解。奥尔巴赫主要使用悲剧现实主义来描述19世纪小说的智识要求,但这一概念所反映的正是19世纪现代性在法国大革命后对维系及探查世界的激进历史性的迫切需求... 详细信息

“悲剧现实主义”由埃里希·奥尔巴赫提出,总结了他对“模仿”以及语文学的理解。奥尔巴赫主要使用悲剧现实主义来描述19世纪小说的智识要求,但这一概念所反映的正是19世纪现代性在法国大革命后对维系及探查世界的激进历史性的迫切需求。因此,奥尔巴赫在《模仿论》(1946)中强调了对日常生活的重点关注。奥尔巴赫于1941至1942年间在伊斯坦布尔的演说中对现实主义的阐释体现了悲剧现实主义早已主导他的思维:“悲剧”意味着现代现实主义包含希腊悲剧的睿智。同希腊悲剧一样,现代现实主义介入了世界的激进历史性,而民主的概念体系正是通过这一历史性得到商榷。鉴于此,本文聚焦奥尔巴赫在伊斯坦布尔的演说,探讨悲剧现实主义的三个层面。此三个层面奥尔巴赫皆有谈及,但未曾得到深层解释:第一,悲剧现实主义是一种用作解释历史的灾难结构,第二次世界大战即为证明;第二,19世纪英语小说乃一种迂回的现实主义;第三,影视在20世纪成为现实主义的载体。这三个层面勾勒出悲剧现实主义的隐性理论。这一理论不仅对《模仿论》进行了补充,而且指向具有普遍意义的现代性理论。

关键词：悲剧现实主义埃里希·奥尔巴赫战争悲剧小说中国原子论世界文学

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阿克苏地区农村劳动力非农就业行为及影响因素研究

阿克苏地区农村劳动力非农就业行为及影响因素研究

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作者：林园娜塔里木大学

学位级别：硕士

十九大提出的“实施乡村振兴战略”要求全面振兴农村的二、三产业,进一步推动农村劳动力转移到非农产业。2023年国家一号文件在拓宽农民增收致富频道中明确指出要促进农民就业增收,强化各项稳岗纾困政策落实,加大对中小微企业稳岗倾斜力... 详细信息

十九大提出的“实施乡村振兴战略”要求全面振兴农村的二、三产业,进一步推动农村劳动力转移到非农产业。2023年国家一号文件在拓宽农民增收致富频道中明确指出要促进农民就业增收,强化各项稳岗纾困政策落实,加大对中小微企业稳岗倾斜力度,稳定农民工就业。非农就业作为农村劳动力增收与就业的一个重要渠道,新疆阿克苏地区作为少数民族的聚集地、曾经的“三区三州”深度贫困地区之一,在全面建成小康社会后,面临着如何接续努力实现乡村振兴的重大政治民生任务。因此,研究该地区的农村劳动力非农就业行为及影响因素具有重要意义。本文从微观数据出发,通过对阿克苏地区农村劳动力的微观调研以及乡镇企业和当地政府的访谈,对阿克苏地区农村劳动力的非农就业行为及影响因素进行研究。首先论文的研究对象定为年龄在16--60(包括16岁和60岁)周岁且户籍在阿克苏地区农村的具有劳动能力的劳动人口。其次,根据研究内容对调研数据进行描述性统计分析,并结合访谈结果对造成阿克苏地区农村劳动力非农就业的现状进行原因分析。最后运用二元Logistic逐步回归模型,对阿克苏地区农村劳动力非农就业的影响因素进行定量研究,分析变量对农村劳动力非农就业行为的影响方向及影响程度,并提出本文的相关结论及政策建议。通过前五章对农村劳动力非农就业的影响因素研究得到如下结论:第一,阿克苏地区农村劳动力非农就业纳入模型的影响因素有性别、文化程度、健康状况、普通话水平、生产经营性支出;第二,阿克苏地区农村劳动力的综合素质、就业观念制约其非农就业;第三,农业产业化水平不高、乡镇企业发展不充分、城市就业成本高、就业信息来源渠道少影响阿克苏地区农村劳动力非农就业。根据研究结论提出了以下建议:第一,各方协同努力,提升阿克苏地区农村劳动力综合素质。第二,改善传统就业观念,树立正确就业观。第三,促进阿克苏地区乡镇企业充分发展。第四,提升农业产业化水平,释放更多农村劳动力。第五,降低阿克苏地区农村劳动力城市就业成本。第六,拓宽阿克苏地区农村劳动力的就业信息来源渠道。

关键词：农村劳动力非农就业阿克苏地区

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跨社交网络虚拟身份关联方法研究

跨社交网络虚拟身份关联方法研究

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作者：卢丹娜广州大学

学位级别：硕士

随着网络社交的需求不断增加,人们在不同社交平台上注册账号享受各种服务,产生了大量丰富的用户信息。跨社交网络虚拟身份关联作为社交网络分析的基础研究,旨在对不同社交网络平台属于同一自然人的网络身份账号进行关联,整合形成完整的... 详细信息

随着网络社交的需求不断增加,人们在不同社交平台上注册账号享受各种服务,产生了大量丰富的用户信息。跨社交网络虚拟身份关联作为社交网络分析的基础研究,旨在对不同社交网络平台属于同一自然人的网络身份账号进行关联,整合形成完整的网络身份信息,有利于形成全面的用户画像、精准地推荐服务以及支撑网络空间身份治理。现有的跨社交网络虚拟身份关联研究大多基于单一维度的用户信息而不能全面地刻画用户身份;基于多维度的用户信息方法却不能很好地融合多维度信息。另一方面,现有研究也没有解决不同社交网络存在的语义鸿沟问题。针对上述问题,本文从多角度开展跨社交网络虚拟身份关联方法研究。主要研究内容如下:(1)提出了一种基于用户属性的跨社交网络虚拟身份关联方法。针对用户在社交平台上只存在属性信息的情况,该方法首先提取了社交网络广泛使用的三种属性信息特征:用户名、地理位置和个人描述;然后,构建了基于Stacking的融合分类器进行虚拟身份关联。实验结果表明,该方法能发挥不同特征的优势,具有较强的泛化能力和预测性能,同时能解决基于单一属性信息方法所带来的信息模糊而导致关联不准确的问题。(2)提出了一种基于多要素融合的跨社交网络虚拟身份关联方法。针对单一要素信息不能全面刻画用户的问题,该方法融合用户属性、生成内容以及社交关系三要素信息实现虚拟身份关联。首先,使用多种方法提取用户名、发表文本及图片特征;然后,利用图卷积网络和注意力机制融合多要素;最后,使用对抗学习增强用户表示。实验结果表明,该方法能充分融合多要素信息,同时解决不同社交网络存在的语义鸿沟问题。(3)设计并实现了一个跨社交网络虚拟身份关联原型系统。针对传统分析工具不能有效地进行跨社交网络虚拟身份关联的问题,该系统将本文所提出的方法应用其中,实现了基于用户属性身份关联以及多要素融合身份关联功能。同时考虑到用户可能提供手机号、邮箱等隐私数据,设计了隐私数据身份关联模块。该系统充分考虑多种用户数据类型,提供了全方位的跨社交网络虚拟身份关联功能。

关键词：社交网络虚拟身份关联用户属性多要素融合

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环境变量对重力坝自振频率影响的机理分析与智能监控模型

环境变量对重力坝自振频率影响的机理分析与智能监控模型

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作者：袁喜娜西安理工大学

学位级别：硕士

混凝土坝等水工混凝土结构,长期处于库水、温度和时效等环境变量的作用下。这些环境变量对结构静力监测效应量的影响,可借助结构安全监控模型展示,但对结构动力特性影响规律的研究还较少。已有的研究成果表明,库水位的变化会对结构本身... 详细信息

混凝土坝等水工混凝土结构,长期处于库水、温度和时效等环境变量的作用下。这些环境变量对结构静力监测效应量的影响,可借助结构安全监控模型展示,但对结构动力特性影响规律的研究还较少。已有的研究成果表明,库水位的变化会对结构本身动力特性产生较大影响,二者之间存在复杂的非线性映射关系,而温度和时效等环境变量对结构动力特性的影响规律则更为复杂。针对建立环境变量与混凝土重力坝结构模态参数之间映射关系这一科学问题,本文基于机理分析、数值模拟和环境激励下的振动监测数据,进行了系统研究,主要的研究内容与结论如下:(1)模态参数识别是研究结构动力特性的基础。针对环境激励下混凝土重力坝模态识别面临的虚假模态剔除和控制参数选择问题,本文首先基于环境激励下某重力坝的振动监测数据,采用 HJAD(Hankel matrix Joint Approximate Diagonalization)方法对模态参数进行识别,并联合AP(Affinity Propagation)算法对稳态图进行聚类分析,以实现虚假模态的自动剔除。为了解决上述基于HJAD-AP的模态识别方法中控制参数选择的问题,提出了一种基于机器学习的模态参数的时域智能识别新方法。此方法采用随机森林(Random Forest,RF)模型对生成的HJAD-AP模态识别方法中控制参数的准随机样本进行训练,达到统计收敛标准后,从稳定图中提取稳定模态结果。数值算例和工程应用结果表明:本文提出的模态参数的时域智能识别方法为虚假模态的剔除提供了新方案,可以得到精确的模态参数,能够实现环境激励下重力坝模态参数的自动识别。(2)为了建立环境变量与重力坝结构自振频率之间的映射关系,本文采用理论推导与数值模拟相结合的方式,来分析环境变量对坝体自振频率的影响机理。通过理论分析来初步选定各种环境变量对重力坝自振频率影响因子的可能集合。其次,还采用工程实例通过有限元数值模拟的方法,进一步建立了库水位、温度、时效与自振频率之间关系的经验表达形式。(3)在环境变量影响机理分析的基础上,考虑建模过程中的不确定性问题,本文采用贝叶斯模型平均(Bayesian Model Averaging,BMA)技术,来建立重力坝自振频率安全监测的统计模型。工程应用结果表明:此统计模型可自动平衡复杂度与拟合程度,能够对因子进行选择,确定出对预测真正有贡献的输入变量,其拟合与预测精度可达到0.85以上。(4)考虑到环境变量与重力坝结构自振频率之间关系的复杂性,采用机器学习算法进一步建立重力坝自振频率的智能安全监控模型。为了解决机器学习算法中的“黑盒子”问题,本文将 SHAP(Shapley Additive Explanations)值理论和 LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)模型相结合,建立了一种具备可解释性的重力坝自振频率的智能安全监测模型。工程应用结果表明:此模型具有较高的预测精度,可达到0.89以上,此外模型还可以量化每个特征的具体贡献,从而进行全局和局部层面的解释。

关键词：混凝土重力坝模态识别贝叶斯模型平均(BMA) 可解释机器学习安全监测模型

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