检索结果-南通市图书馆

中国古代印刷术的技术演进研究——基于传播视角的东西方比较考察

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

出版发行研究 2023年第8期 106-111页

作者：施宇童兵复旦大学新闻学院河南日报报业集团

中国古代的印刷术有过完整的技术演进路线,从早期的技术准备到雕版印刷的发明,从泥活字印刷到金属活字印刷,印刷术的技术创新过程体现出信息批量复制的传播特征。本文从印刷术发展的传播视角,依次考察中国古代印刷术的技术演进,通过对... 详细信息

中国古代的印刷术有过完整的技术演进路线,从早期的技术准备到雕版印刷的发明,从泥活字印刷到金属活字印刷,印刷术的技术创新过程体现出信息批量复制的传播特征。本文从印刷术发展的传播视角,依次考察中国古代印刷术的技术演进,通过对比谷登堡印刷机的技术特征及其社会影响,尝试解决东西方对印刷术起源问题的偏见,着力阐释中国古代印刷术的历史价值,探索传播学研究印刷术的新理念与新方法。

关键词：雕版印刷活字印刷传播特征技术演进

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

大众文化语境下网络新词的传播学分析

新闻爱好者：下半月 2011年第12期 14-15页

作者：施宇河南日报报业集团

随着互联网的迅猛发展，在网络交流中出现了大量的网络新词。文章从传播环境、传播渠道、传播主体、传播内容和载体等方面分析了网络新词的出现和接受，对网络新词的规范进行了思考。

关键词：大众文化语境网络新词传播学分析

来源：博看期刊评论

在线全文

博看期刊

学校读者我要写书评

暂无评论

基于深度学习的中文短文本分类研究

基于深度学习的中文短文本分类研究

作者：施宇南京审计大学

学位级别：硕士

互联网上很大一部分信息是以文本的形式呈现给用户,文本分类已经成为网络信息处理的一个非常重要的方法。而这些数据很多都是由中文短文本组成,所以中文短文本的分类问题也是文本分类领域一个热点研究领域。近年来,以CNN和RNN为代表的... 详细信息

互联网上很大一部分信息是以文本的形式呈现给用户,文本分类已经成为网络信息处理的一个非常重要的方法。而这些数据很多都是由中文短文本组成,所以中文短文本的分类问题也是文本分类领域一个热点研究领域。近年来,以CNN和RNN为代表的深度神经网络模型在自然语言处理领域取得了一系列重大的进步。这使得深度学习成为了中文短文本分类的重要方法。针对局部特征和全局特征无法兼顾的问题,提出了一种基于BERT的多尺度特征提取的中文短文本分类方法。在特征提取的过程中,语义信息存在于不同的局部特征和全局特征中。为了能够很好的利用这些信息该模型在文本表示阶段产出的词向量和句向量都作为特征提取阶段的输入。在特征提取阶段同时使用了卷积神经网络和双向长短时记忆网络并且引入注意力机制,以保证提取的特征能同时包含相邻词的关系和句中的时序信息从而提升文本分类的准确率。通过在三个中文短文本数据集上实验证明该模型具有很好的分类能力。因为上述分类方法在分类时考虑到所有特征提取模型的输出向量,所以最后的分类结果受特征提取模型的性能影响。存在整个模型过于依赖单个表现较好的特征提取模型的问题。为了解决该问题,本文又提出了一种基于BERT与注意力的多特征融合的中文短文本分类方法。该方法增加特征融合层将各个特征提取的模型所得到的特征向量分别拼接,并将这些拼接好的向量分别进行分类从而得到多个分类结果。最后,引入机器学习中Bagging算法的取多数票法进行最终输出的判定。通过实验验证明该方法在有效的提升文本分类能力的同时摆脱了对单一特征提取模型的依赖性。

关键词：自然语言处理中文短文本分类深度学习模型融合

新手型、成手型中学化学教师教学观现状的比较与分析

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

新手型、成手型中学化学教师教学观现状的比较与分析

作者：施宇东北师范大学

学位级别：硕士

近年来,随着新一轮基础教育课程改革的全面展开,迫切要求教师改变传统的教学方式。然而,观念作为行为的先导,要改变教师的教学方式和教学行为,首先要转变教师的教学观。本文选取新手和成手两种类型的化学教师,首先通过问卷调查法了解... 详细信息

近年来,随着新一轮基础教育课程改革的全面展开,迫切要求教师改变传统的教学方式。然而,观念作为行为的先导,要改变教师的教学方式和教学行为,首先要转变教师的教学观。本文选取新手和成手两种类型的化学教师,首先通过问卷调查法了解了中学化学教师教学观的现状及两种类型化学教师教学观的差别;在问卷分析和初步得到结果的基础上,运用访谈法对有代表性的教师进行了访谈,以期更加深入地了解两种类型教师的教学观;最后,根据研究的结论提出了相关建议,希望能为广大教师的教学实践提供一些启示,同时也为后续研究提供一些参考与借鉴。本文共包括以下四个部分: 第一部分是前言。对研究背景和问题的提出、国内外研究进展情况进行了简要的介绍。第二部分是研究的理论基础。对教学观的涵义、特点、维度、类型进行了阐述,并对新手、成手型教师的分类标准进行了界定。第三部分是本文的主体部分。通过问卷调查法和访谈法对新手型、成手型化学教师的教学观进行了比较与分析,并得出了相应的结论。第四部分是结论与启示。对全文进行了总结的同时,得到了一些启示。

关键词：新手型成手型教师教学观现状比较与分析

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

改革开放40年来中国党报话语变迁与思考

新闻与写作 2018年第12期 54-58页

作者：施宇郭致杰河南日报报业集团郑州大学新闻与传播学院中国传媒大学新闻学院

改革开放40年来,中国党报在不同时期担当着特定的社会功能与历史角色,党报话语也在时代的变迁中进行转型与创新。本文通过梳理改革开放40年来中国党报话语变迁的脉络,提出对中国党报话语变迁的思考。

关键词：改革开放党报话语话语变迁舆论引导

基于CARS算法的脐橙可溶性固形物近红外在线检测

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

农业机械学报 2013年第9期44卷 138-144页

作者：刘燕德施宇蔡丽君周延睿华东交通大学机电工程学院南昌330013

采用可见/近红外光谱在线检测装置进行赣南脐橙可溶性固形物含量在线检测模型优化研究。样品以5个/s的速度运动,采集可见/近红外漫透射光谱。光谱经过预处理后,分别应用向后区间偏最小二乘法(BiPLS)、遗传算法(GA)和正自适应加权算法(CA... 详细信息

采用可见/近红外光谱在线检测装置进行赣南脐橙可溶性固形物含量在线检测模型优化研究。样品以5个/s的速度运动,采集可见/近红外漫透射光谱。光谱经过预处理后,分别应用向后区间偏最小二乘法(BiPLS)、遗传算法(GA)和正自适应加权算法(CARS)筛选特征变量,并通过外部验证评价PLS模型预测能力。一阶微分处理后经CARS筛选特征变量建立的PLS模型预测结果最优,预测相关系数和预测均方根误差分别为0.94和0.42%。结果表明CARS算法可有效简化赣南脐橙可溶性固形物可见/近红外光谱在线检测模型并提高模型的预测精度。

关键词：赣南脐橙近红外光谱在线检测 CARS变量筛选法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

信息多元传播视野下的新闻再传性研究

新闻爱好者 2011年第6期 6-7页

作者：施宇河南日报报业集团

文章明确提出'新闻再传性'的概念,分析了新闻再传性的理论基础和目前关于新闻再传性研究的现状,探讨了可读性、必读性与再传性的关系,并详细阐述了研究新闻再传性的现实意义。

关键词：新闻再传性可读性必读性

基于卷积神经网络的植物叶片图像分类算法研究

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于卷积神经网络的植物叶片图像分类算法研究

作者：施宇南宁师范大学

学位级别：硕士

植物是地球上种类最多的生物,它们广泛分布在陆地,河流,湖泊和海洋中,在生物圈的生态系统,物质循环和能量流动中处于最关键的地位,在自然界中具有不可替代的作用。了解植物的种类、特性和功能,有助于帮助人们改造环境、制作药物、发展... 详细信息

植物是地球上种类最多的生物,它们广泛分布在陆地,河流,湖泊和海洋中,在生物圈的生态系统,物质循环和能量流动中处于最关键的地位,在自然界中具有不可替代的作用。了解植物的种类、特性和功能,有助于帮助人们改造环境、制作药物、发展农业等等。因此,认识植物,不但是植物学家进行植物物种多样性研究的需要,也是普通人亲近自然,保护生态的诉求,更是全面科学素养提升的科普课程的重要内容。然而要对数目众多,彼此既有差别,又有相似的植物进行识别,需要对植物的分类体系和植物的茎、根、果实、叶片、花朵等多种特征有专业的知识,这无疑大大增加了大多数普通人认识植物的困难。相对于植物的其他部分,植物叶片的形状结构稳定,其图像也最容易采集,因而利用图像处理技术,通过叶片特征提取和对比,对植物进行正确种类识别,进而告诉用户分类结果,无疑是进行植物知识科普最好的路径。传统的植物叶片特征提取主要针对颜色、形状、大小、纹理等进行,但事实上,植物叶片具有复杂的差异变化,相同类别的叶片会存在许多细小的差异,不同种类别的叶片也可能会有形状或者纹理极为相似的情况。因此基于植物叶片图像的分类具有很大的挑战。随着深度学习的出现,卷积神经网络在图像分类任务中表现出了优异的性能。ResNet是当前最为流行的图像分类神经网络,在各种图像分类子领域中被广泛应用,但是ResNet的基础网络模型并不能很好地捕获到植物叶片类间的细粒度特征,而基于ResNet改进后提出的Res2Net模型,能够较好地提取到不同尺度的特征。同时,当下植物叶片分类多数通过数据增强的方式,增加特征的多样性来提高模型的性能,而多尺度特征提取同样能够增加特征的多样性。综上所述,本文将对卷积神经网络在植物叶片图像分类上的应用进行研究。本文针对小型植物叶片数据集提出了两种基于卷积神经网络的植物叶片图像分类方法,主要研究内容如下:一、针对传统卷积神经网络对植物叶片类间的细粒度叶片分类存在识别困难的问题,提出一种用于真实小型植物叶片图像数据集的分类算法。该算法在多尺度骨架结构模型Res2Net-50的基础上加入了多尺度特征提取模块提出了新的算法模型DMSNet(Deep Multi-Scale Network),通过增加特征的多样性来让模型从不同的角度获取细粒度特征,更适用于植物叶片图像分类。二、针对DMSNet模型对植物叶片细粒度特征的关注度不够高的问题,在Res2Net网络的原有模块Basic2Block中引入新的注意力机制ECA模块进行改进,提出了ADMSNet(Attention-based Deep Multi-Scale Network)。改进后的模块称为ECA-B模块,本文把DMSNet中使用的Basic2Block全部替换成新的ECA-B模块。对比实验部分将DMSNet和ADMSNet的初始化模型与ResNet和Res2Net等传统和常用的卷积神经网络初始化模型进行对比。实验结果表明,本文提出的DMSNet和ADMSNet算法模型都优于传统的卷积神经网络算法。在消融实验中,把Res2Net-50的Basic2Block模块全部替换为ECA-B模块与ADMSNet进行对比,进一步证明多尺度特征提取模块可以很好的提升卷积神经网络模型在植物叶片图像分类上的性能。所有实验结果表明,DMSNet和ADMSNet算法模型在小型植物叶片图像数据集上的应用是可行的,它们可以有效地解决细粒度叶片分类问题。三、针对小型植物叶片图像分类问题,提出了ECSANet(Efficient Channel and Spatial Attention Network)算法。该算法的主要创新工作通过结合空间与通道注意力,在实现模型轻量化的前提下对注意力信息进行充分利用。提升了卷积神经网络模型对植物叶片的分类性能。实验部分将ECSA与常用的注意力模块在小型植物叶片图像数据集上进行对比,实验结果表明本文提出的ECSA模块在小型植物叶片数据集上性能更优于传统的注意力机制模块。为了进一步证明ECSA模块的泛化性,还在公共数据集Cifar-10上进行实验对比,实验结果表明ECSA模块在其他数据集上对骨干网络模型也有一定的性能提升。本文提出的所有算法与模型在多组对比实验中都取得了较好的效果,证明了本文提出的方法在植物叶片图像数据集中进行应用是可行的,都能够有效地解决植物叶片类间的细粒度叶片分类存在识别困难的问题。

关键词：深度学习卷积神经网络图像分类植物叶片分类

基于近红外漫反射光谱的丁香蓼叶片重金属铜含量快速检测研究

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

光谱学与光谱分析 2012年第12期32卷 3220-3224页

作者：刘燕德施宇蔡丽君华东交通大学机电工程学院江西南昌330013

植物中的重金属离子以一定形式与具有近红外吸收的有机分子基团结合,因此可以借助近红外光谱技术间接检测其重金属离子含量。研究了基于近红外漫反射光谱技术快速检测丁香蓼叶片中重金属铜含量的方法。通过不同光谱数据预处理方法的对比... 详细信息

植物中的重金属离子以一定形式与具有近红外吸收的有机分子基团结合,因此可以借助近红外光谱技术间接检测其重金属离子含量。研究了基于近红外漫反射光谱技术快速检测丁香蓼叶片中重金属铜含量的方法。通过不同光谱数据预处理方法的对比,结合偏最小二乘法,建立了丁香蓼叶内重金属铜含量近红外光谱检测定量模型。实验结果为,经过平滑处理的光谱建模效果较理想,其建立的校正相关系数为0.950,校正均方根误差为5.99;外部验证相关系数为0.923,预测均方根误差为7.38。研究表明,近红外漫反射光谱技术用于丁香蓼叶片中重金属铜含量的快速检测具有可行性。

关键词：近红外光谱丁香蓼重金属偏最小二乘法定量检测