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高校图书馆消防安全工作现状及对策研究

内蒙古科技与经济 2016年第11期 155-156,158页

作者：彭博王红麻海博大连理工大学图书馆辽宁大连116024

通过一些发生在高校的火灾事故,分析高校图书馆消防安全工作存在的隐患。针对消防工作的薄弱点,提出高校图书馆应从改进安全管理制度,加强防范意识等方面入手,逐步消除隐患,为读者生命安全和国家财产安全提供可靠的保障。

关键词：高校图书馆消防安全管理制度

二手服装的社会生命史——中肯之间的跨国二手服装贸易网络

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开放时代 2024年第3期 200-212,M0008,M0009页

作者：麻博洋美国杜克大学文化人类学系

基于对中国与肯尼亚之间二手服装贸易的田野调查,本文从“物的社会生命史”这一角度详细阐述了来自中国的二手服装如何从无价值的“物”转变为肯尼亚市场中的高价值商品。二手服装在贸易网络中的流动,不仅仅被简单的供需关系推动,相反,... 详细信息

基于对中国与肯尼亚之间二手服装贸易的田野调查,本文从“物的社会生命史”这一角度详细阐述了来自中国的二手服装如何从无价值的“物”转变为肯尼亚市场中的高价值商品。二手服装在贸易网络中的流动,不仅仅被简单的供需关系推动,相反,在商品化的过程中,其本身的属性与价值也不断被不同的价值观、商业逻辑和社会文化所评估、定义与改变。除此之外,二手服装再商品化的过程也是其在地化的过程。肯尼亚等非洲国家并非被动接受来自外国的二手服装,相反,当地社会与居民会根据自身的文化与经济结构不断塑造二手服装的消费文化与市场模式。来自非洲的本土知识与价值体系深刻影响着跨国二手服装贸易的形态,因此,中国的二手服装在肯尼亚市场不仅是一种舶来的消费品,还深刻嵌入当地的社会经济与文化生产,为当地居民在经济与文化生活上提供了更多的选择。

关键词：中非关系跨国商品流动物的社会生命史二手服装

高校图书馆藏书空间规划思路研究——以大连理工大学图书馆“十四五”规划为例

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图书馆学刊 2020年第10期42卷 1-6页

作者：丁媛麻海博阎雅娜大连理工大学图书馆辽宁大连116024

在“十四五”规划编制之际,提出藏书空间规划思路,为高校图书馆空间再造的整体规划提供参考依据。通过分析图书馆空间现状,调查内外部环境,以藏书增长面临的空间紧张为出发点,对图书馆建设面积、藏书布局等进行科学规划,最终实现藏书空... 详细信息

在“十四五”规划编制之际,提出藏书空间规划思路,为高校图书馆空间再造的整体规划提供参考依据。通过分析图书馆空间现状,调查内外部环境,以藏书增长面临的空间紧张为出发点,对图书馆建设面积、藏书布局等进行科学规划,最终实现藏书空间与读者空间的协调统一可持续发展。

关键词：高校图书馆藏书空间空间规划 “十四五”规划

习近平总书记关于增强忧患意识重要论述的思维方法探析

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南昌大学学报（人文社会科学版） 2024年第2期55卷 10-17页

作者：韩锐苟海博西安交通大学马克思主义学院陕西西安710049

习近平总书记关于增强忧患意识的重要论述蕴含战略思维、历史思维和辩证思维的科学思维方法。战略思维体现在从大势上、全局上和长远上深刻阐明增强忧患意识的重大意义;历史思维体现在从中华文明演进过程、中国共产党奋斗历程以及世界... 详细信息

习近平总书记关于增强忧患意识的重要论述蕴含战略思维、历史思维和辩证思维的科学思维方法。战略思维体现在从大势上、全局上和长远上深刻阐明增强忧患意识的重大意义;历史思维体现在从中华文明演进过程、中国共产党奋斗历程以及世界政党发展进程中系统审视增强忧患意识的逻辑理路;辩证思维体现在从危与机、近与远、点与面、知与行、忧与乐的对立统一关系中深入揭示增强忧患意识的实践要求。学习和研究习近平总书记关于增强忧患意识重要论述的思维方法,对于深刻认识、理解和把握新时代增强忧患意识的极端重要性、历史必然性和实践指向性具有重要意义。

关键词：习近平忧患意识战略思维历史思维辩证思维

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CA-MFE：CNN与注意力机制多尺度的图神经小样本图像分类网络

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控制工程 2024年

作者：刘拥民肖凤姣邓伟豪麻海志中南林业科技大学计算机与信息工程学院中南林业科技大学智慧林业云研究中心

具备优异性能和强大表征能力的图神经网络，已被广泛应用于处理小样本图像分类问题。一般图神经网络特征提取模块被设计成固定的卷积神经网络（CNN），由于卷积操作的内在属性限制了其接受域，该方法在捕获全局特征信息时存在局限性，... 详细信息

具备优异性能和强大表征能力的图神经网络，已被广泛应用于处理小样本图像分类问题。一般图神经网络特征提取模块被设计成固定的卷积神经网络（CNN），由于卷积操作的内在属性限制了其接受域，该方法在捕获全局特征信息时存在局限性，且容易忽视图像的关键性特征信息。为了提取全面且关键的特征信息，提出了全新的CA-MFE算法：首先利用CNN中不同卷积核来获取多尺度局部特征信息，再根据注意力机制的全局特征提取能力，将通道和空间注意力机制进行并行处理，以此来提取多维度的全局特征信息。在mini-ImageNet和tiered-ImageNet数据集上对新模型的性能进行了全面的综合性能评估。相较于基准模型分类准确率分别提升了1.07%和1.33%；在5-way 5-shot任务中使用mini-ImageNet数据集，相较于GNN、TPN和Dynamic模型的分类准确率分别提升了11.41%、7.42%、5.38%。实验结果表明全新的CA-MFE模型对图神经小样本图像分类任务的有效性。

关键词：小样本图像分类图神经网络卷积神经网络注意力机制多尺度特征

会话含义视角下的戏剧对话翻译研究——以《卖花女》为例

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今古文创 2024年第10期 94-96页

作者：麻博满孙莉南京工业大学外国语言文学学院江苏南京211816

会话含义理论作为语用学的关键内容之一,经过多年发展已经具有较高的理论指导作用,能够被运用到翻译研究与实践之中。人物对话作为戏剧剧本中的主要内容,其翻译在戏剧翻译中占据主要地位。本文拟从会话含义理论视角切入,对经典剧作《卖... 详细信息

会话含义理论作为语用学的关键内容之一,经过多年发展已经具有较高的理论指导作用,能够被运用到翻译研究与实践之中。人物对话作为戏剧剧本中的主要内容,其翻译在戏剧翻译中占据主要地位。本文拟从会话含义理论视角切入,对经典剧作《卖花女》杨宪益译本中的人物对话翻译展开剖析,归纳其中体现的翻译策略,探究译者如何巧妙传达隐含在字里行间的会话含义。

关键词：《卖花女》会话含义戏剧对话翻译策略

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叠层模型驱动的书法文字识别方法研究

自动化学报 2024年第5期50卷 947-957页

作者：麻斯亮许勇华南理工大学计算机科学与工程学院广州510006 鹏城实验室深圳518000

基于二维图像的书法文字识别是指利用计算机视觉技术对书法文字单字图像进行识别,在古籍研究和文化传播中具有重要应用.目前书法文字识别技术已经取得了相当不错的进展,但依旧面临很多挑战,比如复杂多变的字形可能导致的识别误差,汉字... 详细信息

基于二维图像的书法文字识别是指利用计算机视觉技术对书法文字单字图像进行识别,在古籍研究和文化传播中具有重要应用.目前书法文字识别技术已经取得了相当不错的进展,但依旧面临很多挑战,比如复杂多变的字形可能导致的识别误差,汉字本身又存在较多形近字,且汉字字符类别数与其他语言文字相比更多,书法文字图像普遍存在类内差距大、类间差距小的问题.为解决这些问题,提出叠层模型驱动的书法文字识别方法(Stacked-model driven character recognition,SDCR),通过使用数据预处理、节点分离策略和叠层模型对现有单一分类模型进行改进,按照字体类别对同一类别不同字体风格的文字进行二次划分;针对类间差距小的问题,根据书法文字训练集图像识别置信度对形近字进行子集划分,针对子集进行嵌套模型增强训练,在测试阶段利用叠层模型对形近字进行二次识别,提升形近字的识别准确率.为了验证该方法的鲁棒性,在自主生成的SCUT_Calligraphy数据集和CASIA-HWDB 1.1,CASIA-AHCDB公开数据集上进行训练和测试,实验结果表明该方法在上述数据集的识别准确率均有较大幅度提升,在CASIA-HWDB 1.1、CASIA-AHCDB和自建数据集SCUT_Calligraphy上测试准确率分别达到96.33%、99.51%和99.90%,证明了该方法的有效性.

关键词：书法文字识别模型驱动节点分离叠层模型精度学习

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语用论辩学视角下法庭辩论策略研究

法制博览 2024年第8期 49-51页

作者：麻博满孙莉南京工业大学外国语言文学学院

以策略操控概念为关键的语用论辩学拓展理论，体现了论辩者为实现理想的论辩效果所付出的努力。法庭辩论作为法庭审理活动中的重要环节，以论辩的方式明确案件争议焦点并使之得以解决。本文从语用论辩学视角出发，以真实法庭辩论为语料... 详细信息

以策略操控概念为关键的语用论辩学拓展理论，体现了论辩者为实现理想的论辩效果所付出的努力。法庭辩论作为法庭审理活动中的重要环节，以论辩的方式明确案件争议焦点并使之得以解决。本文从语用论辩学视角出发，以真实法庭辩论为语料，对公诉人的论辩话语进行策略操控分析。研究发现，公诉人在论辩过程中考虑“潜在话题”“受众需求”和“表达手段”三个方面合理运用辩论技巧，有利于取得良好的庭审效果。

关键词：语用论辩学法庭辩论策略操控

基于注意力机制的轻量化YOLO v5s蓝莓检测算法

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河南农业科学 2024年第3期53卷 151-157页

作者：刘拥民张炜麻海志刘原张毅中南林业科技大学计算机与信息工程学院湖南长沙410004 中南林业科技大学智慧林业云研究中心湖南长沙410004

为实现自然环境下蓝莓的精确快速检测,在YOLO v5s的基础上提出了一种结合轻量级网络和注意力机制的改进算法。首先,在主干网络和检测头的位置去除了最大目标检测层的结构,因而降低模型的参数量,增强模型对小目标的检测能力。其次,将MHSA... 详细信息

为实现自然环境下蓝莓的精确快速检测,在YOLO v5s的基础上提出了一种结合轻量级网络和注意力机制的改进算法。首先,在主干网络和检测头的位置去除了最大目标检测层的结构,因而降低模型的参数量,增强模型对小目标的检测能力。其次,将MHSA(Multi‐head self‐attention,多头自注意力)替换了SPPF(Spatial pyramid pooling‐fast,快速空间金字塔池化)前面的C3模块,使模型学习到更全面的特征表示,增强模型对蓝莓图像中复杂空间关系和上下文信息的理解能力。最后,在C3模块中加入了S-PSA(Sequential polarized self‐attention,顺序极化自注意力),以便模型能够更好地捕捉特征图中相邻区域之间的上下文依赖关系。结果表明,改进后的YOLO v5s算法对成熟、半成熟和未成熟蓝莓的检测精度分别提升1.2、4.4、2.6百分点,平均精度提升2.7百分点,模型参数量减少76.0%。与当前主流轻量化目标检测模型相比,改进后的模型性能更加优越,能为自然环境下蓝莓采摘机器人视觉系统提供一种有效的方案。

关键词：蓝莓检测 YOLO v5s 轻量级网络注意力机制多头自注意力