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由明清小说看“称谓之不古”现象

现代语文 2024年第6期 78-83页

作者：樊瑞冬鄄城县第十二中学历史组山东鄄城274600

在称呼语的使用方面,古人往往会严格遵守礼仪规范,并表现出鲜明的阶级属性或文化阶层属性。从明代后期至清代中叶,随着商品经济的发展,传统的封建伦理道德受到冲击,社会风气发生了很大改变,这也影响到人们的思想观念、价值取向和行为规... 详细信息

在称呼语的使用方面,古人往往会严格遵守礼仪规范,并表现出鲜明的阶级属性或文化阶层属性。从明代后期至清代中叶,随着商品经济的发展,传统的封建伦理道德受到冲击,社会风气发生了很大改变,这也影响到人们的思想观念、价值取向和行为规范。蒲松龄曾在《聊斋志异》中批判“称谓之不古”现象,而在《醒世姻缘传》《儒林外史》《红楼梦》中,也出现了不顾现实身份而任意改变称呼语的描写。称呼语反映着人们的社会属性,与整个社会文化、思想背景息息相关。在古典小说中,称谓具有点石成金的效果,分析不同阶层、地位之间使用称呼语的差别,能够更深入地了解作者的创作意图,进而探寻其背后的民族心理和文化内涵。

关键词：称呼语 “称谓之不古” 明清小说社会属性民族心理

Active label distribution learning via kernel maximum mean discrepancy

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Frontiers of Computer Science 2023年第4期17卷 69-81页

作者： Xinyue DONG Tingjin LUO ruidong fan Wenzhang ZHUGE Chenping HOU College of Science National University of Defense TechnologyChangsha 410073China

Label distribution learning(LDL)is a new learning paradigm to deal with label ambiguity and many researches have achieved the prominent *** with traditional supervised learning scenarios,the annotation with label distribution is more *** use of existing active learning(AL)approaches,which aim to reduce the annotation cost in traditional learning,may lead to the degradation of their *** deal with the problem of high annotation cost in LDL,we propose the active label distribution learning via kernel maximum mean discrepancy(ALDL-kMMD)method to tackle this crucial but rarely studied ***-kMMD captures the structural information of both data and label,extracts the most representative instances from the unlabeled ones by incorporating the nonlinear model and marginal probability distribution ***,it is also able to markedly decrease the amount of queried unlabeled ***,an effective solution is proposed for the original optimization problem of ALDL-kMMD by constructing auxiliary *** effectiveness of our method is validated with experiments on the real-world datasets.

关键词： label distribution learning active learning maximum mean discrepancy auxiliary variable

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基于独立自表达学习的不完全多视图聚类

中国科学：信息科学 2022年第7期52卷 1186-1203页

作者：诸葛文章范瑞东罗廷金陶红侯臣平国防科技大学理学院海军研究院

不完全多视图聚类是通过结合多视图数据的异构不完全特征来获得数据本征结构,从而提高聚类性能的一种学习范式.在实际应用中,各个视图除了缺失某些完整样本外,还会受到缺失值与异常值的影响,使得大部分传统的不完全多视图聚类方法失效.... 详细信息

不完全多视图聚类是通过结合多视图数据的异构不完全特征来获得数据本征结构,从而提高聚类性能的一种学习范式.在实际应用中,各个视图除了缺失某些完整样本外,还会受到缺失值与异常值的影响,使得大部分传统的不完全多视图聚类方法失效.为解决上述问题,本文提出一种基于独立自表达学习的不完全多视图聚类方法.该方法通过自表达重构,补全缺失的特征的同时学习视图独有的自表达矩阵,然后为自表达矩阵添加低秩约束,更好地挖掘本征结构,并通过引入希尔伯特–施密特独立性准则来衡量不同视图间的差异性.多个数据集上的实验结果表明,所提方法在大多数情况下能取得较对比方法更优的聚类结果.

关键词：不完全多视图聚类特征任意缺失自表达差异性

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中国式花园城市:理论构建与实践路径

北京行政学院学报 2024年第3期 21-30页

作者：薄凡赵笛韩瑞栋中共北京市委党校(北京行政学院) 北京100044 国家信息中心北京100045

花园城市是生态文明潮流下营造和谐人居环境的一种理想模式,与中国本土文化和城市发展形势相结合被赋予了更丰富的内涵。中国式花园城市吸收国外花园城市建设经验,延续中华传统自然山水观意蕴,拓展现代生态都市主义理论,成为建设人与自... 详细信息

花园城市是生态文明潮流下营造和谐人居环境的一种理想模式,与中国本土文化和城市发展形势相结合被赋予了更丰富的内涵。中国式花园城市吸收国外花园城市建设经验,延续中华传统自然山水观意蕴,拓展现代生态都市主义理论,成为建设人与自然和谐共生现代化的重要载体。其特性包括系统性、人民性、人文性、生态性、强韧性等。在具体构成上以城市要件、环境要件和连通要件为支撑,涵盖微观花园要素、中观花园场景、宏观花园体系三个层次。实践方面可在景观设计上建设开敞花园空间、在空间形态上打造全域花园体系、在功能设置上营造多元花园场景、在治理方式上共享多重花园红利。

关键词：中国式花园城市习近平生态文明思想人居环境自然山水观生态营城

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双下肢钙化防御一例

中国麻风皮肤病杂志 2023年第3期39卷 184-185页

作者：李丹李晓睿闫建汶范瑞东日喀则市人民医院中西医结合科西藏日喀则857000 上海中医药大学附属龙华医院皮肤科上海200032

患者,女,56岁。双小腿红斑、结节、溃疡伴疼痛3个月。病史、临床表现结合组织病理学诊断为钙化防御。患者经治疗疼痛症状略改善,皮损无明显好转,2个月后失访。

关键词：钙化防御慢性肾功能衰竭继发性甲状旁腺功能亢进

基于可线性化Wiener过程的牵引供电设备状态检修决策研究

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铁道学报 2021年第4期43卷 51-59页

作者：林圣李楠杨超范瑞栋西南交通大学电气工程学院四川成都611756 国家电网内江供电公司四川内江641100 中铁第一勘察设计院集团有限公司陕西西安710043

针对牵引供电设备运行费用高、性能加速劣化以及实际维修效果不完美的问题,提出一种牵引供电设备状态检修决策模型。该模型采用可线性化Wiener过程反映设备运行过程中的加速劣化特性,通过正态分布刻画不完美维修后设备的劣化程度,并通... 详细信息

针对牵引供电设备运行费用高、性能加速劣化以及实际维修效果不完美的问题,提出一种牵引供电设备状态检修决策模型。该模型采用可线性化Wiener过程反映设备运行过程中的加速劣化特性,通过正态分布刻画不完美维修后设备的劣化程度,并通过定期检测确定设备劣化程度。通过遍历全寿命周期内检修情形进行分析,结合劣化程度与预防性维修阈值及失效阈值的大小关系,推导预防性维修和修复性维修实施概率的数学表达式。利用推导的公式计算检测周期和预防性维修阈值的最优组合,实现运行费用率最低的决策目标。采用Monte Carlo法对所建立的决策模型进行求解。通过某干式变压器的仿真数据,验证了状态检修决策的有效性。

关键词：状态检修可线性化Wiener过程运行费用牵引供电设备 Monte Carlo仿真

Multi-Label Image Classification with Weak Correlation Prior

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CAAI Artificial Intelligence Research 2022年第1期1卷 79-92页

作者： Xiao Ouyang ruidong fan Hong Tao Chenping Hou Department of Systems Science National University of Defense TechnologyChangsha 410073China

Image classification is vital and basic in many data analysis *** real-world images generally contain multiple diverse semantic labels,it amounts to a typical multi-label classification *** multi-label image classification relies on a large amount of training data with plenty of labels,which requires a lot of human and financial *** contrast,one can easily obtain a correlation matrix of concerned categories in current scene based on the historical image data in other application *** to perform image classification with only label correlation priors,without specific and costly annotated labels,is an important but rarely studied *** this paper,we propose a model to classify images with this kind of weak correlation *** use label correlation to recapitulate the sample similarity,employ the prior information to decompose the projection matrix when regressing the label indication matrix,and introduce the L_(2,1) norm to select features for each ***,experimental results on several image datasets demonstrate that the proposed model has distinct advantages over current state-of-the-art multi-label classification methods.

关键词： image recognition label correlation multi-label classification weakly-supervised learning

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鲁棒自加权的多视图子空间聚类

计算机科学与探索 2021年第6期15卷 1062-1073页

作者：范瑞东侯臣平国防科技大学文理学院体系科学系长沙410073

随着收集和存储数据的能力不断提高,真实数据通常由不同的表现形式(视图)组成。因此多视图学习在机器学习与模式识别领域中扮演着重要的角色。近年来,多种多视图学习方法被提出并应用于不同的实际场景中。然而,在目标函数中大部分数据... 详细信息

随着收集和存储数据的能力不断提高,真实数据通常由不同的表现形式(视图)组成。因此多视图学习在机器学习与模式识别领域中扮演着重要的角色。近年来,多种多视图学习方法被提出并应用于不同的实际场景中。然而,在目标函数中大部分数据点存在平方残差,少数误差较大的离群点很容易令目标函数失效,因此如何处理冗余数据是多视图学习面临的重要挑战。为解决上述问题,提出一种鲁棒自加权的多视图子空间聚类模型。该模型利用Frobenius范数来处理数据的平方误差的同时利用ℓ1范数来处理数据的离群点,有效地平衡了离群点与普通数据点对性能的影响。此外,与通过引入超参数来衡量不同视图对模型的影响的传统方法不同,该模型自动学习了每个视图的权重。由于该模型是一个非光滑非凸问题,很难直接求解,设计了一个有效的算法并分析了算法的收敛性和计算复杂度。相比于传统的多视图子空间聚类算法,在多个多视图数据集上的实验结果表明了算法的有效性。

关键词：鲁棒性自加权多视图子空间聚类矩阵分解

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潮州供水枢纽水情自动测报系统中的水文设计

小水电 2009年第1期 23-25页

作者：范瑞冬潮州供水枢纽管理处广东潮州521011

潮州供水枢纽水情自动测报系统是该枢纽运行管理的重要组成部分,重点介绍了该系统中的水文设计情况,从几个方面详细分析了水文预报系统的技术方案设计。表2个。

关键词：水情自动测报调度系统水文预报水库调度