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Testing,testing,at Techtextil 2024

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China textile 2024年第2期 53-54页

Sophisticated systems for the testing of fibres and advanced materials were showcased by key members of the British textile Machinery Association(BTMA)at the forthcoming Techtextil 2024 exhibition which takes place in... 详细信息

关键词： testing text exhibition

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树立行业发展新方向——Techtextil&Texprocess 2024亮点回顾

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纺织导报 2024年第3期 41-50页

作者：张娜王佳月赵永霞中国纺织信息中心

为期4天的法兰克福国际产业用纺织品及非织造布展览会及国际纺织品及柔性材料缝制加工展览会(Techtextil&Texprocess 2024)吸引了来自全球53个国家和地区的1700家领先企业参展和来自102个国家和地区的38000名观众,展会规模再创新高,充... 详细信息

为期4天的法兰克福国际产业用纺织品及非织造布展览会及国际纺织品及柔性材料缝制加工展览会(Techtextil&Texprocess 2024)吸引了来自全球53个国家和地区的1700家领先企业参展和来自102个国家和地区的38000名观众,展会规模再创新高,充分彰显了纺织行业蓬勃的生命力与持续的创新力。

关键词：产业用纺织品纺织行业柔性材料国际纺织品展会规模发展新方向 text 法兰克福

文本的迁——浅析宋元话本中的“三怪”类小说

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文史知识 2024年第2期 90-98页

作者：王心仪北京大学中文系

宋元时期,话本与市井“说话”艺术有密切联系,因此有着很强的民间口头文学特征。和作家文学的稳定性不同,民间文学有较强的变异性。美国学者阿尔伯特·洛德在《故事的歌手》一书中如此解释:“每一次表演都是具体的歌,与此同时它又是一... 详细信息

宋元时期,话本与市井“说话”艺术有密切联系,因此有着很强的民间口头文学特征。和作家文学的稳定性不同,民间文学有较强的变异性。美国学者阿尔伯特·洛德在《故事的歌手》一书中如此解释:“每一次表演都是具体的歌,与此同时它又是一般的歌(generic song)(a text)。我们正在听的歌是‘特指的歌’(the song)(the text);每一次表演的意义又不限于表演本身;每一次表演都是一次再创造。”

关键词：民间口头文学宋元话本作家文学民间文学阿尔伯特变异性宋元时期 text

同脉相连,求同存异——2024Heimtextil新闻发布会释放intertextile春夏家纺展诸多看点!

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家纺时代 2024年第1期 8-10页

作为Heimtextil的重要伙伴,2024Heimtextil期间,intertextile家纺展的主办方代表:中国纺织工业联合会副会长、中国国际贸易促进委员会纺织行业分会常务副会长梁鹏程,中国家用纺织品行业协会会长朱晓红接受了来自CCTV、人民日报、凤凰家... 详细信息

作为Heimtextil的重要伙伴,2024Heimtextil期间,intertextile家纺展的主办方代表:中国纺织工业联合会副会长、中国国际贸易促进委员会纺织行业分会常务副会长梁鹏程,中国家用纺织品行业协会会长朱晓红接受了来自CCTV、人民日报、凤凰家居、网易、中国纺织、纺织导报、设计纪元、TrendsPlus等主流媒体和行业媒体记者的采访,就中国家纺产业发展及影响力覆盖全球的领航展会Heimtextil和intertextile家纺展的相关问题进行了解答。

关键词：求同存异家纺产业 text 纺织行业中国纺织工业纺织导报新闻发布会人民日报

Heimtextil 2024:盛况空前,定义未来

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纺织导报 2024年第2期 72-75页

作者：赵永霞不详

凭借全球性的协同合作,Heimtextil 2024为其主办方法兰克福展览集团赢得了2024年的开门红。1月9—12日,来自60个国家和地区的2 838名参展商齐聚法兰克福展览中心,参展商数量较上一年增加了25%。尽管德国境内铁路罢工热潮不退,但本届展... 详细信息

凭借全球性的协同合作,Heimtextil 2024为其主办方法兰克福展览集团赢得了2024年的开门红。1月9—12日,来自60个国家和地区的2 838名参展商齐聚法兰克福展览中心,参展商数量较上一年增加了25%。尽管德国境内铁路罢工热潮不退,但本届展会的观展人数仍然稳步增长,共有来自130个国家和地区的4.6万名观众莅临现场,创历史新高。

关键词：法兰克福展览参展商协同合作 text 主办方历史新高开门红

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微信政治经济学：基于文本分析的视角

文化创意产业

Towards high-density storage of text and images into DNA by the“Xiao-Pang”codec system

文化创意产业 2024年第1期

作者：周正兵

社交媒体从1.0时代过渡至2.0时代，已经从传统的公共产权以及自由开放，走向私有垄断的时代，公共平台与私有垄断之间的巨大张力必然引发“如何指挥”和“指向哪里”的政治经济学焦虑。本文基于政治经济学的经济、法律、技术和道德维度... 详细信息

社交媒体从1.0时代过渡至2.0时代，已经从传统的公共产权以及自由开放，走向私有垄断的时代，公共平台与私有垄断之间的巨大张力必然引发“如何指挥”和“指向哪里”的政治经济学焦虑。本文基于政治经济学的经济、法律、技术和道德维度，通过对张小龙演讲、法律协议与诉讼文件进行文本分析，描述微信政治经济学的三种叙述方式及其内涵，即描述“连接”的“简单”平台的前台道德叙事，制定信息规制构架的中台技术叙事，以及基于数据及其商业化后台的隐秘叙事。基于此，文章尝试分析资本力量如何在商业利益与公共空间、公器与私器之间实现平衡，从而构建社交媒体运作的政治经济学权利框架。基于这种权利框架的独立性与整体性，文章呼吁微信应该尽快独立出来，明晰自身的商业模式与产品策略，才有可能成就超级社交与商业平台，否则很难独自组织为独立的生态体系。

关键词：微信政治经济学文本叙事 wechat political economy text narrative

来源：人大复印报刊资料评论

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人大复印报刊资料

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Science China(Life Sciences) 2023年第6期66卷 1447-1450页

作者： Mingwei Lu Yang Wang Wei Qiang Junting Cui Yu Wang Xiaoluo Huang Junbiao Dai Shenzhen Institute of Advanced Technology Chinese Academy of SciencesShenzhen518055China Shenzhen Key Laboratory of Synthetic Genomics Guangdong Provincial Key Laboratory of Synthetic GenomicsShenzhen Institute of Synthetic BiologyShenzhen518055China

Dear Editor,The information about human civilization has been passed down through texts and images.Owing to its remarkable property,DNA has been suggested as an excellent medium for the long-term storage of texts and images.Codec systems to convert the data into A/T/C/G sequence and vice versa have become quite critical.The current well-known codec systems(Blawat et al.,2016;Church et al.,2012;Erlich and Zielinski,2017;Goldman et al.,2013;Grass et al.,2015)

关键词： images text system

A survey on deep learning for textual emotion analysis in social networks

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Digital Communications and Networks 2022年第5期8卷 745-762页

作者： Sancheng Peng Lihong Cao Yongmei Zhou Zhouhao Ouyang Aimin Yang Xinguang Li Weijia Ji Shui Yu Laboratory of Language Engineering and Computing Guangdong University of Foreign StudiesGuangzhou510006China School of English Education Guangdong University of Foreign StudiesGuangzhou510006China School of Information Science and Technology Guangdong University of Foreign StudiesGuangzhou510006China School of Computing University of LeedsWood-house LaneLeedsWest YorkshireLS29JTUnited Kingdom School of Computer Science and Intelligence Education Lingnan Normal UniversityZhanjiang 524048China BNU-UIC Institute of Artificial Intelligence and Future Networks Beijing Normal University(BNU Zhuhai)Zhuhai519087China School of Computer Science University of Technology SydneySydneyNSW 2007Australia

textual Emotion Analysis(TEA)aims to extract and analyze user emotional states in texts.Various Deep Learning(DL)methods have developed rapidly,and they have proven to be successful in many fields such as audio,image,and natural language processing.This trend has drawn increasing researchers away from traditional machine learning to DL for their scientific research.In this paper,we provide an overview of TEA based on DL methods.After introducing a background for emotion analysis that includes defining emotion,emotion classification methods,and application domains of emotion analysis,we summarize DL technology,and the word/sentence representation learning method.We then categorize existing TEA methods based on text structures and linguistic types:text-oriented monolingual methods,text conversations-oriented monolingual methods,text-oriented cross-linguistic methods,and emoji-oriented cross-linguistic methods.We close by discussing emotion analysis challenges and future research trends.We hope that our survey will assist readers in understanding the relationship between TEA and DL methods while also improving TEA development.

关键词： text Emotion analysis Deep learning Sentiment analysis Pre-training

TPRPF:a preserving framework of privacy relations based on adversarial training for texts in big data

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Frontiers of Computer Science 2022年第4期16卷 239-241页

作者： Yuhan Chai Zhe Sun Jing Qiu Lihua Yin Zhihong Tian Cyberspace Institute of Advanced Technology Guangzhou UniversityGuangzhou510006China

1Introduction texts data are used to train deep learning models in cloud servers that have the strong computing power and large storage space,which can seriously endanger the user's privacy.Specifically,the attacker can use the intercepted text representations of text data of the primary learning tasks to train an adversarial classifier to infer private attributes or private information,such as gender,age of the user,and the relation between users.

关键词： text framework computing