未来的文具盒

圆圆来到方方家,见方方家的书桌上伏着一只小恐龙。觉得很好奇,就走过去,想摸一摸。谁知手刚触摸到小恐龙的尾巴,小恐龙就不见了。一幢摩天大楼犹如海市蜃楼,奇迹般地拔地而起。忽然,摩天大楼又变成了一只吊睛斑斓猛虎,长啸一声,张牙舞爪地向圆圆扑过来。圆圆大惊失色,连连后退。看着圆圆百思不得其解的样子,方方忍俊不禁,哈哈大笑起来。圆圆这才如梦初醒,知道是方方搞的鬼。“别再闹了,让你的‘孙悟空’现原形吧!”圆圆半嗔半喜     

席勒论美的范畴体系与人的自我生成异型同构

席勒在探讨美与人性的异型同构时，不仅考虑到了美与人性在结构上的静态对应和相同，而且也看到了美与人性在结构上的动态对应和相同。从动态上看，美与人性的异型同构实质上就是美的范畴和体系与人的自我生成的异型同构：广义的美动态地展开就是美的范畴体系，包括优美、崇高、悲剧性、喜剧性、丑等，而人性的动态展开就是人的自我生成的过程。     

技术知识的跨领域应用及潜在技术方案的识别

[目的/意义]针对企业实施技术创新战略时所面临的技术发展趋势不明朗、技术瓶颈难以突破的问题,提出一种跨领域寻找潜在技术方案的研究方法,引导企业利用跨领域研究方法解决复杂技术问题,保证技术创新的顺利进行。[方法/过程]以知识在技术领域间的流动为切入点,引入语义TRIZ中的知识发现理论,将专利摘要中抽取的SAO结构分别与P&S主题、技术领域进行匹配,绘制技术地图,描述技术知识跨领域应用现状,识别潜在技术方案。[结果/结论]以3D生物打印技术为例进行的实证分析表明,随着技术的不断发展,技术问题和技术方案的种类不断增加,技术问题在追加技术领域中的分布较为分散,而技术方案在主要技术领域中的分布更为集中。识别出的潜在技术方案具有一定的合理性和可靠性,可为企业技术创新活动的顺利进行提供更为清晰的指导和决策支持。     

传媒产业深化改革必须紧扣五个关键点北大核心

2015年12月18日至21日召开的中央经济工作会议在部署2016年经济工作时指出。经济社会发展特别是结构性改革任务十分繁重,战略上要坚持稳中求进、把握好节奏和力度,战术上要抓住关键点,主要是抓好去产能,去库存、去杠杆、降成本、补短板五大任务。     

欧美对图书馆利用孤儿作品立法的比较与启示

国际社会对图书馆孤儿作品版权问题的立法都以促进作品传播,弱化图书馆法律风险,避免数字化项目出现"资源黑洞"为目标。欧盟、美国对图书馆利用孤儿作品的立法在基本思路、架构、内容以及图书馆豁免权等方面存在差异。通过对欧美立法的比较,可以为我国开展相关立法提供借鉴和启示,包括:为图书馆单独立法、科学选择立法模式、合理安排制度细节、对图书馆给予特别关照等。     

传媒产业深化改革必须紧扣五个关键点

2015年12月18日至21日召开的中央经济工作会议在部署2016年经济工作时指出,经济社会发展特别是结构性改革任务十分繁重,战略上要坚持稳中求进、把握好节奏和力度,战术上要抓住关键点,主要是抓好去产能、去库存、去杠杆、降成本、补短板五大任务. 传媒业作为产业经济的一部分,必然要在顺应宏观经济普遍性的要求和寻找产业经济独特性的诉求中找到一个平衡点.伴随着互联网裂变式的发展,新媒体对以纸媒为代表的传统媒体形成强大冲击,报刊发行量持续减少,广告收入大幅下滑.     

李政道科学艺术观给教育的启示

李政道的科学与艺术观给数育的启示是：求实创新是教育的出路；未来教育科学与艺术并重；理论和实践相结合有利于人才的培养；科学与艺术的结合是时代发展的必然。     

图形中的整式

在整式这部分内容中,有一类与图形有关的问题,解决这类问题需要从图形中发现解题信息,然后再进行整式的加减运算.     

基于条件随机场的学术期刊中理论的自动识别方法

[目的/意义]从学术期刊中抽取其中的理论是对文献进行内容分析的前提,实现理论名称识别的自动化可以提高内容分析的效率。[方法/过程]将理论识别视为一类命名实体识别问题,总结现有的命名实体识别的常用方法,提出一个基于语义泛化思想的命名实体识别方法,选取词性、知网义原等外部知识,采用CRF模型对《情报学报》1822篇论文的标题和摘要进行实验。[结果/结论]实验表明,识别准确率最高达到95.38%,但召回率较低;训练语料规模对性能影响较大,不同程度的语义泛化方法对准确率和召回率有复杂影响。如何选择语义特征、语义标注和语义消歧是需要解决的新问题。     

基于语义和引用加权的文献主题提取研究

[目的/意义]传统的文献主题提取方法主要是通过关键词、摘要、全文等提取文献的主题内容,使得主题内容不全面或存在"噪音",而从文献内容语义出发,结合引用内容提取文献的主题,能够更加准确地提取出多文档的主题内容。[方法/过程]提出一种面向多文档的基于语义和引用加权的科技文献主题提取算法,利用文献的引用内容和关键词构建Labeled-LDA主题模型,形成文档-主题概率向量,再根据K-means聚类方法聚类文档,提取每类文档集的主题内容。[结果/结论]以PubMed生物医学数据库中的数据作为实验数据,测试该方法的可靠性,结果证明该方法能够准确、全面地提取出多文档的主题内容。