南京国民政府初期发展蒙藏教育概述

南京国民政府成立之初,对发展蒙藏教育极为重视,在教育部内特设蒙藏教育司,与蒙藏委员会共同负责筹划蒙藏地区教育发展和行政管理.它们在国民政府初期,共同制定了《蒙藏教育实施方案要目》等纲领性文件,并且调查了蒙藏地区教育现状、督促蒙古地区兴办教育.蒙藏委员会整顿了蒙藏学校,并筹备建设南京、康定等几所蒙藏专门学校,还保送了大量的蒙藏籍学生入大中院校就读.可以说,这在一定程度上促进了蒙藏地区教育的发展.     

徽州文化在文房四宝及其包装设计中的体现

徽州文化在文房四宝及其包装设计上，通过包装的造型、色彩、形式、图形与文字，充溢着传统文化的语汇，传达出地域、民族及时空的信息，体现了徽州文化的内涵与意境，在包装设计发展历史上，既展现出民族艺术传统的风格，又形成了自己的特色。     

三河古镇旅游环境规划设计理念探究

合肥三河古镇有着丰富的自然、人文环境资源。在古镇的旅游环境规划设计中必须融入前卫的创新设计理念和旅游休闲理念，形成与江南六镇不同的定位与特色，形成自身独特的主题，使三河古镇的文化特色鲜活起来，动感起来，让传统文化与现代文明互动起来，激起人们的参与欲望。     

传播学视域下的《黄帝内经》医学人文精神英译探析

中医文化博大精深,包含医学科学精神和医学人文精神,两者相互统一、有机融合。中医文化要“走出去”,中医典籍的翻译至关重要,不仅要重视医学科学精神的对外传播,同时不能忽视医学人文精神。通过文献研究发现,《黄帝内经》蕴含“以人为本”“医者仁心”“医患和谐”“未病先治”等丰富的医学人文精神内涵。该文在传播学5W模式指导下,对比吴连胜、吴奇父子和李照国两个《内经》译本,探讨医学人文精神相关译文的译介策略和译介效果,通过分析提出建议：在中医典籍翻译中,译介内容需要从“重科学轻人文”到“科学和人文并重”的转换;译介主体需要兼备“古汉语—现代文”“汉语—英语”两种语际翻译能力;译介策略选择上需要灵活变通、有机互补。     

《从中国发现历史——中国中心观在美国的兴起》(增订本)内容释读及思考

第二次世界大战后,在欧洲中心观笼罩下的美国中国史研究,先后兴起了三种史观或分析框架,分别是"冲击-回应"、"传统-现代"、"帝国主义".这三种史观在特定的历史阶段对美国人认识理解中国曾起到过一定帮助,但是由于其自身所处位置的特殊性以及那种天然的"种族优越感",使得这三种史观都对中国历史有一定程度的误识.柯文在上世纪80年代撰写<从中国发现历史——中国中心观在美国的兴起>一书,对此进行了深刻的反思,并在此基础上提出了"中国中心观"的构想.这无疑对美国中国研究起到了纠偏作用,也对我们的近代史研究起到了积极的警示作用.但是,我们却不能因此从一个极端走向另一个极端,只找中国历史的特殊性,而全然无视西方在近代对中国的深刻影响.     

二语习得与外语习得的区别

二语习得和外语习得都是关于习得有别于母语的另一门语言。一方面,两者有一些共同之处。另一方面,一些因素又使它们有所区别。本文诠释了二语习得和外语习得的区别,旨在帮助读者更好地区别两者,进而提高其语言习得。     

邂逅

陌生的树,陌生的人,陌生的楼房,陌生的眼光。陌生世界带给她的孤独感,让她丝毫不能感受到环境的新鲜。屋子里很闷热,已经有半天没有出去了。她不想出去,也害怕出去。同寝室的有两位在亲切地交谈,说什么,她一点也听不懂,也不想上去和她们打招呼,唯一能做的就是躺在床上瞪着天花板出神。粉白的天花板上并没有她以前熟悉的蛛网的正忙着织网蜘蛛。唉,一切都是陌生的。开饭了,她不想去,实在是没有胃口。更主要的是害怕别人的目光。不管她走到哪里,都会有无数射线在她身上聚焦,她有这个感觉。     

一种融合LDA与CNN的社交媒体中热点舆情识别方法

【目的/意义】热点舆情识别对社交媒体监管有重要意义,已有方法大多基于语义分析和社会网络分析技 术,忽略了信息传播中隐含的动态时序信息。【方法/过程】本文利用卷积神经网络,提取热点舆情在社交网络中的 多层次传播特征;然后与主题分析模型相结合,设计了热点舆情识别方法。本方法利用了舆情热度与其传播过程 间的潜在关联,摆脱了对语义信息和社会网络信息的过度依赖,适用于历史数据匮乏或缺失的识别场景。【结果/结 论】实验表明,本方法显著提升了热点舆情的识别精确度,具有一定适应性和可扩展性。     

面向语义缺失场景的社交媒体中热门新闻识别方法研究

[目的/意义]对社交媒体中热门新闻的及时识别,有助于加速正面资讯的投送或抑制负面资讯的扩散。当前,基于自然语言处理的传统识别方法正面临社交媒体新生态的挑战：大量新闻内容以图片、音视频形式存在,缺乏用于语义及情感分析的文本。[方法/过程]对此,本文首先将社交网络划分为众多社群,并按其层次结构组织为贝叶斯网络。接着,面向社群构建基于卷积神经网络的热门新闻识别模型,模型综合考虑新闻传播的宏观统计规律及微观传播过程,以提取社群内热门新闻传播的特征。最后,利用贝叶斯推理并结合局部性的模型识别结果进行全局性热度预测。[结果/结论]实验表明,本方法在语义缺失场景下可有效识别热门新闻,其准确度强于基于语义信息的机器学习方法,模型具有良好的时效性、可扩展性和适用性。该研究有助于社交媒体的监管机构及时识别出各类不含语义信息且迅速扩散的热点内容。