揭阳县历史沿革的争议问题

本文就古揭阳县的建制时间,县治,名称,县属,政权性质以及今揭阳抗日后的归属问题都作了论述。每个问题作者都引入各种不同看法之后才表明了自己的看法,认为揭阳建制于秦,至汉元鼎五年以前为军戍政权性质,以后才为行政建制。但吴时,揭阳并非又名南康,其县治,今说有三,即潮郡之北,揭岭之南(揭岭如饶说)和河婆说,莫衷一是。今揭阳县治也有三说,即(阝留)隍说、京岗说和玉窖说。(阝留)隍说不足取,京岗说未实现,唯玉窖说,从宋绍兴十年建治至今则已成共识。     

苏轼岭海时期的遭遇和人生反思

苏轼在贬谪岭海的八年间,在经历了贫穷潦倒的磨难之后,开始了全面的人生反思,不断进行着自我精神的超越、把自己的处世态度升华为与天地并存的精神境界,并从哲理的高度来思考人生的价值和意义、从而达到任性自适、旷放洒脱的人生境地。对此、本文将从他的生活、思想及其诗化表现和精神超越几个方面予以论述、以展示其独特的人生理念与精神风范。     

加强古诗文背诵与理解的几点做法

<正>古人云:熟读唐诗三百首,不会作诗也能吟。小学生只有背诵大量的古诗文,实现"量"的积累,才能充分地汲取古诗文的精华,得到古文化的浸润,从而丰富自己的语言。在有限的时间内,引导学生多背,实现"量"的积累,就要引导学生巧背。如果说,     

我国体育产业政策目标制定的影响因素研究

我国体育产业正处于政策红利释放的关键发展期,制定合理的体育产业政策目标有利于引导体育产业高质量发展。通过文献资料法和岭回归实证研究体育产业政策目标制定的影响因素。研究结果表明:东部地区与中部地区、西部地区体育产业政策的目标产值存在显著性差异,中部地区与西部地区体育产业政策的目标产值不存在显著性差异;国内生产总值、第二产业产值、第三产业产值、人均可支配收入、体育产业总产值对体育产业政策目标制定产生显著的正向影响,人均消费支出、森林面积和人均体育场地面积对体育产业政策目标制定不存在显著性影响;人均可支配收入是影响体育产业政策目标制定的首要因素,国内生产总值与体育产业总产值是影响体育产业政策目标制定的次要因素,第三产业产值对体育产业政策目标制定产生的影响强于第二产业产值。     

远近高低各不同——如何使文章波澜起伏

“横看成岭侧成峰,远近高低各不同。”苏轼的诗句写出了庐山气象万千的景色,也阐述了人从不同角度观察会得到不同观察结果的哲理,因而后来这也成为一种认识事物的方法论,意思是说从不同角度衡量,才能得到正确、科学的结论。而我觉得,写作也是如此。文章能否波澜起伏,全看我们能否让自己的文字富有变化,而不是平铺直叙,平淡如水。文章想要波澜起伏,首先要使文字具有动感,最简单的,就是要详略得当。起、承、转、合;描写、议论、抒情;插叙、倒叙、顺叙;悬念、伏     

浅议基于核岭回归技术的汉英机器翻译模型

基于模型学习的统计机器翻译存在过于依赖给定的平行训练句子、错误难以预测等不足,重新构建基于核岭回归技术的汉英机器翻译模型,将翻译过程看作源语言字符串到目标语言字符串之间的一个映射,输入和输出字符串都被嵌入到各自的再生核希尔伯特空间,在输入端的特征空间和输出端的特征空间之间使用岭回归的方法得到两者之间高维的映射关系,获取给定并行语料库的特征,并使用这些映射来生成机器翻译输出。经实验验证表明,基于核岭回归技术的汉英机器翻译模型能够形成相对应的准确率更高的翻译内容。     

在语文教学中培养学生的创新思维

<正>学生的创新意识并不是与生俱来,必须依赖于积极的指导和鼓励,因而教师在教学过程中要有意识、有计划地进行教育和培养。     

岭回归方法和偏最小二乘回归方法在处理多重共线性问题的实例比较

文章介绍了处理多元线性回归模型中多重共线性问题的有偏回归方法——岭回归和偏最小二乘回归,并通过实例比较了两种方法建立的回归方程的拟合效果,而偏最小二乘回归方法相对岭回归方法要更优.     

中国现当代歌剧艺术的发展初探——从《新青年》到《松毛岭之恋》

最早在西方国家发源的歌剧艺术在“五四”运动高涨时期被引入中国,在我国轰轰烈烈进行民族民主大革命的同时逐渐生根发芽发展壮大。歌剧进入解放区后开始了入乡随俗般地改革适应民族化大众化的中国歌剧。中国歌剧在结合西洋歌剧宝贵艺术的经验之上包含自己独特而有魅力的美学风格。至此,中国现代歌剧自成一派,在世界艺术中占有一席之地。     

基于组合神经网络的聚合物质量预测

介绍了一种将组合神经网络用于聚合物质量预测的方法．由定量数据建立的单一神经网络模型往往缺乏泛化能力，而使用组合神经网络模型则可以显著改善模型的泛化能力．由于在建立组合神经网络模型过程中，合适的组合权重对模型是否具有良好预测性能是非常重要的，因此采用了岭回归方法来选择合适的组合权重．所提出的方法已成功应用于PVC颗粒特性的预测研究中。研究结果表明，与单一神经网络模型相比，组合神经网络模型具有更佳的模型预测精度和鲁棒性．