家国情怀 筑梦未来

对于中国人而言,团聚是春节最重要的文化意义,也是年味儿的重要来源。“春晚”作为一档常态化“年播”节目,将千千万万家庭凝聚在了一起,相互了解、建立共情,是国人辞旧迎新的文化符号,是老百姓除夕之夜的一道精神大餐,春晚延续着传统节日固有的仪式感,而看春晚变成了一种仪式、一种习惯。春晚作为民族文化象征和传统民俗,形态上也进行着创新更迭,既展现新时代的魅力,也丰富着这一年俗的文化内涵和情怀底蕴。     

科技文献信息抽取方法浅析SSCI

文章在Web of Science等影响力较大的国际数据库中检索内容与“科技文献”和“信息抽取”相关的文献,经设定条件筛选后获得63篇相关文献。回顾相关文献,从抽取的信息与抽取的方法两个角度进行分类与分析,总结该领域已有的研究成果和存在的不足。从科技文献中抽取的信息主要为结构化信息、显式信息和隐式信息,最新最先进的抽取方法主要集中在机器学习、自然语言处理和统计学中。语义信息的抽取有一定的进步空间及挑战性,灵活结合机器学习和自然语言处理方法是处理此领域问题的未来趋势。     

网络文化类节目仪式化传播的策略探究——以《不曾遗忘的符号》为例

网络文化类节目是推进中华民族优秀传统文化创造性转化和创新性发展,增强民族文化自信的重要载体。本文在传播仪式观的视角下,以网易云音乐和新华社联合出品的网络文化类节目《不曾遗忘的符号》为典型个案,从仪式场域、仪式符号、仪式互动三个方面解构网络文化类节目的仪式设置,并在此基础上分析网络文化类节目在促进文化认同方面的巨大功用,以期对网络文化类节目提供借鉴和参考。     

修补历史,打通古今,传播文明——解析《我在故宫修文物》的文化价值

电影哲学大师认为纪实主义是客观的影像使记忆成为永恒的具象,纪录片以纪实的手法将埋藏在时间长河中的记忆以形象的现实展现在人们面前,这使得纪录片在文学中具有很高的研究价值。《我在故宫修文物》借助影像记录文物修复师的文物修复工作,通过对文物的修复过程展现今人对既往时代的文化传承,构建人们对于中华文化的认同。本文以修补历史、打通古今、传播文明为主线,从重现历史记忆、传承古老文化、主题的全新讲述三个方面入手,探索《我在故宫修文物》所蕴含的文化价值。     

化学类论文中溶液组成的规范表达

采用GB3102.8-1993中规定的量名称和量符号是规范溶液组成表达的依据和基础.该标准中列出的相关量名称和量符号可划分为"浓度"类、"分数"类和"比"类.进一步分析指出:对由SI基本量"物质的量"导出的导出量,必须遵守使用单位"摩尔"应指明物质的基本单元的使用规则;组合单位中词头的选用应符合有关词头的使用规则;量纲一的量的量值表达则需遵守相关规则.据此,就目前化学类论文中有关溶液组成的几个常见问题进行简析.     

怎样书写"毫米汞柱"的单位符号?

问在科技书刊特别是医学书刊中,表示血压时,对暂时允许使用的非法定计量单位"毫米汞柱"的符号有" mm Hg"和 "mmHg"这2种形式.究竟哪种形式正确呢?     

成群结队打天下

职场关系网是CIO们经常忽视的工作之一,而这实际上对CIO非常有用。用于访问控制和移动设备安全的多模态生物特征识别技术,无代理备份和恢复软件、语义搜索和分     

基于词汇链的应急预案主题抽取方法研究

本文针对应急预案自动主题抽取的需求,采用词汇语义相关度计算的方法,构建了一个基于词汇链算法且符合人的主观感受的主题抽取模型.模型根据应急预案文本的特点,运用了自然语言处理技术,改进了原始的词汇链生成算法,提出了一种多因素词语权重算法.通过与人工抽取主题词的实验结果相比较,该主题提取模型在查全率和查准率上都取得了较好的效果.     

基于语义的半结构化P2P网络

如何利用具有本体标注的结构化文档中的语义信息组织P2P网络,提供对基于语义的信息共享与查询的P2P网络支持,是当前P2P网络的研究热点之一.本文提出采用Peer所存储文档中的加权本体概念向量作为Peer的特征向量,通过相似度计算将Peer聚成Peer组,从而构造基于语义的半结构化P2P网络.用户的查询请求由各Peer组内的组服务器负责路由转发,组服务器计算查询请求与各路由表项之间的相似度,将查询向最有可能包含查询目标的Peer组转发.文中较全面地阐述了本体概念局部和全局权重的计算方法.由于P2P网络拓扑的建立过程和查询路由过程均基于语义信息,使得网络的各项性能与基于关键字处理的P2P网络相比,得到了较大的提高.     

基于语义扩展的个性化知识推荐系统

构建个性化知识推荐系统是数字图书馆实现个性化信息服务的有效手段,推荐服务的关键在于完整地理解用户偏好并能准确作出判断。提出了一种基于语义扩展的知识推荐方法,通过分析读者文献检索、浏览的行为提取读者偏好,利用扩展激活模型建立读者偏好档案,据此对文献资源进行匹配和分级,从而向读者提供个性化的知识推荐服务。