幽默风格

摘要： 针对压抑疫情氛围,以幽默戏谑的设计风格为传统冰冷的医疗防护产品增添张力与亲和力,诠释情感化设计理念。结合设计心理学相关论述, 探讨了幽默与专业防护装备结合的可行性,推理研究出情感化设计的普适规律和反馈机制。

摘要： 杨绛译作和创作中的幽默品质既有内在的强关联性,也有外在的差异性,其译作和创作的幽默表达风格形成一种典型的相互反哺关系.在译作的幽默风格影响下,杨绛自身的本我智慧与悲悯情怀的乖讹化在其后的文学创作中展现出不同的表达形式,她慈悲冷峻地注视众生,笑中含泪地铺展幽默,睿智达观地行走世间.她丰盛、平静而又多姿多彩的文学精魂和幽默品质,留存在她的著作和译作中,成为一种宝贵的精神财富.

摘要： 无论多么宏观的文学形态演变都是经由个别作家的个别创作来完成的,正如无论多么宏观的社会历史形态都是经由个别人的实践活动来完成的一样。狄更斯和老舍的小说创作,在时间上处于19世纪中期到20世纪中期之间。这是西方的现实主义登越高峰和东方的现实主义勃然兴起的时期,其后不久,就在世界范围内开始出现了现代文学由盛而衰,现代主义文学渐次出现并极为活跃的状况,而中国的现实主义文学创作则因政治生活的剧变和苏联的大力倡导而被引入社会主义现实主义的方向。狄更斯与老舍的小说创作同属现代文学范畴,其创作风格对于幽默讽刺文学传统的认知具有直接的借鉴意义。由于幽默讽刺文学关系到文学创作主体和接受主体的审美水平和审美倾向,因此这一研究对于认识特定时代的文学审美活动方式和水平具有直接的说明意义。

摘要： 目的 探讨幽默风格与恶性肿瘤患者疼痛的相关性.方法 采用翻译并修改后的幽默风格量表、疼痛评分量表及自制的癌症患者一般情况调查表对四川省某三甲医院的100例癌症患者进行调查.结果 癌症患者疼痛评分总分为(4.57±1.87)分,幽默风格四种类型中嘲讽型幽默(r＝0.458,P＜0.01)、自贬型幽默(r＝0.292,P＜0.05)与恶性肿瘤患者疼痛呈显著正相关.结论 本研究提示嘲讽型、自贬型幽默分数越高,癌症患者疼痛程度越深.

摘要： 钱钟书学贯中西,博闻强识,往往能从平常的生活之中发现不平常,从人所皆知的普遍现象中,看出极不平常的哲理,他还把生活中并存的真理和悖论细致而巧妙地挖掘出来,又用连绵不绝的妙语和超出平常的逻辑给予分析、论证,用理论家的精锐思想和文学家的文采,给予智性表达,使散文呈现出一种与众不同的幽默风格。这种风格在《论快乐》中,也有非常明显的体现。

摘要： 鲁迅和老舍笔下幽默的作品都取材于现实生活,通过"寄悲于幽默"的表现方式,服务于当时的中国人民.此外,二人对幽默的理解和表达幽默的方式之所以有所不同,是因为他们家庭背景的影响、人生阅历的积淀以及都不同程度地受到西方文化的影响.鉴于此,本文在前人研究的基础之上对二人作品"幽默"风格的相似性和差异性做出进一步的分析.

摘要： 韩愈作为“文起八代之衰,道济天下之溺”的古文运动领袖人物,人们对其诗文多有“文以载道”的认识。对其诗歌的研究,往往也都集中在“不平则鸣”的诗学主张、“雄奇险怪”的诗歌风貌以及“以文为诗”的创作手法等。然而,这些尚不足以囊括韩愈诗学与诗歌创作的总体面貌,甚至可以说,韩愈诗歌的一个显著特征往往被忽略。韩愈的诗歌作品,自嘲、调侃、诙谐、戏谑,带有显著幽默风格(这一风格在韩文中亦有体现),这既是韩愈幽默性情的自然呈现,也成为他对诗歌创作的主观追求。被贬阳山的经历则是这一诗风得以形成与成熟的契机。中国古代文学中,幽默传统若隐若现,在讲求立德立功立言的文人眼里,幽默是容易被忽视的,但是,幽默却属于人的天性。越是富于智慧者,越具有幽默的品行,韩愈就是一个深具幽默感的文人。

摘要： 本研究通过对全国9所大学的1229名大学生的调查,了解大学生幽默风格、应对方式和社交焦虑的现状,并探讨三个变量之间的关系,试图揭示应对方式在幽默风格和社交焦虑中所起的作用.研究结论如下:(1)当前大学生使用最多的幽默风格类型是亲和型,其次是自强型和嘲讽型,使用最少的是自贬型幽默.性别上,女生较多的使用亲和型幽默,较少使用嘲讽型和自贬型幽默;年级上,大二学生更多的使用嘲讽型幽默;生源地上,农村生源大学生较多使用亲和型幽默,较少使用嘲讽型幽默;独生子女上,独生子女较多的使用嘲讽型和自贬型幽默;家庭教养方式上,民主型家庭的学生更多的使用亲和型和自强型幽默,较少使用嘲讽型和自贬型幽默;在学生干部上,学生干部较多使用亲和型、嘲讽型和自贬型幽默.学科类型上,不存在显著差异.

摘要： 一种基于神经网络和幽默特征的幽默识别方法，属于数据挖掘和自然语言处理领域，用以解决进行幽默识别的问题，要点是包括S1、幽默语料采集及预处理；S2、幽默特征提取；S3、文本的词向量表示；S4、神经网络模型构建；S5、幽默识别结果评价，效果是：对特定形式的幽默数据进行采集和预处理，根据相关成熟的幽默理论，充分考虑到幽默文本的语音特性，构造幽默的语音特征；利用幽默的模糊性特性，提取了句子中拥有同义词最多的词作为特征词并对其进行向量化；采用了深度学习方法，提取了幽默文本背后深层次的语义特征，并将幽默的语音特征和模糊性特征融合到神经网络当中，从而进行幽默识别，在数据集上的实验验证了本发明方法对幽默识别的有效性。

摘要： 本发明提供防止在使用金属风格装饰片材的金属风格成形体的制造时产生的金属风格成形体的白化现象等的产生，并且能够在更宽的温度范围内进行成形的金属层保持用薄膜、金属风格装饰片材中间体、金属风格装饰片材、金属风格成形体以及金属风格成形体的制造方法。本发明的金属层保持用薄膜包含具有透明性、且熔点为230°C～250°C的热塑性树脂。

摘要： 本发明涉及通风格栅(22，24)、通风格栅框架(10)以及通风格栅条(12，14)，并涉及用于生产通风格栅(22，24)的方法。根据本发明，所述通风格栅框架(10)包括大致处于一个平面中的水平条支座(16)和竖直条支座(18)。其结果是，同一通风格栅框架(10)可以选择性地安装水平或者竖直通风格栅条(12，14)，从而实现灵活的配置。

摘要： 本申请提供一种风格转换方法、风格转换模型的生成方法和风格转换系统，涉及图像处理领域，可以根据用户情绪为多媒体资源添加风格。该方法包括：电子设备响应于拍摄完成操作，得到第一多媒体资源；电子设备根据用户的人脸图像确定用户的情绪特征；电子设备确定第一多媒体资源的所有原始图像的Mask图像；电子设备将第一多媒体资源对应的所有原始图像数据组，输入至风格转换模型以得到第二多媒体资源；其中，每个原始图像数据组中包括：任一原始图像、任一原始图像和对应任一原始图像的情绪特征；不同的原始图像数据组中包括的任一原始图像不同；风格转换模型具备利用待处理图像、待处理图像的Mask图像和定向情绪特征得到目标图像的能力。

摘要： 本发明提供一种画面风格变换装置、画画风格变换系统以及画面风格变换方法。在该画面风格变换装置中，如果判断为用户触摸了画面上的加工用图像，则保存触摸区域TAi(步骤SE4)，然后将加工用图像的被触摸的区域中包含的像素的坐标存储在触摸区域TAi(步骤SE5)。并将以后的新的触摸区域中包含的像素的坐标也存储在触摸区域TAi中(步骤SE8)。因此，在触摸区域数据存储部中存储表示一次的触摸的区域的数据。然后，执行变换处理(步骤SE10)。因此，每当一次触摸结束，加工用图像的被触摸的区域中的画面风格会变化，用户能够体会到向画布画画的这种感觉。

摘要： 一种基于神经网络和幽默特征的幽默识别方法，属于数据挖掘和自然语言处理领域，用以解决进行幽默识别的问题，要点是包括S1、幽默语料采集及预处理；S2、幽默特征提取；S3、文本的词向量表示；S4、神经网络模型构建；S5、幽默识别结果评价，效果是：对特定形式的幽默数据进行采集和预处理，根据相关成熟的幽默理论，充分考虑到幽默文本的语音特性，构造幽默的语音特征；利用幽默的模糊性特性，提取了句子中拥有同义词最多的词作为特征词并对其进行向量化；采用了深度学习方法，提取了幽默文本背后深层次的语义特征，并将幽默的语音特征和模糊性特征融合到神经网络当中，从而进行幽默识别，在数据集上的实验验证了本发明方法对幽默识别的有效性。

摘要： 本公开提供了一种语音风格迁移模型的训练、语音风格迁移方法及装置，涉及人工智能技术领域，尤其涉及语音合成领域。该方法包括：将样本音频的声谱特征分别输入语音风格迁移模型的内容编码网络和说话人编码网络，得到样本音频的内容特征向量和说话人特征向量，并提取样本音频的基音频率；确定内容特征向量、说话人特征向量和基音频率的互信息；将内容特征向量、说话人特征向量和基音频率输入语音风格迁移模型的声谱解码网络，得到预测声谱特征；根据预测声谱特征和互信息，更新语音风格迁移模型的参数。该方法优化了语音风格迁移的效果。

摘要： 本发明提供了一种多风格的游戏内风格转移系统，所述生成系统流程包括，首先搭建系统所使用的神经网络模型；从数据库中取出内容图像和风格参考图像作为训练集；对风格参考图像和内容图像进行图像预处理；计算总损失(内容损失和风格损失)；根据计算的总损失，计算梯度并更新输入图像；最终将训练好的模型体系结构及其参数进行保存；系统加载模型体系结构及其参数，之后用户选择游戏内的风格；系统将游戏视频的每一帧的图像输入模型；将所述模型的输出进行渲染后复制到屏幕上进行显示，实时地提供不同风格的虚拟游戏场景。

摘要： 本发明涉及机器视觉技术领域，其公开了一种基于风格迁移的时装风格图像迁移方法，包括使用者将A内容图像和B风格图像分别上传到软件，并选择要用VGG16神经网络的特征值的层数(选择较低的层数对于图像内容的提取效果较好，对于设计师的风格特征的提取效果较差，选择较高的层数对于设计师的风格特征的提取效果较好，对于图像内容的提取效果较差)。该基于风格迁移的时装风格图像迁移方法，运用了VGG16这种成熟的规模较小的网络，能够避免设备性能不足导致的运算速度较慢和发热，使用者可以根据自身的需求选择VGG16网络的层数，从而灵活选择风格特征提取较多还是图像内容提取较多，对于商业活动更加泛用。

摘要： 本发明提出了基于风格表示与多任务学习的文本多风格迁移方法，包括以下步骤：(1)构建多语料文本图网络，(2)使用图网络技术与图嵌入算法获取图节点表示，(3)使用标签嵌入技术获取文本风格表示，(4)使用Transformer构建编码器获取融合文本风格信息的句子表示，(5)使用Transformer构建解码器对目标文本进行风格迁移，(6)使用多任务学习方法中的参数硬共享方法，构建文本多风格迁移模型。本发明使用图神经网络与标签嵌入技术获取了效果更优的文本风格表示；基于Transformer与风格表示相结合构建文本风格迁移模型，获得了更优的文本风格迁移效果；使用多任务技术构建文本多风格迁移模型，降低了不同风格之间的影响，获得了更优的文本多风格迁移效果。