文字风格

摘要： 楚国文字风格——“诡”“瑰”王祖龙先生在其著作《楚书法史》中谈到,楚国文字具有强烈的“断代性”“区域性”,其一定程度上吸收并消化了北方中原、东南淮水流域、长江中下游地区的一些文字的艺术特色。在秦实现大一统前,也就是中国形成统一的文字风格之前,楚,作为少数能与秦抗衡之国,其创造的文字对后期历代小篆、隶书的文字风格都产生了深远影响。楚国在承袭殷墟甲骨文、周金文的基础上,创造了形体独特的楚系文字。

摘要： 复旦大学生命科学学院顾凡及教授深耕脑科学领域多年,在科普写作上游刃有余,形成了自己独具魅力的文字风格和叙事特点。他的作品不但受到读者的好评,还获得多个省部级与国家级奖项,如其撰写的《三磅宇宙与神奇心智》入选了“2017中国好书”、第七届中华优秀出版物奖提名奖等。《发现大脑:谁开启了我们的心智之旅》(下面简称《发现大脑》)是顾教授酝酿了十年之久的最新力作,“宝剑锋从磨砺出”,这本书最终以别开生面的方式与读者见面了。它将人类认识心智之艰难历程与脑科学家的奋斗故事相融合,既向公众普及了科学知识,又呈现了脑科学家们的求索之路与治学之道,堪称经典。全书共分为三个篇章,分别对应脑科学中的三个重要领域:脑神经基础领域、感知觉领域、记忆与意识领域。作者匠心独运地将这三个领域的发展历程,通过科学家精彩的科学人生加以还原,既生动又有画面感。

摘要： 《简妙作文》以其精妙实用的作文形式、简洁凝练的文字风格、丰富多彩的刊物内容、认真严谨的办刊态度,深受广大读者喜爱。为提高学生写作水平,学以致用,《简妙作文》特发布作文征集令,只要你敢想敢写,就能实现作家梦。还等什么,赶快拿起你的生花妙笔,共赴这场作文盛宴!

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摘要： 本文阐述了读金文、古玺札记四则，从贾子叔子屖盘的时代、铭文字体、辞例、器主姓氏等因素看，铜盘铭文中的“贾”既不是唐叔虞之後所封的“贾国”，也与晋国“贾季狐射姑”无关，而很有可能是指齐国的“贾”邑。器主“贾子叔子屖”是“贾”邑封君名为“子屖”之人。毕姓起源很早大致在西周早期，该鼎可能先归其中一人所有，後又转入另一人之手，故於器身刻写了两人的名字。印文“周耴”为人名，“耴”用於人名已见於上述《包山简》、《古玺汇编》“耴”字条。

摘要： 本文阐述了读金文、古玺札记四则，从贾子叔子屖盘的时代、铭文字体、辞例、器主姓氏等因素看，铜盘铭文中的“贾”既不是唐叔虞之後所封的“贾国”，也与晋国“贾季狐射姑”无关，而很有可能是指齐国的“贾”邑。器主“贾子叔子屖”是“贾”邑封君名为“子屖”之人。毕姓起源很早大致在西周早期，该鼎可能先归其中一人所有，後又转入另一人之手，故於器身刻写了两人的名字。印文“周耴”为人名，“耴”用於人名已见於上述《包山简》、《古玺汇编》“耴”字条。

摘要： 本文阐述了读金文、古玺札记四则，从贾子叔子屖盘的时代、铭文字体、辞例、器主姓氏等因素看，铜盘铭文中的“贾”既不是唐叔虞之後所封的“贾国”，也与晋国“贾季狐射姑”无关，而很有可能是指齐国的“贾”邑。器主“贾子叔子屖”是“贾”邑封君名为“子屖”之人。毕姓起源很早大致在西周早期，该鼎可能先归其中一人所有，後又转入另一人之手，故於器身刻写了两人的名字。印文“周耴”为人名，“耴”用於人名已见於上述《包山简》、《古玺汇编》“耴”字条。

摘要： 近年来,微信成为中国用户数量最庞大的社交软件,而作为衍生产物的微信公众平台也在微信传播中发挥着重要作用,对受众具有不可小觑的影响力.本文通过对"人民日报""政事儿""新闻哥"三个微信公众号中100篇阅读量"10万+"的新闻报道的研究,试总结出三者成功的共同点,以概括出媒体微信公众号的新闻报道技巧,对其他媒体起到借鉴与建议作用,让媒体在进行微信公众号的运营时有更佳的策略,让受众在接受新闻信息时有更好的体验,促进网络新闻报道的良性发展.

摘要： 近年来,微信成为中国用户数量最庞大的社交软件,而作为衍生产物的微信公众平台也在微信传播中发挥着重要作用,对受众具有不可小觑的影响力.本文通过对"人民日报""政事儿""新闻哥"三个微信公众号中100篇阅读量"10万+"的新闻报道的研究,试总结出三者成功的共同点,以概括出媒体微信公众号的新闻报道技巧,对其他媒体起到借鉴与建议作用,让媒体在进行微信公众号的运营时有更佳的策略,让受众在接受新闻信息时有更好的体验,促进网络新闻报道的良性发展.

摘要： 近年来,微信成为中国用户数量最庞大的社交软件,而作为衍生产物的微信公众平台也在微信传播中发挥着重要作用,对受众具有不可小觑的影响力.本文通过对"人民日报""政事儿""新闻哥"三个微信公众号中100篇阅读量"10万+"的新闻报道的研究,试总结出三者成功的共同点,以概括出媒体微信公众号的新闻报道技巧,对其他媒体起到借鉴与建议作用,让媒体在进行微信公众号的运营时有更佳的策略,让受众在接受新闻信息时有更好的体验,促进网络新闻报道的良性发展.

摘要： 近年来,微信成为中国用户数量最庞大的社交软件,而作为衍生产物的微信公众平台也在微信传播中发挥着重要作用,对受众具有不可小觑的影响力.本文通过对"人民日报""政事儿""新闻哥"三个微信公众号中100篇阅读量"10万+"的新闻报道的研究,试总结出三者成功的共同点,以概括出媒体微信公众号的新闻报道技巧,对其他媒体起到借鉴与建议作用,让媒体在进行微信公众号的运营时有更佳的策略,让受众在接受新闻信息时有更好的体验,促进网络新闻报道的良性发展.

摘要： 一种基于风格迁移的书法汉字修复方法：首先，为确保风格一致，本发明提出风格编码器，输入辅助风格字体，用于提取出拓片上完好汉字的书写风格特征；接着，为确保修复字型正确，输入待修复汉字，提供该字的宋体完整版本作为原字型参考；将上述书写风格特征、待修复汉字、参考原字型整合，三者一并输入到用于修复汉字的生成器G中，得到修复结果，用于分别提供给判别器D和结构提取器；然后，判别器D目标是鉴别生成器G的修复结果与参与连接的原型字体和输入编码器之中的风格字体，将前者判为假，后者判为真；原字型也会通过结构提取器生成带有结构特征的特征向量；通过下述的综合损失函数反向传播不断优化判别器D与生成器G,包括六个部分。

摘要： 一种中文字体风格迁移方法，特征是，对手写汉字进行无监督的风格迁移学习，在原始的对抗式生成网络的基础上，开创性地在循环生成对抗网络组成的生成器上增添了两个辅助网络，其一通过汉字分类识别残差网络同时对原图和生成器生成图提取其字体结构特征，取特定层的矩阵信息作辅助损失函数使其控制两者的字体结构一致性；其二使用风格编码器将生成器生成图的风格特征提取出来反馈给生成器进而控制两者的风格一致性。

摘要： 本发明属于文字图像处理技术领域，公开了一种多风格中国书法文字图像风格迁移方法、系统及终端，构建训练样本，训练生成对抗网络，通过标签控制多种目标风格图像对不同风格图像进行分类；利用Transformer编码器提取内容和风格特征细节，在Transformer多尺度解码器中聚焦于不同的风格特征细节；利用多尺度解码得到生成器训练生成的图片及鉴别器判别真伪结果和分类结果；将训练集输入至对抗网络，迭代更新生成器和鉴别器，生成器生成假目标混淆鉴别器，鉴别器识别真假目标，达到纳什平衡，获得多风格书法风格迁移模型。本发明提高了书法风格迁移的准确性，对中国书法文化的传承具有重要的意义。

摘要： 本发明特别涉及一种基于自适应生成对抗网络的中文字体风格迁移方法，包括如下步骤：S100、训练能够分离字体内容和风格的编码器；S200、根据训练好的编码器，构建所训练字体类别的风格特征仓库；S300、构建自适应生成对抗网络优化训练；S400、将待迁移的字体样本输入训练好的编码器生成的特征图、将迁移目标信息输入风格特征仓库生成目标字体风格特征图，并将两个特征图融合之后输入到训练好的解码器中即可生成目标字体样本。在生成目标字体的其他文字时，是通过待迁移字体的内容特征和目标字体的风格特征所融合而成的，因此迁移效果非常好。

摘要： 一种基于风格迁移的书法汉字修复方法：首先，为确保风格一致，本发明提出风格编码器，输入辅助风格字体，用于提取出拓片上完好汉字的书写风格特征；接着，为确保修复字型正确，输入待修复汉字，提供该字的宋体完整版本作为原字型参考；将上述书写风格特征、待修复汉字、参考原字型整合，三者一并输入到用于修复汉字的生成器G中，得到修复结果，用于分别提供给判别器D和结构提取器；然后，判别器D目标是鉴别生成器G的修复结果与参与连接的原型字体和输入编码器之中的风格字体，将前者判为假，后者判为真；原字型也会通过结构提取器生成带有结构特征的特征向量；通过下述的综合损失函数反向传播不断优化判别器D与生成器G,包括六个部分。

摘要： 本发明公开了一种端到端的风格一致的文字图像生成方法，所述方法包括如下步骤：步骤一、对源风格图像中的文字进行擦除，补充背景纹理，得到无文字的背景图像；步骤二、将目标文本渲染为图像并嵌入背景重建模块输出的无文字的背景图像中，在相同背景下将源图像的文本风格迁移到目标文本中。本发明采用端到端的方法，将文本风格迁移、文字擦除等工作整合为一个网络，减少中间步骤可能带来的效果和性能的损失。本发明通过使用GAN算法，能够生成更加真实、风格更一致、语义更连贯的结果。

摘要： 本发明属于文字图像处理技术领域，公开了一种中国书法文字图像风格迁移的方法、系统、智能终端，从ttf字库中制作源风格图片和目标风格图片各n张，输出图片为jpg格式，得到2n张图片，作为训练样本；源风格图片、目标风格图片训练生成对抗网络，得到生成器训练生成的图片以及鉴别器判别真伪的结果；将制作得到的训练集输入到对抗网络中，迭代更新生成器和鉴别器，生成器生成假目标混淆鉴别器，鉴别器识别真假目标提升自己的鉴别能力，直至两者达到纳什平衡，获得书法风格迁移模型。本发明克服了现有技术中的中国书法风格迁移模型输入数据必须为严格的配对数据这一缺陷；且克服了传统中国书法文字迁移模型效果差，生成效率低问题。

摘要： 本发明提供了一种基于文字风格识别的文字识别方法及装置，所述文字识别方法包括：对输入的文字图像进行文字风格的识别，并输出与所述文字图像相关联的文字风格信息；以及在训练好的用于不同文字风格的多个文字识别数据库中选择与所述文字风格信息相对应的文字识别数据库用于对所述文字图像进行文字识别。根据本发明实施例的基于文字风格识别的文字识别方法及装置在进行文字识别之前先进行文字风格的识别，基于不同的文字风格选择该文字风格的文字识别数据库用于文字识别，不仅可以提高识别效率，还可以提高识别正确率。

摘要： 本发明提供了一种基于文字风格识别的文字识别方法及装置，所述文字识别方法包括：对输入的文字图像进行文字风格的识别，并输出与所述文字图像相关联的文字风格信息；以及在训练好的用于不同文字风格的多个文字识别数据库中选择与所述文字风格信息相对应的文字识别数据库用于对所述文字图像进行文字识别。根据本发明实施例的基于文字风格识别的文字识别方法及装置在进行文字识别之前先进行文字风格的识别，基于不同的文字风格选择该文字风格的文字识别数据库用于文字识别，不仅可以提高识别效率，还可以提高识别正确率。

摘要： 本发明公开了基于关联注意力的少样本文字风格迁移方法，包括：构建训练数据集和测试数据集；训练数据集包括内容参考集、风格参考集；构建基于关联注意力的生成对抗网络，生成对抗网络包括生成器网路、鉴别器网络；设置损失函数；利用构建的损失函数训练生成对抗网络；利用测试数据集测试训练完的生成器网络，完成少样本文字风格迁移。在多对多字体的风格迁移上表现良好，模型充分提取了风格信息和内容信息，生成的字符笔画更加完整，与真实值更加相近，在多域文字风格迁移中生成更高质量、更和谐的字符图像。