本主

摘要： 本主崇拜是白族独特的文化信仰,其来源可以追溯到原始巫教.在云南大理白族祖先与来自中原的文化的交流和碰撞之中,不断地将优秀的儒释道文化纳入自己的本主信仰之中,形成了一种多元的信仰体系.大理沙址村的本主文化即为其中的一个典型缩影,透过这个窗口可以看到大理地区“三教合一”的融合格局.

摘要： 本主崇拜是白族独特的文化信仰,其来源可以追溯到原始巫教。在大理白族文化与来自中原的文化的交流和碰撞中,不断地将优秀的儒释道文化纳入到自己的本主信仰之中,形成了一种多元的信仰体系。大理沙址村的本主文化即为其中的一个典型缩影,透过这个窗口可以看到大理地区"三教合一"的混融格局。

摘要： 在大理,白族的各个村落的有本主庙,当地人家家户户都有本主信仰。而各个村落所信仰的本主也不是不同的。有信 仰天上神仙的,有信仰英勇善战的将军的,有信仰善良勇猛的猎人的……而 YQ 村的本主是一位英勇的将军和她倾国倾城的夫人。

摘要： 党的十八大以来,以习近平同志为核心的党中央团结带领全国各族人民,围绕“两个一百年”奋斗目标和中华民族伟大复兴的中国梦,不断反映时代变化和实践要求,提出了一系列治国理政的新理念新思想新战略,党的十九大将其概括为习近平新时代中国特色社会主义思想。这一思想是马克思主义中国化的最新成果,是中国特色社会主义理论体系的重要组成部分。它以中国特色社会主义进入新时代为时代背景和立论依据,以坚持和发展中国特色社会主义为主题.

摘要： 关于收纳整理，日本姑娘如果认第二，那世界上就没有其他国家的姑娘敢说第一。日本主妇真是一种神奇的存在啊。比如说这位日本全职主妇。每次她料理完家务后，都会在ins上PO出家的样子，强迫症患者表示分分钟被治愈。首先整体的家居风格以纯白色和木头为主。

摘要： 2017年12月24日、25日，吉林省教育学会会长王青逯，省教育学会副会长迟长伍，省教育学会副会长、省教育学院教授李元昌，吉林市教育科学研究所所长齐林忠及吉林市教育学会办公室主任刘军到舒兰市调研校本主题研修工作的开展情况。舒兰市教育局党委书记、局长邱志强，副局长王志干参加调研。

摘要： 首先强调一个基本事实：日本主妇绝不是中国人观念里黄脸婆，也非传言中的对丈夫百依百顺，绝对服从。旅日华人作家唐辛子的观察是：“中国人对日本女人误会太深了，认为日本女人很温柔，没有主见，都是听男人的，其实完全不是这样。

摘要： 随着幼儿园课程改革的不断深入，丰富而适切的班本课程逐渐被广大教师认可。作为教师，需要时刻关注幼儿兴趣点和课程生发的契合点，在尊重幼儿学习方式的基础上，顺应他们的需求，以班本主题课程为载体，丰富教育教学的方法形式和手段，拓展教育的空间，促进幼儿全面和谐发展。

摘要： 一、主题缘起每年的5、6月是幼儿园的艺体节——棋乐赛的开展时间,通常棋乐赛都是以幼儿园策划为主,幼儿参与其中。今年的棋乐赛开始之际,幼儿们正谈论着艺体节会有什么有趣的活动。这时,教师可以捕捉幼儿们的热情和兴趣点,并鼓励已经参加小班、中班两届艺体节的大班幼儿,主动申请筹办本届棋乐赛。

摘要： 本发明公开了一种文本主题句的提取方法，根据文本体裁构建写作结构模型并计算模型各组成部分权值和对应文本块的主题价值度；迭代模型构建和价值度计算，动态调整文本处理颗粒度；以句子互信息作为相对加权值，基于权重证明构建决策树抽取文本主题句，能够应用于体裁复杂、写作结构多变、容量不定的文本主题句抽取，实现了准确、易扩展、范围广的目的。

摘要： 本申请涉及人工智能技术领域，揭示了一种文本主题的生成方法、装置、设备及存储介质，其中方法包括：对各个目标文本分别进行分词及词语去重处理得到词表；对每个目标文本进行编码得到文本编码向量；对词表中的每个词语进行编码得到词语编码向量；对各个文本编码向量进行聚类得到多个编码向量聚类集；对每个编码向量聚类集进行平均值计算得到聚类集主题向量；计算每个词语编码向量与每个聚类集主题向量之间的相似度得到目标相似度；根据词表和各个目标相似度对每个编码向量聚类集进行目标文本主题生成。捕获到了文本的语义信息，保留了词语之间的顺序信息，提高了文本主题的准确性，不需要在建模前设置自定义停用词列表、繁体转简体等复杂操作。

摘要： 本公开提供了文本主题的确定方法，涉及数据处理技术领域，尤其涉及大数据、自然语言处理等人工智能领域。具体实现方案为：在确定待处理文本对应的词序列，及词序列中每两个词在待处理文本中间隔的词数量后，可以根据每两个词在待处理文本中间隔的词数量，确定待处理文本对应的图结构，之后，可以根据词序列及图结构，确定文本对应的主题分布，然后，根据主题分布，可以确定文本对应的主题。由此，通过根据词序列及图结构，确定文本对应的主题分布，进而确定文本对应的主题，不仅使得确定的主题考虑了文本中词的语义信息，还考虑文本中各词间的依赖关系，提高了确定的主题的正确性和可靠性。

摘要： 本公开的实施例公开了用于生成文本主题信息的方法、装置、电子设备和可读介质。该方法的一具体实施方式包括：获取具有词性的词集。基于该具有词性的词集，生成实体词组和描述词组。基于该实体词组和该描述词组，生成实体主题信息集和描述主题信息集。基于该实体主题信息集和该描述主题信息集，生成第一实体主题信息集和第一描述主题信息集。将该第一实体主题信息集和该第一描述主题信息集进行组合，生成第一词段集。该实施方式细粒度地实现了不同主题之间的异质性，突显了各个主题所要表达的鲜明语义，精准地抓住了文本所要表达的核心内容。

摘要： 本申请涉及人工智能技术领域，揭示了一种基于人工智能的文本主题生成方法、装置、设备及介质，其中方法包括：获取目标文本集；对所述目标文本集中的每个所述目标文本进行句子向量生成；采用K‑Means聚类算法和预设的聚类数量，对各个所述句子向量进行聚类，得到多个句子向量聚类集；从指定句子向量聚类集对应的各个所述目标文本中分别进行TF‑IDF权重值的计算及词语提取，得到与所述指定句子向量聚类集对应的目标文本主题，其中，所述指定句子向量聚类集是任一个所述句子向量聚类集。从而实现了将统计的方法和基于语义信息的方法相结合，提高了泛化性，提高了确定的文本主题的准确性。

摘要： 本发明公开了一种基于词共现图和锚词抽取的短文本主题层次挖掘方法，包括如下步骤：S1.主题层次挖掘框架首先基于词共现图实现主题推断和锚词抽取；然后，应用关联规则挖掘频繁锚词短语；S2.采用概率排序函数量化锚词短语的覆盖面、短语化与纯度等标准，对锚词短语排序，达到寻找最具代表性的主题短语的目的。本发明构建了一种词共现图与锚词抽取相结合的方法，利用锚词具有较好解释性的特点，将主题短语挖掘转换为寻找主题中的锚词，使挖掘得到的主题短语具有更好的解释性。

摘要： 本发明提供一种基于文本主题指标的银行错报检测方法。先进行年报文本预处理；通过我国银行业的年报，利用Python工具包先进行清理获取到年报纯文本；之后对年报纯文本进行分词与去停用词；再进行时间窗口的划分，利用LDA主题模型构建主题指标；其中LDA主题模型事先确定要生成的最优主题数量；将主题指标作为输入，建立Logistic模型和KNN模型；通过构建出的主题指标，在每个时间窗口上分别构建机器学习模型；最后通过建立的两个模型进行指标的评估。通过本发明所述的方法，基于主题指标的KNN模型的精确率达到了81.63％，召回率和F1值也显著高于文本指标和财务指标。因此构建文本主题指标并利用此去识别上市公司的错报情况可行的，优于传统的识别错报的指标体系。

摘要： 本发明公开了一种结合文本主题分析、情感分析和GSVM的智慧环保宣教方法，涉及互联网技术领域，包括以下步骤，针对给定的宣传推文数据，对原始数据按照50％分位数为阈值进行划分二分类标签样本，将该样本集合及对应的诸多提取特征变量(标题文本主题、标题情感、特殊符号、发布时间、是否为头条等)作为主要的数据输入及依据进入下一环节，基于前一步骤获得的样本集合。本发明能够对数据进行预测分类，自适应的参数优化突破现有研究的预测准确率，预测准确率接近90％，为宣传者提供更具有针对性的决策指导，以提供高效、准确、实用的推文，避免资源浪费。

摘要： 本公开提供了一种面向属性网络聚类的小样本主动学习方法，包括：获取属性网络的邻接矩阵、属性矩阵和指示矩阵；利用指示矩阵记录节点的类别信息，结合属性矩阵选取各个类别的代表性节点集合；通过各矩阵得到属性网络节点的全局聚类结果和社团簇原型属性；从邻接矩阵和全局聚类结果刻画节点不确定度，获取属性网络中各个节点的总不确定度；选取不确定度最高的节点，并提取该节点的标签信息；从邻接矩阵中所有标记节点的邻接关系选择所有直接相连的邻居节点，构建子网络；获取子网络节点的聚类结果；利用全局聚类结果划分节点得出聚类结果。本公开解决了属性网络中小样本聚类问题。

摘要： 本实用新型提出了一种移动终端设备的低成本主板结构及移动终端设备，其低成本主板结构包括主板的主体、与所述主体连接的显示屏FPC、以及与所述主体分隔设置的USB板，还包括设于所述USB板上的USB板连接器、以及设于所述显示屏FPC上的突出部，所述显示屏FPC一端与所述主体连接、另一端通过所述突出部与所述USB板连接器连接。与现有技术相比，本实用新型通过一个显示屏FPC实现了显示屏与USB板的连接，节省了FPC的使用和成本，同时节省了主板占用空间，组装快速简单。