精神领域

摘要： 美术欣赏是美术师范生进一步提升自我的重要途径.在图像识读、美术表现、审美判断、创意实践、文化理解五大核心素养的要求下,美术师范生通过美术欣赏活动可以掌握基本的美术知识,提升个人的美术素养,养成积极向上的审美情趣,激发创造性思维,拓宽文化知识面,促使自身全面、均衡发展.

摘要： 伊格尔顿生产性文学批评的起步是从研读和述评马舍雷的《文学生产理论》开始的,这为其日后的生产性文学批评理论的形成奠定了起点.伊格尔顿将“艺术生产”界定为在精神领域内文学批评所进行的知识生产、意义生产和价值生产.伊格尔顿的生产性文学批评理论主要在文学批评史研究中得到表述,其中尤以《文学原理引论》为要.该书的大关节目是相互关联的两大基本问题——“什么是文学”和“文学批评应如何”,诸多因素的叠加和互动为这两大基本问题提供了多种阐释的空间,使得知识增长、价值增殖和意义生产成为可能.该书从阐释学到精神分析学角度,具体演绎了生产性文学批评的种种理念和方法,将“文学批评应如何”的问题具体化.从伊格尔顿的生产性文学批评理论的缘起和传承来看,它既与精神分析批评结有不解之缘,又与马克思主义文学批评保持着天然联系,这就使之具有很强的政治性和意识形态性,而这种强烈的倾向性又往往表现为一种“政治无意识”.这一点使得他的生产性文学批评理论有着种种与众不同之处及不足之处.

摘要： 《中学政治教学参考》不但关注学术,而且关注人的发展问题,尤其关注培养什么样的人问题。在这个浮躁的社会,《中学政治教学参考》让我如坐春风,真正感受到我们需要什么。部编教材“探问生命”单元,给了我深刻启示,让我想起了政参人的办刊理念、思路、宗旨与目的,其共同价值指向都是人,都是关注、解决人的发展问题。人来到世界上,怎么活,为谁而活,如果不解决这样的问题,说什么都无用。

摘要： 精神健康是医务社会工作的重要领域之一,该院实行精神-心理-社工人才培养模式与医院-社区-家庭实践模式相结合的方式进行精神领域医务社工的培养.在发展过程中存在着具有实务经验的教师短缺、理论与实践脱节、缺乏政策支持等问题,并提出继续发挥医学院校的专业背景优势、进行合理课程配置、有针对性地引导学生进行见习与实习、积极推动医务社会工作岗位的设置等建议.

摘要： 在小学数学课堂上积极应用＂有效引导＂的教学方式,能够较好地减轻学生学习数学的压力,体会学习数学的乐趣。一、激发学习兴趣,进行＂有效引导＂要想让小学生喜欢数学,学好数学知识,其重要前提和基础就是兴趣。在实际教学课堂上,教师一定要充分激发并调动学生的求知欲及学习积极性,使学生充满学习热情。数学学科自身具有枯燥的特点,所以教师要积极应用＂有效引导＂来激发学生学习兴趣,

摘要： 以自然采光为着眼点,可以探讨建筑与光这一永恒的话题.以安徽省名人馆为具体案例,可以剖析博物馆设计中自然采光所衍生出的意义.围绕功能、美学及精神这三个层面来展开,可以讨论建筑与光、人与光、人与建筑三者之间的关系.

摘要： 由于国家经济的增长,人们的物质水平得到显著提升,精神文化领域也变得更加精彩,百姓对艺术的热情逐渐高涨.伴随着社会前进的脚步,加之艺术品鉴赏本身含有丰富多彩的文化含义与人文特性,把艺术鉴赏视作判断大众审美趋势和文化发展方向的方法有重要的意义.本文将艺术鉴赏的内在涵养作为研究基础,详细分析了艺术品鉴赏的人文含义,旨在提高百姓的精神文化内涵和生活水平,加强各个民族与国家之间的沟通,实现民族与国家之间的共同进步,从而建造更高的文化艺术价值.

摘要： 在近现代画坛上,有许多著名的书画伉俪、神仙眷侣,谢稚柳和陈佩秋就是其中备受人关注和称颂的一对。他们不仅是人生路上的伴侣,而且是艺术与精神领域的知音。他们有着相同的艺术追求和理想,在艺术创作的艰途中扶持坚守,其艺术风格既面貌迥异,又互有关联,最终都取得了非凡的艺术成就。谢稚柳的绘画,没有名师传授,属于自学成才。他初学明代画家陈洪绶,早年书画一副老莲作派,后由此上溯到宋代绘画,画风一变;继而又着力五代的董源、巨然,下行至元明清诸家,

摘要： 匠心,是这一年在精神领域最火的词。匠心到底为何？是日复一日的不偏不倚、不差分毫;是年复一年的乐而不厌、水滴石穿。一针一线、一刀一剪、一呼—吸、一德一心……匠人要耐得住寂寞,才能干锤百1517年,马丁·路德发动的风起云涌的宗教改革运动席卷整个欧洲,法国的基督新教——胡格诺派和天主教之间爆发了宗教斗争。斗争中遭到迫害的胡格诺派教徒纷纷逃离法国,投奔定居在瑞十日内瓦的另一位宗教领袖——法国的宗教改革家约翰·加尔文。加尔文派教义提倡节俭,反对奢侈,禁止教徒佩戴珠宝首饰等一切炫耀财富的行为,不允许浮华享乐,所以,教徒中的金匠和珠宝匠人为了生存,不得不想办法转行。

摘要： 《语文课程标准》指出：＂阅读是教师、学生、文本之间对话的过程。＂语文课程丰富的人文内涵对学生精神领域的影响是深广的。在学生自主阅读,进行个性化的文本解读的基础上,教师应引导学生准确把握文本的价值取向,成为文本解读的引领者。

摘要： 尤其用于防护领域、安全领域、水域养殖领域或建筑领域的网由单独的螺旋状弯曲的纵向元件(3)编织成编织物。弯曲成柱状形状或螺旋形状的单独的纵向元件(3)与相邻的纵向元件交错扭转且被如此挤压，即，编织物形成几乎平坦的平整形状且纵向元件(3)在此相应形成几乎直线的边(8a,8b;9a,9b)和在其之间的弯曲部(10a,10b;11a,11b)。弯曲部(10a,10b;11a,11b)相应弯折状地构造在长形的边(8a,8b;9a,9b)之间。由此得到带有未意料到地高的强度值的网构造。

摘要： 本发明公开了一种基于领域对抗自适应的跨领域文本情感分类方法，该方法包括：输入源领域和目标领域样本的词向量矩阵、类别标签和领域标签；利用基于卷积神经网络的特征提取模块，提取样本的低层特征；在主任务模块构建基于源领域和目标领域分布一致性的约束，将低层样本映射到再生核希尔伯特空间，学习具有可转移性的高层特征；将源领域的高层特征输入类别分类器，在减小领域差异的基础上，保证分类器对样本具备类别判别性；在辅助任务模块构建基于对抗学习的领域不变性约束，将低层特征输入具有对抗性质的领域分类器，令分类器尽可能无法判别样本所属领域，从而提取具有领域不变性的高层特征，有效解决了源领域分类器到目标领域的迁移问题。

摘要： 本发明提供了一种基于目标领域自监督学习的无监督领域适应方法和系统，包括：领域不变特征提取步骤、图像特征阶梯式领域对齐步骤、语义分割步骤、边缘生成步骤、分割图领域对齐步骤、边缘图领域对齐步骤和边缘一致约束步骤。本发明通过对目标领域实施一种有效的自监督学习，从而提高目标领域的无监督分割精度，实现良好的领域适应。

摘要： 本发明针对跨领域文本情感分类任务提出了一种多源领域适应联合学习方法与系统。此框架可以同时学习和训练多个领域的神经网络，可以从不同方面引入更丰富的监督信息。多个领域的任务可以相互补充，从而更容易得到更一般化的表示模型。特别地，本发明设计的联合训练的损失函数包括四个部分：情感分类损失、参数迁移损失、领域融合损失和防止过拟合的正则项。情感分类损失包含了源领域任务和目标领域任务上的情感分类损失，软参数迁移的方法可以有效地迁移源领域的情感知识到目标领域中，而深度领域融合可以保证在学习过程中不同领域的边际分布尽可能地相似。因此多源领域适应联合学习神经网络能够在有限的数据条件下实现更好的特征表示和泛化能力。我们在中文和英文的多领域数据集上验证了提出的多源领域适应联合学习框架，实验结果表明本发明提出的方法在跨领域文本情感分类准确率上有很大提升。

摘要： 尤其用于防护领域、安全领域、水域养殖领域或建筑领域的网由单独的螺旋状弯曲的纵向元件(3)编织成编织物。弯曲成柱状形状或螺旋形状的单独的纵向元件(3)与相邻的纵向元件交错扭转且被如此挤压，即，编织物形成几乎平坦的平整形状且纵向元件(3)在此相应形成几乎直线的边(8a,8b;9a,9b)和在其之间的弯曲部(10a,10b;11a,11b)。弯曲部(10a,10b;11a,11b)相应弯折状地构造在长形的边(8a,8b;9a,9b)之间。由此得到带有未意料到地高的强度值的网构造。

摘要： 一种基于领域间和领域内关系的跨领域推荐方法及系统，根据不同领域用户或物品间的评论信息转换为用户或物品的语义关系，构建得到跨领域异构图，并在每个领域内，利用用户或物品的语义关系构建得到单领域异构图；再在两种异构图的基础上设计基于领域间和基于领域内关系的跨领域推荐系统模型，用于同步地学习用户或物品的跨领域不变性和单领域特殊性，并通过门控融合机制生成对每个用户的个性化推荐结果。本发明通过将领域间的语义关系转换成跨领域异构图，将领域内的语义关系转换成单领域异构图的同时保留领域间和领域内关系，统一地建模高阶域间和域内关系并实现双目标跨领域推荐。

摘要： 本发明提出一种基于领域和样例级别迁移的跨领域虚假新闻检测方法和系统，包括：获取多个源领域和一个目标领域的新闻数据，作为训练数据，基于该训练数据，通过元学习的方式训练得到泛化模型；基于该目标领域的新闻数据，执行掩码语言训练任务，训练掩码语言模型，得到用于进行迁移性度量的语言模型；在该源领域的新闻数据上计算语言模型的迁移性，根据该迁移性对该源领域的新闻数据进行加权；使用该目标领域的新闻数据和加权后的源领域的新闻数据引导该泛化模型适应目标领域，得到该目标领域的虚假新闻检测模型；通过该虚假新闻检测模型完成对该目标领域新闻的虚假检测。

摘要： 本发明涉及基于领域感知的掩码子结构的多领域自适应神经机器翻译方法，属自然语言处理领域。本发明先构建一个多领域基模型，其次利用各个特定领域的数据对基模型进行微调，得到各个特定领域的领域感知掩码组件，再通过融合策略，集成得到的各个特定领域的领域感知掩码组件，得到领域感知的掩码子结构，最后利用领域感知的掩码子结构以及中英通用领域数据和特定领域的数据训练得到多领域神经机器翻译模型。本发明对中英多领域自适应神经机器翻译实现有效的性能提升，为后续领域自适应神经机器翻译等研究提供强有力的支撑，解决了对于领域自适应中存在的领域偏移和领域间的参数干扰以及通用领域灾难性遗忘等问题会造成模型泛化能力不佳的问题。

摘要： 本发明公开了一种领域自适应的无重叠实体的跨领域数据协同物品推荐算法。对目标和辅助领域数据预处理获得各自的用户‑物品偏好矩阵和用户‑物品指示矩阵；再处理获得用户之间和物品之间的相似度矩阵；根据相似度矩阵构建用户图和物品图；建立带有图正则化项的目标函数，求解目标函数获得得到最优的三个参数矩阵；用三个参数矩阵乘积来重构获得用户‑物品推荐矩阵，用用户‑物品推荐矩阵将物品推荐给用户。本发明使用领域自适应技术来对齐领域间的数据分布，确保了知识迁移的一致性，能够提高目标领域数据中的推荐性能。

摘要： 本发明涉及一种结合领域通用型语言模型的领域泛化方法，属于人工智能迁移学习技术领域。本方法综合了预训练语言模型和模型裁剪技术。首先对预训练语言模型微调，利用多个源域数据对预训练语言模型进行训练。基于微调后得到的模型，计算模型中参数的域不变分数，对域不变分数低的参数进行裁剪。最后对裁剪后的语言模型进行重训练，将训练得到领域通用型语言模型在不同数据上进行泛化性能测试。本方法解决了过度参数化的预训练语言模型中学习方差大的问题。基于本发明的领域通用型语言模型明显优于相应的基线模型，在自然语言处理领域泛化任务上取得了良好效果。