写作主题

摘要： 【星介绍】陆游曰:“汝果欲学诗,工夫在诗外。”我的文字,来源于我的生活。我喜欢画画,常常可以全神贯注。人们总喜欢把优美的文字比作图画,写作与绘画有许多相似之处。构图如写作,由整体到局部的构图思想与由宽泛到具体的写作主题一致;心态如写作,静下心来,脚踏实地的创作心态必不可少;进步如写作,能够走出“舒适区”,进行突破瓶颈的尝试也很重要。

摘要： ◆教学背景当词穷和观点不丰富时,怎么办?(《选择性必修·中》第一单元写作主题“深化理性思考”)◆教学意图本课提炼出前逻辑时代中国古人的思维宝贝——词语延展术,通过词语延展术的三种延展法的习练,解决学生词穷和观点枯竭的窘境,让学生变得说理有力、文思泉涌、滔滔不绝起来。

摘要： 新材料作文是在传统作文基础上出现的一种新型作文形式。结合给出的材料,需要学生自选角度,确定立意,有效行文。这种新材料作文降低了写作主题确立的难度,但是对学生文本研读和文字编辑能力提出了更高的要求。在新高考改革中如何取得高分,成为广大师生普遍关注的一个热点问题。一、新材料作文特点解读与传统的作文形式相比,新材料作文给了学生更加自由、宽泛的发挥空间。

摘要： 在传统教学观念的影响下,初中作文教学的应试功能较强,无法满足学生写作能力的提升,容易导致学生作文套路化、模板化,不利于学生语文综合能力和文学素养的提升。新课标的实施给初中语文教师提供了更多的教学指导,要求教师可以将作文教学与生活有效联系起来,让学生在身边事物的启发中发现更多写作的灵感、积累更多的写作素材,以此种方式改变他们无话可说、无句可写的情况,也能够增强学生对于写作主题和素材的理解、开发学生思维,促使其能够在写作中得到个性发展和综合素质全面提升。

摘要： 2017年版新课标中多次提及“情境”一词,旨在强调语文学习应注重增强现场感和认知感,综合提升学生的语文学习能力。其中,“情境任务驱动型作文”明显成为近几年全国卷高考作文题的形态。以2022年高考语文全国乙卷作文题为例,结合语文学科情境,提取写作的要素,建构可视化认知支架,进而生成个性之文。

摘要： 主办:语文报社中国青年报社中国语文报刊协会协办:学而思培优一、征文主题1.本届征文行动,中学组写作主题为“答卷”,小学组写作主题为“答卷·感恩·热爱”,参与学生须围绕规定主题写作。2.主题说明。“时代是出卷人,我们是答卷人,人民是阅卷人。”

摘要： 办:语文报社、中国青年报社、中国语文报刊协会协办:学而思培优一、征文主题1.本届征文行动,中学组写作主题为“答卷”,小学组写作主题为“答卷·感恩·热爱”,参与学生须围绕规定主题写作。2.主题说明。“时代是出卷人,我们是答卷人,人民是阅卷人。”2018年,改革开放40周年;2019年,中华人民共和国成立70周年;2020年,决胜全面建成小康社会;2021年,中国共产党成立100周年——在建设中国特色社会主义的进程中,中国共产党人向世界交出了一份又一份骄傲的答卷。“中国共产党立志于中华民族千秋伟业,百年恰是风华正茂!”

摘要： 六下第六单元:难忘小学生活特邀审题、点评老师:胡丽平(高级教师,平湖市教师进修学校)审题要点分析本单元的写作主题是“难忘小学生活”。在“回忆往事”和“依依惜别”两个篇章中,可写点很多,教材中列举了填写时间轴,分享难忘记忆,制作成长纪念册,举办毕业联欢会,写信、写毕业赠言等。今天就以写信为例,说说如何写好给母校的一封信。

摘要： 经过多年的探索与实践,任务驱动型作文己渐趋成熟,成为高考作文中最为常见的命题形式。由于任务驱动型作文具有很强的限制性,对写作情境、写作主题等往往有明确的规定,以致有些考生认为写任务驱动型作文无须审题。这种想法大错特错。从近几年的命题趋势来看,高考作文有了越来越具体、越来越复杂的任务要求,如果对这些具体、复杂的任务视而不见,审题不慎不严,就会在应考时满盘皆输。

摘要： 本研究对四名雅思考生进行了半结构式访谈,探讨了中国大学生对雅思写作Task2焦虑的感知来源。结果发现第一,在雅思写作Task 2中,源于对写作题目主题不熟悉的恐惧,考生普遍感到焦虑;考生还认为这种恐惧会影响写作过程写作偏离正确的命题、捏造文章内容、不令人信服的例证。第二,考生认为焦虑并非源自语言能力水平高低,相反,在备考过程中通过练习获得的自我感知语言能力降低了写作中的语言焦虑。第三,对评分或评价标准的不确定性在写作过程中未引起强烈焦虑,但在考前和考后阶段会存在潜在影响。最后本研究提出了教学启示和建议。

摘要： 本发明公开了一键批量制作主题截图的方法及系统，通过采用将制作好的手机主题jar包按照一定的目录接口存放到手机存储卡里面通过launcher（安卓系统桌面启动器）代码实现截图，保存到指定的主题目录，当一套主题截取完毕以后在切换到第二个主题，以此循环下去当切换到最后主题以后停止截图，实现了通过手机软件自动批量主题截图，尤其当主题比较多的时候，亦或桌面上出厂设置的图标有变化时，不但大大提高了效率，节省了大量人工，而且再也不用担心主题的截图和缩略图出错，达到了傻瓜式设计即不会技术的人也能达到需求的效果。

摘要： 增强BTM主题模型主题词语义相关性和主题凝聚度方法,属于文本挖掘和机器学习的交叉领域，包括下述内容：（1）文本语料获取以及预处理；（2）词向量模型构建；（3）BTM主题模型的建模；（4）词语之间语义相关性计算；（5）结合双词语义相关的主题模型的建模。本发明的双词扩展的主题模型在主题凝聚度TC值以及Js距离值上都比传统的主题模型有明显的提高。

摘要： 本发明公开了一种基于党校科研工作主题的网络爬虫系统和方法，涉及互联网搜索引擎技术领域。本发明的网络爬虫系统包括初始种子模块、爬行模块、数据库、主题相关度分析模块、排序模块、主题确立模块；网络爬虫工作方法包括：1、爬虫模块取回网页；2、调用相关度分析模块对网页进行相关度分析；3、爬行模块根据分析的结果进行网页剔除或保留动作；4、爬行模块从数据库中取出等待处理的URL；5、排序模块对网页的重要程度进行排序；6、爬行模块判断数据库中是否有新的URL。本发明通过建立一个党校科研工作主题的搜索引擎，利用主题相关度分析模块进行主题优化和网页过滤，提高了党校科研工作网页搜索的相关度和搜索信息的精准度。

摘要： 本发明公开了一键批量制作主题截图的方法及系统，通过采用将制作好的手机主题jar包按照一定的目录接口存放到手机存储卡里面 通过 launcher（安卓系统桌面启动器）代码实现截图，保存到指定的主题目录，当一套主题截取完毕以后在切换到第二个主题，以此循环下去当切换到最后主题以后停止截图，实现了通过手机软件自动批量主题截图，尤其当主题比较多的时候，亦或桌面上出厂设置的图标有变化时，不但大大提高了效率，节省了大量人工，而且再也不用担心主题的截图和缩略图出错，达到了傻瓜式设计即不会技术的人也能达到需求的效果。

摘要： 本发明揭示了一种制作主题动画的方法，包括：定义动画制作区域，主体动画在动画制作区域中制作；导入主题图库，主题图库包括与主题动画的主题相关的图形和文字；从主题图库中提取数个相关的图形，将每一个图像制作成一帧，设定每一帧的停留时间，并将这些帧按次序连接起来；从主题图库中提取数个文字，文字与图形相关，文字被插入到按次序连接起来的帧中；将按次序连接并且插入文字后的帧封装形成主题动画。本发明的制作主题动画的方法能够根据主题要求从主题图库中导入与主题相关的角色的动作图形以及语言和宣传语，组合成动画的形式，该制作主题动画的方法还可以导入音频。通过由图形、文字和音频结合在一起的主题动画，达成强的表现力。

摘要： 本申请涉及一种操作主题交换系统的方法。权限管理信息至少被部分地用在选配、窄带广播、分类和/或选择过程中。包括一种商务应用系统的选配和分类实用系统被用于完成选配、窄带广播、分类和选择。这种选配和分类实用系统可以对人和/或事(其中的非限制性实例包括软件对象)进行选配、窄带广播、分类和/或选择。这种选配和分类实用系统可以使用事先存在的分类表，这些分类表至少包括一些权限管理信息，和/或其它定性的和/或参数数据，这些数据指明和/或定义类、分类系统、类层次、类表、类分配结果、类分配结果和/或类成员资格。

摘要： 本发明公开了一种基于主题模型和用户行为数据的文本写作实时推荐方法，包括：对历史文档进行LDA主题模型建模，得到历史文档的主题特征；获取当前写作文档的文本数据，通过计算TextRank算法得到当前文档的topK关键词及词频信息；对文档关键词和各主题的topK关键词取并集；对求取并集后的文档向量与各主题主题词向量计算余弦相似度生成该文档的主题向量，对文档主题向量和各历史文档的主题向量计算余弦相似度并排序，得到相似度矩阵且归一化处理；获取历史文档写作的用户行为数据并建模，计算得到历史文档的个性化评分并归一化处理，结合主题相似度对所有文档综合评分，得到按综合评分进行排序的推荐列表并递减排序，取TOP‑N文档进行推荐。

摘要： 本发明提出一种产生主题网页与主题会议室的方法，特别是一种依主题产生主题网页及主题会议室的方法。本发明的方法可以搜寻复数个目标网站中的网络内容，并产生一主题网页，以供用户可以在浏览该主题网页时获得与该主题相关的许多内容。本发明的方法还可以于主题网页上提供一公用主题会议室或一个人主题会议室的联机方式，以便于浏览主题网页的用户们可以在公用主题会议室或个人主题会议室中进行社交沟通。

摘要： 增强BTM主题模型主题词语义相关性和主题凝聚度方法,属于文本挖掘和机器学习的交叉领域，包括下述内容：（1）文本语料获取以及预处理；（2）词向量模型构建；（3）BTM主题模型的建模；（4）词语之间语义相关性计算；（5）结合双词语义相关的主题模型的建模。本发明的双词扩展的主题模型在主题凝聚度TC值以及Js距离值上都比传统的主题模型有明显的提高。

摘要： 本发明公开一种基于流式LDA主题模型发现文档隐含主题和主题词的方法，属于机器学习的自然语言处理技术领域。在LDA模型的基础上考虑文档间主题和主题词的互相影响，对连续文档进行准确的隐含主题和主题词发现，包括随机初始化参数和选取超参数、随机生成每篇文档主题的先验分布和每个主题词的主题词分布、将文档中的词分配给某个主题、计算主题和主题词的极大似然函数和后验分布并更新所有的分布和参数、按概率对文档的主题和主题词进行降序排序输出最大概率的几个主题及其主题词五个步骤。具有可充分考虑相邻文档间主题的相互影响，得到的文档的主题分布较现有的技术更加贴近于主题的真实分布，获取文档的主题以及其主题词更加精准等优点。