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1.
陈伟 《中华武术(研究)》2021,(1):119-121
文化功能也就是"出之于人,归之于人",江口土家族"金钱杆"起于秦末时期的西楚霸王,形于族人生产生活实践中。经过研究发现,"金钱杆"是具有彰显土家族文化的独特符号、"常"与"非常"之间转换的独特节点、教化孩童的重要载体以及增强体质的独特途径的少数民族传统体育活动。本研究主要探求"金钱杆"发展逻辑,旨在为"金钱杆"的传承和发展提供有益的指导。 相似文献
2.
David Kaldewey 《Minerva》2018,56(2):161-182
This article analyzes the concept of “grand challenges” as part of a shift in how scientists and policymakers frame and communicate their respective agendas. The history of the grand challenges discourse helps to understand how identity work in science and science policy has been transformed in recent decades. Furthermore, the question is raised whether this discourse is only an indicator, or also a factor in this transformation. Building on conceptual history and historical semantics, the two parts of the article reconstruct two discursive shifts. First, the observation that in scientific communication references to “problems” are increasingly substituted by references to “challenges” indicates a broader cultural trend of how attitudes towards what is problematic have shifted in the last decades. Second, as the grand challenges discourse is rooted in the sphere of sports and competition, it introduces a specific new set of societal values and practices into the spheres of science and technology. The article concludes that this process can be characterized as the sportification of science, which contributes to self-mobilization and, ultimately, to self-optimization of the participating scientists, engineers, and policymakers. 相似文献
3.
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8.
Anthony J. Sadar 《Science & Education》2018,27(1-2):233-235
9.
[目的/意义] 经典阅读处于学生通识教育的核心环节，大学经典推荐书目在"读什么""怎么读"的核心教育环节发挥着重要作用。分析和确立大学经典推荐书目的遴选标准，探究其发展特点，对于优化经典书目编制、推动经典阅读，具有十分重要的意义。[方法/过程] 通过网络调研和电话访谈梳理部分"双一流"高校的官方经典推荐书目，分析我国高校经典推荐书目的产生过程与背景。[结果/结论] 大学经典推荐书目在遴选上重视中国传统经典，也注重借鉴西方经典；人文社会科学经典与自然科学经典遴选相对均衡；发掘元典书目新生，重视充实有价值的影响书目。同时，在阅读推广实践中，呈现出尊重阅读主体、重视首因效应发挥、丰富创新推介载体，以及差异化、层次化、定制化的发展特点，体现出高校党政领导的重视和图书馆的主动作为。 相似文献
10.
基于深度学习的中文专利自动分类方法研究 总被引：2，自引：0，他引：2
[目的/意义] 面向当前国内专利审查和专利情报分析工作中对于海量专利分类的客观需求，设计了7种基于深度学习的专利自动分类方法，对比各种方法的分类效果，从而助力专利分类效率和效果的提升。[方法/过程] 针对传统机器学习方法存在的缺陷，基于Word2Vec、CNN、RNN、Attention机制等深度学习技术，考虑专利文本语序特征、上下文特征以及分类关键特征，设计Word2Vec+TextCNN、Word2Vec+GRU、Word2Vec+BiGRU、Word2Vec+BiGRU+TextCNN等7种深度学习模型，以中国专利为例，选取IPC主分类号的"部"作为分类依据，对比这7种模型与3种传统分类模型在中文专利分类任务中的效果。[结果/结论] 实证研究效果显示，采用考虑语序特征、上下文特征及强化关键特征的深度学习方法进行中文专利分类具有更优的分类效果。 相似文献