悖论式的论争——对近两年来文学批评界有关底层问题讨论的反思

近两年来文学批评界关于底层问题的论争实际上演变成关于知识分子话语权、话语方式的论争,话题涉及到对人文知识分子的话语方式及其价值意义的质疑与辩护,表现出的是当代人文知识分子自身的焦虑与困惑.在这一论争过程中,一方面社会学意义上的底层问题是缺席的,另一方面论争的双方有着共同的理论盲点与误区.     

Finite-time ruin probability with NQD dominated varying-tailed claims and NLOD inter-arrival times

In 2007, Chen and Ng investigated infinite-time ruin probability with constant interest force and negatively quadrant dependent and extended regularly varying-tailed claims. Following this work, the authors obtain a weakly asymptotic equivalent formula for the finite-time and infinite-time ruin probability with constant interest force, negatively quadrant dependent, and dominated varying-tailed claims and negatively lower orthant dependent inter-arrival times. In particular, when the claims are consistently varying-tailed, an asymptotic equivalent formula is presented. This research is supported by the National Science Foundation of China under Grant No. 10671139.     

论中学作文教学改革

中学作教学长期处于困境之中，只有改革才能焕发中学作教学的生机。作教学要和阅读教学紧密结合，引导学生热爱生活、热爱读书；作命题应多样化，给学生更多的自由写作的空间；教师要对学生的作充满热情，多加鼓励，要采取多种多样的作激励方式。     

寿命分布类的偏序及其应用

讨论寿命分布类ＩＦＲ和ＩＦＲＡ中元件之间的偏序关系，证明了在ＩＦＲＡ中，具有星序的两个元件的色散序和随机序是等价的。作为应用，进而研究了凸序和星序在更新计数过程中的行为特征：当系统时间序分大时，具有两种序关系的元件的更新次数也具有相应的随机序关系；即ＩＦＲ性和ＩＦＲＡ性较弱的元件的失效次数随机地小于相应性质较强的元件的失效次数。     

试论语言语境策略

交际中交际双方总是置身于一定的语境之中并受到制约，语用主体对语境的适应是交际主体和语境关系的一个重要方面。但交际主体并不总是在被动适应语境，而是在适应言语交际情景的基础上，主动地对语境因素加以调节和控制，采取一定的语境策略使交际目的顺畅达成，从而获取令人满意的交际效果。本文主要关注语言语境策略，从语音、语义和话题三个方面探讨语言语境策略实施。     

中文农业主题搜索引擎的设计与实现

用户对农业信息的需求越来越多,农业搜索引擎的开发变得十分必要.从农业搜索引擎发展状况出发,在分析研究通用搜索引擎工作原理、系统架构的基础上,设计并实现了中文农业主题搜索引擎,给出了开发过程中采用的关键技术.结果表明,能满足用户实际需求.     

城市旧区改造与城市现代化

本文以上海市为例，阐述了大城市现代化进程中旧区改造的紧迫性和必要性，分析了存在的问题，并提出了加快城市旧区改造的对策。     

论高校图书馆员的继续教育

21世纪信息技术的迅猛发展,推动了高校教育的改革,同时高校图书馆迎来新的机遇和挑战。本文阐述了高校图书馆员继续教育的必要性和意义,并提出了图书馆员继续教育的主要内容以及形式。     

在线增量标签主题模型

将文本之间存在的时序关联性元信息和文档的标签信息, 引入到隐藏Dirichlet分配模型中, 提出一种在线增量标签主题（on line labeled incremental topic model, OLT）模型. 首先, 在线增量标签主题模型优化了文本标签元信息与主题之间的映射关系; 其次, 利用动态字典增加了模型与文本的拟合程度. 该模型优化了
先验分布超参数迁移计算的连续性, 解决了隐藏Dirichlet分配(LDA)模型不能利用文本属性与主题之间的相关性进行主题发现及演变分析的问题. 实验结果表明, 所提出的在线增量标签主题模型能显著改善多标签判别精度, 提高模型的泛化能力并提升模型的运行性能.     

基于浅层语义分析的主题事件的时间识别

时间识别是自然语言处理中极其重要的课题。事件中与主题相关的时间信息体现了事件在时间维度的主题特征。当前面向事件的时间识别大多是基于句子或短语的,并采用静态时间值机制。本文提出了一个面向主题事件的时间识别模型。该模型采用参考时间动态选择机制对时间表达式规范化。结合事件抽取和浅层语义分析,将浅层语义分析结果和时间表达式进行映射,将基于句子或短语的时间识别转化为基于篇章的时间识别,从而识别主题事件片段的时间。实验表明所提出的方法使主题事件片段的时间识别的性能提高了9.6%。