《碧洛雪山》：从小说到电影

小说《碧洛雪山》是云南哈尼族作家存文学创作的优秀作品,改编成电影剧本《碧罗雪山》,从互文的角度看,兼具文本和前文本特色。小说《碧洛雪山》是一个表面讲述村子搬迁事件,但却深含寓言意义的故事,以社会的真实指向个人的底蕴,在民族的信仰中,具体说是在图腾文化中反衬人性的表现。文本在此建构了一个巨大的隐喻象征场所。同时,文本叙述表面为人熊矛盾,其实隐合的是人在权利面前的软弱,人与权力的矛盾。外显的杀熊情节其实与另一个潜在的体系——权利之间存在意义联系,这是一个更大的、也更为隐蔽的寓言所在。与小说比较,电影《碧罗雪山》除了人物生活的环境没变化之外,风格、主题和情节都发生了很大的改变。小说主题原本具有丰富的多向性特点,人与自然的和谐贡献了一个主题,黑暗的权利交易又贡献一个主题。影片则单纯表现人与自然在现代法律制度下的和谐守望发生了矛盾与冲突。影片按照写实主义手法对文本进行了全面改写,力图通过麦地村,还原峡谷人群一份真实的生活思考：面对现实,传统与当代如何相互选择。     

基于变换模型的本体相似度计算与本体映射(英文)

本体相似度计算是信息检索的重要研究课题并广泛应用于计算机科学的诸多领域.运用变换模型提出本体相似度计算和本体映射的新算法.通过排序学习函数,将本体图映射成实直线,将本体图中的顶点映射成对应实数.通过比较本体图中顶点所对应实数的差值来判断两个顶点的相似程度.两个实验显示,所提出的算法对计算本体相似度和建立本体映射是有效的.     

基于统计式机器学习的地理本体融合模型

针对不同领域对地理事物的认知体系差异造成了地理本体异构的问题,提出了地理本体融合模型,引入统计式机器学习的方法对概念间的关系进行自动处理,并以概念间关系在不同本体出现的频度来产生其可信度,最后形成带有统计信息和领域信息的大型地理概念空间.该模型巧妙规避概念层面繁琐的异构映射过程,融合概念空间将多个地理本体所表达的概念知识融为一体,并保持了领域内的信息,有效实现了不同认知体系之间的共享.     

煤矿安全监察认识观思辨

本文由煤矿安全监察的任务入手,对其认识观进行分析。从本体论视野分析,煤矿安全监察具有国家行政、依法监察、约束企业三个方面的本质属性;从社会管理角度看,众多社会管理目标中,煤矿安全监察的逻辑起点是组织行为安全;从事故致因理论理解,指导煤矿安全监察的基础理论应涵括哲学、行政学、公共管理学、法学、行为学、安全科学、工程科学。     

云南旅游领域知识库的构建

针对领域知识库的构建困难问题,借助于本体论（Ontology）的思想,从大量语料中自动获取领域词汇,提取领域义原,利用知网的概念描述方法来对领域词汇进行描述,从而构建领域知识库。FAQ库查重实例分析表明,领域知识库在领域问题的求解中发挥着重要作用。     

基于本体的自然语言信息抽取在软件测试中的应用

现在银行等行业的大型软件拥有非常复杂的结构,并和其他系统有数据交换,这使得需要耗费大量的业务人员做客户端测试工作,业务人员习惯于自然语言描述问题,使得处理分类和抽取这些信息变得困难．本文提出基于语义和本体的自然语言抽取方法,提出软件测试领域规则,并将其组织成数据库、测试数据来自于笔者参与的某银行项目．     

生态系统能量本体论

能量是衡量复杂系统特征的一个重要指标。从本体论的角度探寻生态系统及其能量耗散的本质将有助于从哲学层面更好地把握生物复杂性。能量可以是生态系统一种“关系实在论”的终极存在。能量解释是生态系统“知识统一性”的终极解释。生物量最大的顶极群落是系统演化的终极价值目标。     

复杂性与社会系统--卢曼思想研究

在三个层面上揭示了卢曼理解的社会复杂性概念的含义 :旨意层面、社会结构层面与功能分化层面。由于科学的任务在于理解和还原复杂性 ,而科学在至今占主导地位的本体论的认识论指导下无法满足这一要求 ,卢曼提出了他的差异论的认识论根据。在这一认识论的视景中 ,人类的实践活动以及科学研究本身被理解为建构系统的活动 ,而建构系统的活动又被界定为设定和标示差异的活动     

基于酵母基因组高通量数据的基因-基因相互作用预测

后基因组时代的显著特点是大规模基因组和蛋白质组实验平台所产生的大量高通量数据,整合并利用基因组和蛋白组信息成为这一时代的主要挑战之一. 因此,基因-基因相互作用将有助于理解细胞内基因之间的相互作用以及信号传导通路研究提供有价值的参考. 为预测酵母基因组中基因-基因相互作用,我们利用高通量数据中的蛋白-蛋白相互作用、遗传表型数据、基因微阵列表达数据以及功能基因注释数据等来分析酵母中的基因-基因相互作用. 本文建立的预测方法为在系统水平上理解酵母基因组中的基因功能提供了依据,也为揭示酵母基因组中的基因-基因相互作用网络奠定理论基础.     

基于语义的可扩展web服务注册与发现机制

为解决传统的基于UDD I注册中心的集中式web服务发现结构存在的可扩展性问题,基于领域本体语义信息,提出一种能自适应地调整领域划分、分配系统资源的分布式web服务发现体系结构.分析了该结构的可扩展性、自组织性和自适应性;描述了基于该结构的语义web服务注册与发现过程;将基于该结构的语义web服务发现算法划分为语义注册中心定位和基于输入输出的服务匹配2个阶段,并具体设计了第1阶段服务发现的3个步骤.通过该两阶段的发现算法可以快速地在分布式环境内定位注册中心,避免消息泛洪导致的网络拥塞.仿真实验结果表明,该服务注册与发现机制在服务规模扩展情况下需要的转发次数较少,且能够保证较高的服务发现效率.