论执政党指导思想的内涵、特征与功能

指导思想，是执政党的理论旗帜，是指导党全部活动的思想理论体系，也是动员、凝聚、约束党的成员的一整套认知信仰体系。它一般具备整体性、稳定性、发展性和开放性等基本特征。它具有五大功能：导向功能、论证功能、凝聚功能、动员功能和约束功能。     

基于短语级情感分析的不良信息检测方法

针对基于关键词字符匹配和粗粒度情感分析方法的传统不良信息检测方法准确率低的问题,提出一种基于短语级情感分析的不良信息检测方法.该方法制定语法规则来提取敏感词所在短语,结合二次分类的情感词典,通过分析短语的情感倾向来判断表达者对敏感关键词的情感倾向,从而判定内容的敏感性.本文方法克服了字符串匹配方法的缺点,如:传统的字符串匹配方法忽视敏感词上下文,从而导致大量误报的缺点,及粗粒度情感分析方法由于无法准确定位情感对象,只能以文本整体情感倾向代表表达者主观情感,导致不能精准分析与敏感词相关的情感倾向及敏感性.实验表明,本文方法与传统方法相比,准确率有较大的提升.     

基于深度学习的图像抠图技术

图像抠图(image matting)技术是图像编辑技术的基础, 广泛应用于影视后期制作和日常生活. 基于深度学习的图像抠图网络, 通过输入的原图和三元图来估计每个像素的 $\alpha$ 值. 在原下、上采样的图像抠图技术基础上, 针对抠图数据集图像差异较大容易造成网络收敛较慢的问题, 在每个卷积层后加入了批量标准化(batch normalization, BN)层, 对输入数据进行归一化操作, 加快模型收敛速度, 同时参数更新方向更符合数据集整体特性; 针对抠图任务需要更关注物体边缘部分的特点, 使用可变形卷积(deformable convolution)层替换普通卷积层. 可变形卷积层会根据不同输入数据自适应学习卷积核形状, 有效扩大感受野范围, 在细节部分有更好的预测效果.     

非时地名词语作状语的形式和语义分析

本文讨论不表示时间、处所的名词或名词短语作状语的形式,以及它们与所修饰成分之间的语义关系。     

一种基于时空分布特征的新闻字幕检测新算法

新闻字幕中包含有丰富的语义信息，是实现自动化视频检索、分析和理解的重要信息源之一。本文通过研究新闻字幕的时空分布特征，提出了一个新闻字幕检测新算法，该算法首先用有师学习的方法获取字幕大小、方向、形状等信息；然后根据视频字幕区域的灰度空间差分分布特性，利用字幕的尺寸约束检测字幕，根据字幕时间持续特点，去除时间冗余；最后对字幕区域进行二值化。实验表明该算法对非滚动标注字幕检测效率高，实时性好，且对不同新闻视频具有较强的自适应性。     

浅议大学生英语词汇学习

词汇是语言的一个重要组成部分，是学好英语的基础，目前多数大学生在词汇学习方面存在许多问题缺少正确的学习技巧和方法。本文探讨了如何引导大学生在掌握构词法的基础上，从词汇关系等方面积极、主动、有趣地记忆单词，巩固、扩大词汇量，从而提高学生的英语水平。     

重叠与汉英同义重复方式之比较

重叠(主要包括叠音或叠字)的恰当运用，不仅使语意鲜明突出，而且表情细致生动。人们在行文中如果注意运用叠音词语，语流就会显得和谐悦耳，流畅动听。     

Concept Approximation between Fuzzy Ontologies

0 IntroductionOnktnoolwolgeyd[g1]ei so tnh eth bea ssiec moaf nstihcari Wnge ba[n2]d. re Tuhsienregare concepts ,relations ,instances and axioms in theontologies .Classic ontologies are based on descrip-tionlogics[3],whichinterpret conceptsinthe ontol-ogy as sets of instances . However , we often needrepresent uncertainty information in practice,e.g.text and multi media information. The classic ontol-ogies are insufficient to represent such uncertaintyinformation, because it may be uncertain …     

基于文本聚类的LSI文本分类模型

文本自动分类是文本挖掘的基础,可广泛地应用于信息检索,web挖掘等领域.在分类前首先要将文本表示成计算机能处理的形式,提出了一种将隐含语义索引(LSI)与文本聚类相结合的中文文本自动分类的方法.在挖掘文本的语义信息,提高分类速度上均取得了较好的效果.通过实验验证了方法的有效性.