唐赋演进与唐代赋序的发展变化

唐代是赋序发展的转变期,既延续了两汉所确立的赋序基本特征,又因唐代社会发展和唐赋变化的影响而呈现出新的风貌。唐代赋序内容丰富,在颂美讽谏、体物写志、言史记学等主题中均体现出唐赋演进乃至唐代社会发展变化的特点。既体现了唐人诗赋并举的文体观的同时,又因大量探讨律赋写作技巧的批评专著的出现而削弱了其文学批评价值。随着赋文由骈入散,唐代赋序的散体化风格特征逐步形成,并终成定式。作为赋与序交织而成的产物,唐代赋序既与唐赋演进密切关联的同时,又保有其独立的文体地位。     

基于深度学习的中医古文献临床经验抽取

中医古文献蕴藏着丰富的临床经验，是古代中医在行医过程中对临床诊疗的经验性总结，体现了中医学形成和发展的理论框架和思想基础.然而这些宝贵的临床经验不仅量大，而且分散在不同的文献中，使得中医从业者手工很难快速全面地获取它们，文献检索工具也只能提供文档级别的信息筛选，无法为这种细粒度的信息获取提供支持.此外，古汉语相对于现代汉语的不同特点也限制了主流文本分析工具的使用效果.为此本文提出面向临床经验获取的中医古文献信息抽取任务，用于识别古文献中描述临床经验的文本片段，手工标注了样本数据用于这种抽取模型的训练和测试，并设计了基于深度学习的序列标注器用于完成该任务.考虑到标注数据量小可能带来的过度拟合问题，本文引入对抗训练和虚拟对抗训练来增强模型的泛化能力.一系列充分的实验验证了模型的有效性，表明利用信息抽取技术从古文献获取中医临床经验具有可行性，为这一新的信息抽取任务提供了有希望的研究基线和可复用的标注数据集.     

非同分布φ混合序列加权和的强极限收敛性

利用φ混合序列矩不等式和截尾的处理方法,研究非同分布φ混合序列加权和强极限收敛性质的问题,得到了若干新结果,推广并改进了独立同分布情形下的相应结果.     

基于机器阅读理解的商品属性识别

属性抽取的目标是从非结构化文本中抽取与文本实体相关的属性和属性值，然而在电商场景下基于序列标注的模型缺少应对大规模属性抽取任务的可扩展性和可泛化性能力。本文提出基于阅读理解的商品属性抽取模型，通过额外加入问句来强化模型对属性的理解，结合双仿射注意力机制捕获问句和文本之间的语义特征，进一步提高模型的抽取性能。本文在电商数据集上对不同类型问句和不同解码器进行了对比实验，结果表明本文提出的方法优于多个基线模型，相较于OpenTag和SUOpenTag模型，属性抽取的F1值分别提升7.70%和3.26%，未登录词识别的F1值分别提升15.51%和8.12%。     

春节模型的效应期识别方法研究

春节模型的参数设定目前更多依赖于研究者的主观判断.为解决这一问题,本文首先介绍了春节因素调整的一般过程以及模型设定和检验的相关细节.在此基础上,提出一种基于"循环遍历"方式和序贯检验方法来自动选择春节模型的最优参数组合的新思路.并以社会消费品零售总额月度序列的春节模型的最优效应期长度识别为例,检验该方法的可行性和有效性.实证结果显示,基于季节峰值、离群值点、Q统计量、AICC值和BIC值等统计量的序贯检验能够有效识别出春节模型的最优效应期长度,进而改善春节模型的季节调整性能.     

刺纹车轮虫 18S rDNA 克隆与序列分析

首次对刺纹车轮虫(TrichodinacentrostrigataBasson,VanAs & Paperna, 1983)进行了 18S rDNA 的克隆测序并分析，研究结果显示：刺纹车轮虫是一种具有辐射状中央颗粒的淡水车轮虫，具有相对较高的 GC 含量而位于分子系统树的顶枝，它与海水环境中的车轮虫具有较高的序列相似性及较近的遗传距离从而聚为一枝。研究提示刺纹车轮虫具有较强的宿主适应性，在系统进化中分化较晚并与海水种类具有较近的亲缘关系；此外，车轮虫的同源性与 18S rDNA序列相似性、遗传距离具明显相关性，GC 含量与分子支序树分枝具有明显相关性。
     

越中贸易存在的问题及对策研究

近年来,随着中越两国经贸关系的发展,中越两国之间的经济往来也越来越频繁,经济贸易额也逐年的增加,对两国经济发展起着重大的推动作用,尤其是中国-东盟自贸区正式生效建成以后,两国的经济贸易更上一层楼。本文即在中国-东盟自贸区的大背景下,通过对中越两国目前经贸现状的分析,总结出经贸交往中存在的问题,并在此基础上提出相应的对策,以对两国经贸关系的进一步发展做出一定的贡献。     

浅议中日小学生对比

有比较才能有进步。中日两国的小学生有着不同的学习、生活状况,本文对中日小学生课内学习与课外生活两个方面进行比较,找到我国小学生教育的不足,对日本教育中的优点吸收、借鉴,以期能对我国小学生教育有所帮助。