浅析大学校园微电影设计

随着社会经济的发展与进步,在当前社会下,移动与便捷成了娱乐生活的关键,也进而带动了微电影设计与拍摄行业的快速发展.作为时代的弄潮儿,大学校园里的学生们更是跃跃欲试.他们希望通过微电影的设计与制作,来表达他们对历史的理解,对社会现状的看法,对未来的期待.本篇文章通过分析大学生在微电影制作过程中存在的困难,提出主题设立、情节设计、技术运用、团队合作等方法与措施的解决思路,以此来激励越来越多的大学生参与微电影的创作.     

基于修剪平均的神经网络集成时序预测方法

由于复杂时序存在结构性断点和异常值等问题，往往导致预测模型训练效果不佳，并可能出现极端预测值的情况。为此，本文提出了基于修剪平均的神经网络集成预测方法。该方法首先从训练数据中生成多组训练集，然后分别训练多个神经网络预测模型，最后将多个神经网络的预测结果使用修剪平均策略进行集成。相较于简单平均策略而言，修剪平均策略不容易受到极值的影响，能够使集成模型获得鲁棒性强的预测效果。在实证研究中，本文构造了两种神经网络集成预测模型，分别为基于修剪平均的自举神经网络集成模型(Trimmed Average based Bootstrap Neural Network Ensemble, TA-BNNE)和基于修剪平均的蒙特卡洛神经网络集成模型(Trimmed Average based Monte Carlo Neural Network Ensemble, TA-MCNNE)，并采用这两种模型对NN3竞赛数据集进行预测，结果表明在常规和复杂数据集上，修剪平均策略比简单平均策略具有更好的预测精度。此外，本文将所提出的集成模型与NN3的前十名模型进行比较，发现两种模型在全部数据集上均超过了第6名，在复杂数据集上的表现均超过了第1名，进一步验证本文所提方法的有效性。     

中国流动人口家庭化迁移对居留意愿的影响——基于2017年中国流动人口动态监测调查数据的分析

在流动人口家庭化迁移背景下，准确理解当前流动人口家庭化迁移内在逻辑，对于改善流动人口市民化相关政策和推动高质量城镇化发展具有重要作用。流动人口家庭化迁移表现为流动人口及其家属迁移，不同家属之间迁移存在一定的关联逻辑，并对流动人口在城市的居留意愿产生深远影响。为此，基于2017年中国流动人口动态监测调查数据，采用倾向得分匹配模型进行了实证分析。研究发现，从单个家属迁移来看，农业户籍家庭配偶迁移显著降低了农民工居留城市的意愿，子女和父母则体现为正向作用；非农业户籍家庭配偶迁移也对其居留意愿造成了负面影响，而子女和父母迁移则不具有显著影响。从双重家属迁移来看，配偶兼具外出工作和家庭照料双重角色，使得配偶迁移在家庭化迁移中具有“牵一发而动全身”的重要作用。配偶迁移对其他家属迁移造成了显著影响，这种作用在不同户籍家庭之间存在明显不同。从多重家属迁移来看，在双重迁移的基础上的父母迁移有效促进了其居留意愿，而配偶迁移则降低了其居留意愿。因此，为推进中国流动人口市民化，需要在尊重流动人口家庭化迁移逻辑的基础上，进一步出台更为精准的家庭迁移政策，才能更好地有序促进流动人口在城市安居。     

王夫之对“见在良知”说的批判与转化

"见在良知"说是中晚明理学思潮的重要论题,尽管同时期的学者也质疑"见在良知"说,但这些批评却没有足够的针对性。王夫之认同"见在良知"说要求的对于本心的肯定,但他进一步从天人关系下的性情关系定位、知觉与心官之间的联系与差别角度,对"见在良知"说的理论前提进行了批判。在此基础上,王夫之批判改造了"见在良知"说关于本心的主宰、性体的发用和本心与知觉的必要联系等理论成果,这些成果构成了他提出"性日生日成"说的重要理论前提。