当代诗歌文本的嬗变及审美发现

把新的文化语境、诗歌美学与人生体验灌注于海洋中,用直觉去抓取形象,通过崭新的意象来说话,构成了汤养宗海洋诗的内在文化视野。汤养宗的现代口语写作,并不是真正意义上的日常口语,而是经过精心打磨,使其诗歌在新的生长点上获得有效的自身秩序,并通过与身体细节的诗学交换,形成一种具有创造力和生命力的诗歌语言。通过独特的审美眼光与心灵表现力,他把日常生活中那些毫无诗意的事物创造性地转化为一种复杂叙述的文本呈现,从而敞开了诗歌写作的文本可能。在其诗学想象力下,汤养宗突破二维时间的局限,在身体时间现实事物三者之间拓展文本的多维空间,实现从历史纵深性返回身体的第一现场写作,其创建的诗歌文本在客观与真实的基础上,获得了重新言说的方向。     

演事与题画:诗曲交侵下的组词类型及其形成

唐宋联章词的出现及其基本特征,受到同时代已成熟的诗歌联章体制的影响;其缘题立类的创作观念的形成,是基于词调本意的关键词批评,与基于同调联章的结构批评,两种创作思想的合力结果。与普通联章词的平稳发展不同,北宋曲乐组词与南宋异调组词的代兴,基本上伴随着曲词转移、歌词式微、律词渐兴的两宋词发展轨迹。在这一从音乐文学转向案头文学的关键时候,两宋组词中的咏史、题画题材,不再只是两种自成特色的词类型,也反映了从艺人咏词到文人题词在创作及表达方式上的差异。李纲的咏史八首,作为现存最早的文人异调组词,放在演故事与题图画的词类视野下考察,自有其超出咏史词、爱国词之外的丰富文本内涵及词史意义。     

汉语语境中的文化表述与中伊哲学的交流--论《勒瓦一合》和《真境昭微》的中伊哲学思想的融通

刘智作为明末清初的著名汉文译著家,他的翻译、介绍和著述充满了时代的创新性、开创性.刘智译著中哲学思想的丰富来源于他对伊斯兰哲学和思想的深刻学习和理解,更得益于他对中国传统哲学的悉心了解和系统掌握.其中,刘智对伊斯兰教哲学史上著名的哲学家、思想家和诗人阿布德·热哈曼·贾米(Abd al-Rahman Jami,伊历817-898年,1414-1492)的<勒瓦一合>(Lawa'ih)的译介,以<真境昭微>而著名,并反映了刘智译介过程中的创造性特征.<真境昭微>既忠实于原著,又以中国穆斯林的聪明才智超越了原文的文本,进行了汉语语境中的创造性表述和中国哲学范畴的恰当转化,从而以汉语的话语更直观地体现了伊斯兰哲学,特别是伊斯兰苏非哲学思想中"存在统一论"思想,以及苏非追求和实践自我超越和心灵升华的理想境界.在中国伊斯兰哲学、伊斯兰思想史上具有重要的理论价值和现实意义,也更好地体现了伊斯兰哲学和中国哲学的交流和融通,是人类智慧和思想间相互学习、理解、交流和对话的一幅历史风景画.     

边缘文本﹕以《川康民俗调查报告》为例

权威典范知识造成人们生存其间的社会现实﹐而社会现实如一稳定建筑物﹐人们安居其间难以突破此知识造成的思想牢笼。笔者指出,边缘文本可以作为突破此认知障碍的窗口。以写成于1929年﹐因被认为无学术价值而长期未能出版的一本《川康民俗调查报告》为例﹐说明什么是边缘文本﹐以及阐释它为何可作为反思性研究的重要切入点﹐让我们得以突破权威典范知识的束缚﹐对自己一向熟悉的知识体系与现实世界有崭新而深刻的认识。     

河北音乐类非遗项目深州老丝弦的创新发展研究

深州老丝弦是元、明以来古老的弦索北曲艺术洒落在燕赵大地上的一颗遗珠。同其他地方剧种一样,这一古老的戏曲"活化石"也面临着严重的传承危机。鉴于此,本文将在借鉴华阴老腔、武安平调落子等兄弟剧种实现创新发展的成功经验基础上,从融入通俗、流行音乐元素的角度,来提示深州老丝弦实现唱腔和剧目创新发展的探索方向,以期为这一古老剧种的保护、传承与未来的产业化创新发展贡献一份绵薄之力。     

从"类哲学"的视角看风险社会

近年来对风险社会的研究越来越引起学界的关注.在当代风险社会的研究中,首推德国学者乌尔里希·贝克和英国学者安东尼·吉登斯,他们创立的风险社会理论对当代社会发展中的风险问题进行了比较深入的论述.本文从"类哲学"的视角透视风险社会,认为风险社会的出现不仅塑造了人们的生存方式,而且还培养了人们和谐共生的理念.     

二维GPSJ分布类及其在保险中的应用

本文给出的二维GPSJ分布类(即GPSJ2)在保险领域应用范围较广,如由机动车辆保险由财产损失索赔次数和人身伤亡索赔次数所组成的模型、超额再保险中的由自留保单数和分出报单数所组成的二维模型等。本文在GPSJ1类基础上研究二维GPSJ类,本文给出了此分布类的定义、背景意义、概率计算的递推公式,同时还对各参数的最大似然估计值的求解过程进行了分析。本文最后将这一模型应用于一组机动车辆赔付次数数据,考虑了由财产损失索赔次数、人身伤亡索赔次数组成的二维模型,拟合效果令人满意。     

粒子群优化k均值的混合聚类算法研究

k均值算法是聚类分析的一种传统算法,在数据挖掘中等领域得到了广泛的应用.本文在分析k均值聚类算法存在问题的基础上,用粒子群算法优化k均值聚类算法,提出了一种新的混合聚类算法.理论分析和实验结果证明,该算法有很好的全局收敛性,不仅有效地克服了传统的k均值算法易陷入局部极小值和对初始值敏感的问题,而且具有较快的收敛速度.