诗论:喻体的选择——从柏拉图到华兹华斯

从柏拉图到华兹华斯,西方诗论历经两千多年.在其漫长的建构过程中,围绕"什么是诗"这一命题展开的讨论从未停止.柏拉图以客观唯心主义立场把诗界定为"模仿的模仿",华兹华斯以情感立论说诗是"强烈情感的自然外溢".然而,无论诗的源头是出自"眼睛"还是出自"心灵",对"什么是诗"的回答都不约而同地采取了变换喻体的方法.本文旨在揭示五彩滨纷的诗论背后隐伏着的隐喻思维.     

网络环境下的梯级水电站优化调度智能决策支持系统研究

以网络环境下构建流域梯级水电站联合优化调度智能决策系统为研究对象，将智能优化和网络通讯等技术应用于流域梯级水电站的信息管理、水文预报及优化调度决策中，研制开发了较为实用的流域梯级水电站联合优化调度辅助决策系统。系统可对生成的调度方案进行合理评价和优化决策，为实现梯级水电站调度方案实施的智能化、信息化和网络化管理提供理论与技术支持。最后进行了工程实例研究。     

基于政策工具-创新链二维框架的辽宁省智能制造产业政策研究

制造业是国民经济的重要基础,而智能制造是制造业未来发展的主要方向,因此对智能制造产业政策的研究具有现实价值。以2015—2019年辽宁省颁布的13项典型智能制造产业政策为研究对象,通过构建政策工具—产业创新链二维分析框架,对政策文本内容进行量化分析,指出政策工具使用比例不平衡,分布结构不合理,创新链各阶段的政策工具供给结构有待改善等问题,并提出针对性政策建议。     

群体研讨支持系统中的智能可视化研究

时间和共识是群体研讨的两个重要因素.提出一种共识评价、分析及预测智能可视化技术.在界定研讨信息属性、定义信息结构及其关系的基础上,按照语义关系,提出共识点、分歧点和争议点的概念,结合共识水平及共识状态、关注水平及关注状态、共识水平变化趋势、关注水平变化趋势四个指标,建立智能可视化模型,并用Java和XML技术设计并实现了基于Web的共识评价、预测及分析智能可视化.以一个实例给出了以人-机结合的系统思想为指导的共识评价和预测方法以及通过共识分析,形成群体注意力聚焦的示范应用.最后用实验的方法分析了智能可视化的应用效果.     

旧中国知识分子的阶级属性探析

对于旧中国知识分子的阶级属性,一般认为是小资产阶级的。事实上,小资产阶级不同于旧中国知识分子,旧中国知识分子更不属于小资产阶级的;从旧中国知识分子的形成及其自身特点,以及中国共产党长期以来表现在对待旧中国知识分子的政策及其实践过程来看,旧中国知识分子的阶级属性应当是属于中国工人阶级的,而不是小资产阶级的。     

网络取证日志分布式安全管理

提出了一种网络取证日志分布式安全管理方法,通过日志代理和管理网关将分散的异构的日志收集并存储到多个管理节点。该管理节点采用信息分配算法IDA将日志记录分散为n份,计算所有分片单向散列值,并同该节点相应存储分片关联存储。取证分析时,管理节点根据网络入侵事件多特征关联性,利用任意m(m相似文献   

英汉对应比喻性习语中喻体选用的民族性

英汉对应比喻性习语中 ,由于文化的差异性常选用不同的喻体来表示相同或相似的意义 ,即表现出鲜明的民族性特征。本文从两种语言所植根的文化渊源角度对英汉对应比喻性习语中这一现象进行了初步探讨     

Tomorrow's Most Challenging Practice Issues: 21st Century Surprises

Sociological practice may differ in the foreseeable future more in kind than merely in degree, so great are the changes likely in social realities. Surprises can be expected from the widespread use of the Internet, the arrival of voice-activated/voice-responsive informatics equipment, the rewards of data warehousing and data mining, conversion to a cashless society, the employ of virtual reality options, and the extraordinary advent of personal Intelligent Agents. A case study of the informatics possibilities for organized labor is offered, to better illustrate ways in which sociological practitioners can help clients prepare for the Age of Informatics. Finally, those busy striving to upgrade practice are urged to emphasize preparation for surprises.     

基于变量选择和遗传网络规划的期货高频交易策略研究

高频交易在当前国际金融市场上炙手可热,股指期货的推出、融资融券和转融通业务的开通,使得我国高频交易市场初现端倪。本文立足于我国金融衍生品市场的现状提出了基于LASSO变量选择方法和遗传网络规划的期货高频交易策略。该策略首先使用LASSO从众多技术指标中,选出极少数最有效的指标作为判断函数,然后通过一种进化算法遗传网络规划来搜索合适的买点和买点,从而构建交易策略,并以黄金、铝和橡胶期货的5分钟高频交易数据为例进行回测检验。结果显示:第一,与最优子集法相比,LASSO方法在不降低预测精度的情况下,选出的指标数量最少,且均集中在趋势指标和震荡指标中。第二,通过结合遗传网络规划模型与Q强化学习法,搜索效率得到了显著提高,构建出适合于衍生品市场的简洁有效的交易策略,且在不同品种的期货交易中均超越了"买入并持有"策略,并获取超额收益,在量化投资领域充分体现了实践价值。     

B2C电子商务环境下订单拣选与配送联合调度优化

如何在顾客下单后协调好拣选和配送环节,在最短的时间、以较低的成本将商品从货架上拣出、打包后配送到顾客手中,已成为B2C电子商务物流管理中亟待解决的问题。本文尝试以最小化订单履行时间为目标,构建非线性拣选与配送联合调度模型,以解决订单拣选顺序、拣选作业方式、车辆行驶线路等联合决策。为求解此NP难问题,设计了三阶段启发式算法：首先采用“聚类-路径优化”思想,依据顾客位置进行配送方案确认;然后采用基于相似度聚类的订单分批规则对每条配送线路的订单进行分批合并;最后调整拣选任务与配送线路顺序。通过数据实验对模型进行验证,并与传统拣选与配送分开优化的结果进行对比。结果表明,三阶段算法能够有效缩短订单完成时间、降低配送车辆等待时间、改善配送资源利用率。