大学生诚信机制构建研究

要使大学生自觉地把诚信作为高尚的人生追求、优良的行为品质、立身处世的根本准则,必须构建一个科学合理的诚信教育机制,也就是将诚信教育作为一项系统工程进行建设,而这一机制的建设有赖于教育观念、制度、教育管理、环境和监督与惩戒五大重要系统的建立和完善以及彼此之间的相互作用。     

象征主义视野下的梦窗词

梦窗词大异于传统审美旨趣,古今毁誉甚殊。词作的晦涩难解,是造成对其评价褒贬不一的根由所在。梦窗词幽隐朦胧的艺术特征类似于象征主义的美学风貌,其创作的形式技巧与象征主义诗学也具有诸多暗合之处,这种相通处主要表现在以下两方面:一是意象化的整体隐喻,二是直觉性的生命意识。     

对文学作品中女性意象的心理机质探究

当代文学创作和文学评论对女性意象的描写与分析多从女性所处的现实社会环境入手,即按因果规律来解释女性意象,使得作品和评论中的女性意象缺乏人性美,未达到人性审美层次。女性个体不应仅仅从外部和个体分析,还应当从女性心理结构入手,分析女性深层心理因素。     

合同纠纷与合同诈骗罪辨析

合同纠纷与合同诈骗是两类既相似又本质不同的法律行为。这两者往往容易混淆,不仅在生活中而且在司法实践中也容易引起歧义。因此,对两者进行认真、全面的分析,把握两者的本质属性和具体特征,分清违法与犯罪的区别,以有利于经济交往、司法活动和法制建设。     

费瑟斯通消费文化的审美维度

在当代英国著名社会学家费瑟斯通看来,当今社会从某种意义说就是消费社会,消费社会具有后现代特性,在消费社会,日常生活具有审美特性,影像具有重要意义,文化媒介人成为新审美生活方式的创造者和传播者。     

鲁迅与波德莱尔的话语共鸣

《野草》和《巴黎的忧郁》是鲁迅和波德莱尔的散文诗集,两位伟大的作家选择了相同的文体,运用象征手法,选择特有的意象,表达时代的抑郁和苦闷。由此形成了两者的话语共鸣,体味出新的审美典范。散文诗以其特殊的话语形态表达作者的心理情感及其想像空间,鲁迅与波德莱尔一方面具备写作散文诗的特质,另一方面时代也促成了他们选择这样的话语形态,由此透过两位大作家的文字,我们体味到两者文本之中的话语共鸣——精神的忧郁、心灵的苦闷;同时也体味到世界文学的共鸣。     

数字媒介时代文学中图像符号的叙事

在21世纪的数字网络媒介语境中,用图像符号进行叙事表达渐成主导。文学文本中的图像符号的功能也在扩大,有的图像符号在文学文本中主要起装饰美化和引发读者兴趣的作用,有的图像符号的叙事功能已经无法被语言文字取代。图像符号作为文学的辅助性符号,与语言符号一同在文学文本中组织叙事,这不但影响了文学文本的形态和审美,对文学的形态、形象和意蕴也产生了重大影响。     

社会主义核心价值的生态建构——以江苏省为例

价值生态以价值关系为轴心,呈现价值的存在状态、生态特性及其意义系统。江苏核心价值的生态建构,应从江苏核心价值的生态关系中科学把握核心价值的价值关系及其意义呈现状态。江苏核心价值的生态构型以社会主义核心价值体系、新江苏精神、“两个率先”、生态江苏内在关系为基础,其生态布展以价值生态理念和生态文明理念为指引,推进“五位一体”建设。其生态生成在于人与自然、社会的和谐价值关系,物质劳动与精神劳动,价值创价与价值代价,价值引领与价值给养四个维度。由此,形成生成论基础上价值的生态创生及其意义展现过程。     

Quantifying the similarity of 2D images using edge pixels: an application to the forensic comparison of footwear impressions

We propose a novel method to quantify the similarity between an impression (Q) from an unknown source and a test impression (K) from a known source. Using the property of geometrical congruence in the impressions, the degree of correspondence is quantified using ideas from graph theory and maximum clique (MC). The algorithm uses the x and y coordinates of the edges in the images as the data. We focus on local areas in Q and the corresponding regions in K and extract features for comparison. Using pairs of images with known origin, we train a random forest to classify pairs into mates and non-mates. We collected impressions from 60 pairs of shoes of the same brand and model, worn over six months. Using a different set of very similar shoes, we evaluated the performance of the algorithm in terms of the accuracy with which it correctly classified images into source classes. Using classification error rates and ROC curves, we compare the proposed method to other algorithms in the literature and show that for these data, our method shows good classification performance relative to other methods. The algorithm can be implemented with the R package shoeprintr.