学科分类
/ 25
500 个结果
  • 简介:"在地性"是指为某一特定地点而创作的艺术品,是公共艺术的特有属性之一,也是公共艺术与一般雕塑作品的区分点。为特定地点而创作的艺术能连接历史与现实,成为鼓舞人心的在地精神载体,在保存历史记忆、临时存在和非商业化过程中,实现公共艺术服务于社区和大众的终极使命。

  • 标签: 公共艺术 上下文 历史与现实 雕塑作品 历史记忆 艺术品
  • 简介:【摘要】班主任是一个班集体学生的思想、学习、生活的引导者。班级管理工作千头万绪,根据学生特征调动每一个同学的积极性,使所有学生都参与到班级管理中;明确小组合作意识;善用优生、提拔中等生、关爱差生;身正为本,言传身教;要经常与家长联系等等。

  • 标签: 班主任 班级 分类管理
  • 简介:1.根据词语所在的语言环境,把不理解的词语换成其他词语,在这个特定的语言环境中,如仍能讲得通,符合语言环境的特定意思,那么这个替换的词语就可以作为不理解词语的解释。

  • 标签: 词语 文理 语言环境 特定
  • 简介:我们读懂课文或书报的基础是理解字词义。平常我们在学习课文时,遇到不理解的字词,我们常常习惯借助字词典或听老师、同学讲解来理解,其实,更重要的是,要学会联系上下来推测理解词语。推测理解字词,是我们一生中最受用的理解词语的方法,比如日常生活中,我们不可能随时去查工具书,或者去请教谁,甚至可以说,有时查了工具书,仍需要借助语言环境去推测而正确理解此词在此情此境的真实含义。

  • 标签: 联系上下文 理解方法 词语 工具书 正确理解 推测
  • 简介:阅读要求阅读效率,它包含阅读速度和理解正确率.而阅读速度一直是限制着许多英语学习者的一大障碍,本文主要介绍并分析了在英语阅读中如何利用上下线索来提高阅读速度,从而提高阅读效率.

  • 标签: 英语阅读 上下文线索 速度
  • 简介:阅读理解中的词义题主要测试考生对文章中某个单词或词组的理解能力。考生要回答的是该词在特定上下中的确切意思。因此,要准确地确定词汇题的答案,必须对上下进行深入的分析和透彻的理解。

  • 标签: 阅读理解 上下文 词义 解答 理解能力 线
  • 简介:

  • 标签:
  • 简介:为了在开放、动态的环境中建立上下感知系统,首先需要定义一个适合于知识共享的上下描述,即上下建模.提出了一种基于本体的通用上下模型,由顶层上下本体和6种特定本体构成.结合2008年汶川地震救援应用本体,描述了应用本体与通用上下模型之间的关系.最后结合Web服务技术,提出了上下感知的Web服务发现方法,对上下感知计算的应用作了初步探索.

  • 标签: 普适计算 上下文感知 通用上下文模型 WEB服务
  • 简介:泛在学习要构建一个无处不在的学习环境,能够智能地为用户提供个性化的学习,而上下感知计算是泛在计算的一个重要研究领域。由于信息源具有多样性和异构性,且表达方式不尽相同,因此文章介绍了一种OWL本体描述语言,利用它对上下信息进行统一的描述并进行上下推理,达到上下知识的共享与重用。

  • 标签: 上下文感知 本体 OWL
  • 简介:  艺术家任军,多年来驰骋于雕塑领域,并拥有很高的声望、影响力和丰厚的资产.以世俗价值观来看,他完全可以高枕无忧地颐养天年,不问世事.但他却轻视这些"成功业绩",延续自己1980年代的现代艺术创作冲动,一直以各种方式不断关注和介入当代艺术.……

  • 标签: 上下文军 作品简析 军作品
  • 简介:

  • 标签:
  • 简介:完形填空题(ClozeTest)在NMET中有20个小题,分值30,占高考试题总分值的五分之一。其阅读材料既与中学教材难度相当,又略高于教材。材料内容新,涉及面广,体裁不拘一格。内容既包括考查考生的语言知识(如词类活用、词义辨析、惯用法、句式以及特定语境中的用词等),

  • 标签: NMET 完形填空题 分值 教材 考查 难度
  • 简介:引入格值语言及文法的概念,建立格值代数系统与格值上下无关文法的转换法则,并证明二者的等价性.研究格值代数系统与格值上下无关语言的关系,得到结论:格值代数系统的强解的某个分量就是与该格值代数系统等价的格值上下无关文法生成的格值上下无关语言。

  • 标签: 格值代数系统 格值上下文无关文法 格值上下文无关语言
  • 简介:

  • 标签:
  • 简介:

  • 标签:
  • 简介:

  • 标签:
  • 简介:摘要:针对肠道内息肉的难分割问题,提出了基于注意力引导上下校正的息肉分割方法。该方法是在以U-Net为基础架构上开发出三个模块嵌入U-Net,能够胜任高效地息肉分割。为了缓解来自息肉图像背景噪声的干扰并且能够高效率地从背景当中辨识息肉,本文采用了增强式上下校正模块,设计了渐进式上下感知模块和多尺度金字塔聚合模块,将以上三个模块进行整合,提出基于注意力引导上下校正的息肉分割方法,并在Kvasir-SEG数据集上面做了大量的实验,实验结果验证了本文所提出网络模型的有效性。

  • 标签: 注意力机制,U-Net,上下文,息肉分割