浅谈深度解读文本前的方法准备

深入歌曲文本解读

最新资料推荐深入歌曲文本解读《深入歌曲文本解读，提高歌唱教学有效性》的研究方案龙港五小孙小蕾一、课题的提出1、课题提出的背景歌唱教学是一种体现美的艺术。在小学音乐教育中，歌唱教学是音乐教学的重要内容。针对当前歌唱教学中文本解读不够深入的现状，提出从歌曲艺术的特点、文化的语境、个性化的理解三种视角进行文本解读，以优化歌唱教学文本解读的质量，提高歌唱教学有效性。 2、问题研究的必要性文本解读是歌唱教学的根，用音乐的、人文的、创新的角度进行多维解读，即从歌曲的特点、文化的语境、个性化的理解进行文本解读使学生领略歌曲的艺术魅力，最终获得对歌曲的正确理解。二、课题的概念界定和文献分析1、课题界定（1）歌唱教学。歌唱教学是一种体现美的艺术。在小学音乐教育中，歌唱教学是音乐教学的重要内容。（2）歌曲。歌曲是由歌词和曲谱相结合的艺术形式，词曲相应。歌曲的创作一般有两种方式：一是先词后谱写乐章，一曲专为一词所用，二是先曲后词，依声填词。（3）歌曲的文本解读:

是指从音乐要素出发，符合新课程所倡导的把音乐要素作为音乐学习主要内容。通过对音乐要素准确、深入而细致的分析，设计有针对性的、由浅入深、由易而难的教学手段而直指音乐本体，从根本上发展学生的音乐素养。 2 、政策、理论依据（1）根据中小学音乐课程标准：音乐是人类最古老、最具普遍性和感染力的艺术形式之一，是人类通过特定的音响结构实现思想和感情表现与交流的比不可少的重要形式，是人类精神生活的有机组成部分；作为人类文化的一种重要形态和载体，蕴涵着丰富的文化和历史内涵，以其独特的艺术魅力伴随人类历史的发展，满足人们的精神文化需求。对音乐的感悟、表现和创造，是人类基本素质和能力的一种反映。（2）雷默先生在《音乐教育的哲学》指出，教学中要尽可能发现和挖掘音乐中独特的音乐语言（要素），以此来发展学生对表现要素的理解力和更明晰的感知。这句话点明了挖掘歌曲中音乐要素的重要性，它包含了旋律、节奏、节拍、力度、音色、结构、调式、和声、曲式、风格等。三、研究目标和内容1、研究目标：歌唱教学很容易被上成一堂综合课，虽然新颖的教学方法和灵活的教学形式，但是对歌最新资料推荐曲教学中的文本解读不够深入的现状，意在优化歌唱教学文本解读质量，提高歌唱教学有效性。

建筑工程实施性方案设计文件深度()

二、建筑工程实施性方案设计文件深度 (一)设计总说明 1．总休说明 (1)设计依据 1)招标人提供的有关文件名称及文号。如：政府有关审批机关对项目建议书的批复文什、政府有关审批机关对项日例行性研究报告的批复文件、经有关部门核准或备案的项目确认书、规划审批意见书等。 2)招标人提供的设计基础资料。如：地形、区域位置、气象、水文地质、抗震设防资料等初勘资料；水、电、燃气、供热、环保、通讯、市政道路和交通地下障碍物等基础资料。 3)招标人或政府有关部门对项目的设计要求。如总平面布置、建筑控制高度、建筑造型、建筑材料等；对周围环境需要保护的建筑、水体、树木等。 4)设计采用的主要法规和标准，采用国外法规标准应于注明。 (2)方案总体构思方案设计总体构思理念，外形特点，建筑功能，区域划分，环境景观，建筑总体与周边环境的关系。 2．设计说明 (1)总平面设计说明 1)场地现状和周边环境概况； 2)项目若分期建设，说明分期划分； 3)环境与绿化设计分析； 4)道路和广场布置、交通分析、停车场地设置、总平面无障碍设施等； 5)规划场地内原有建筑的利用和保护，古树、名木、植被保护措施； 6)地形复杂时应作竖向设计。 (2)建筑方案设计说明

1)平面布局、功能分析、交通流线； 2)空间构成及剖面设计； 3)立面设汁 4)采用的主要建筑材料及技术，若采用新材料、新技术，如实陈述其适用性、经济性，说明有无相应规范、标准，若采用国外规范，说明其名称及适用范围并履行审查批准程序； 5)建筑声学、建筑热工、建筑防护、空气洁净、人防地下室等方面有特殊要求的建筑，应说明拟采用的相关技术。 (3)主要经济设计指标；注：1．当工程项目(如城市居住区)有相应的规划设计规范时，技术经济指标的内容应按其执行。 2计算容积率时，按国家及地方要求计算。 3公共建筑应增加主要功能区分层面积表、旅馆建筑应增加客房构成、医院建筑增加门诊人次及病床数、图书馆增加建筑藏书册数、观演和体育建筑增加座位数、住宅小区方案应增加户型统计表。 (4)关键建造技术问题说明(必要时)； (5)建筑结构系统方案设计说明 1)建筑结构设计采用的规范和标准，风压雪荷载取值、地震情况及工程地质条件等；

深度学习综述

深度学习综述摘要：深度学习可以让那些拥有多个处理层的计算模型来学习具有多层次抽象的数据的表示。这些方法在许多方面都带来了显著的改善，包括最先进的语音识别、视觉对象识别、对象检测和许多其它领域，例如药物发现和基因组学等。深度学习能够发现大数据中的复杂结构。它是利用BP算法来完成这个发现过程的。BP算法能够指导机器如何从前一层获取误差而改变本层的内部参数，这些内部参数可以用于计算表示。深度卷积网络在处理图像、视频、语音和音频方面带来了突破，而递归网络在处理序列数据，比如文本和语音方面表现出了闪亮的一面。 Review of Deep learning Abstract: Deep learning allows computational models that are composed of multiple processing layers to learn representations of data with multiple levels of abstraction. These methods have dramatically improved the state-of-the-art in speech recognition, visual object recognition, object detection and many other domains such as drug discovery and genomics. Deep learning discovers intricate structure in large data sets by using the backpropagation algorithm to indicate how a machine should change its internal parameters that are used to compute the representation in each layer from the representation in the previous layer. Deep convolutional nets have brought about breakthroughs in processing images, video, speech and audio, whereas recurrent nets have shone light on sequential data such as text and speech. 1 引言机器学习技术在现代社会的各个方面表现出了强大的功能：从Web搜索到社会网络内容过滤，再到电子商务网站上的商品推荐都有涉足。并且它越来越多地出现在消费品中，比如相机和智能手机。机器学习系统被用来识别图片中的目标，将语音转换成文本，匹配新闻元素，根据用户兴趣提供职位或产品，选择相关的搜索结果。逐渐地，这些应用使用一种叫深度学习的技术。传统的机器学习技术在处理未加工过的数据时，体现出来的能力是有限的。几十年来，想要构建一个模式识别系统或者机器学习系统，需要一个精致的引擎和相当专业的知识来设计一个特征提取器，把原始数据（如图像的像素值）转换成一个适当的内部特征表示或特征向量，子学习系统，通常是一个分类器，对输入的样本进行检测或分类。特征表示学习是一套给机器灌入原始数据，然后能自动发现需要进行检测和分类的表达的方法。深度学习就是一种特征学习方法，把原始数据通过一些简单的但是非线性的模型转变成为更高层次的，更加抽象的表达。通过足够多的转换的组合，非常复杂的函数也可以被学习。对于分类任务，高层次的表达能够强化输入数据的区分能力方面，同时削弱不相关因素。比如，一副图像的原始格式是一个像素数组，那么在第一层上的学习特征表达通常指的是在图像的特定位置和方向上有没有边的存在。第二层通常会根据那些边的某些排放而来检测图案，这时候会忽略掉一些边上的一些小的干扰。第三层或许会把那些图案进行组合，从而使其对应于熟悉目标的某部分。随后的一些层会将这些部分再组合，从而构成待检测目标。深度学习的核心方面是，上述各层的特征都不是利用人工工程来设计的，而是使用一种通用的学习过程从数据中学到的。深度学习正在取得重大进展，解决了人工智能界的尽最大努力很多年仍没有进展的问题。它已经被证明，它能够擅长发现高维数据中的复杂结构，因此它能够被应用于科学、商业和政府等领域。除了在图像识别、语音识别等领域打破了纪录，它还在另外的领域击败了其他机器学习技术，包括预测潜在的药物分子的活性、分析粒子加速器数据、重建大脑回路、

文本分类综述

山西大学研究生学位课程论文（2014 ---- 2015 学年第 2 学期）学院（中心、所）：计算机与信息技术学院专业名称：计算机应用技术课程名称：自然语言处理技术论文题目：文本分类综述授课教师（职称）：王素格（教授）研究生姓名：刘杰飞年级：2014级学号：201422403003 成绩：评阅日期：山西大学研究生学院 2015年 6 月2日

文本分类综述摘要文本分类就是在给定的分类体系下,让计算机根据给定文本的内容，将其判别为事先确定的若干个文本类别中的某一类或某几类的过程。文本分类在冗余过滤、组织管理、智能检索、信息过滤、元数据提取、构建索引、歧义消解、文本过滤等方面有很重要的应用。本文主要介绍文本分类的研究背景,跟踪国内外文本分类技术研究动态。介绍目前文本分类过程中的一些关键技术，以及流形学习在文本分类中降维的一些应用。并且讨论目前文本分类研究面临的一些问题,及对未来发展方向的一些展望。关键词文本分类；特征选择；分类器；中文信息处理 1.引言上世纪九十年代以来，因特网以惊人的速度发展起来，到现在我们进入大数据时代互联网容纳了海量的各种类型的数据和信息，包括文本、声音、图像等。这里所指的文本可以是媒体新闻、科技、报告、电子邮件、技术专利、网页、书籍或其中的一部分。文本数据与声音和图像数据相比，占用网络资源少，更容易上传和下载，这使得网络资源中的大部分是以文本（超文本）形式出现的。如何有效地组织和管理这些信息,并快速、准确、全面地从中找到用户所需要的信息是当前信息科学和技术领域面临的一大挑战。基于机器学习的文本分类系统作为处理和组织大量文本数据的关键技术,能够在给定的分类模型下，根据文本的内容自动对文本分门别类，从而更好地帮助人们组织文本、挖掘文本信息，方便用户准确地定位所需的信息和分流信息。利用文本分类技术可以把数量巨大但缺乏结构的文本数据组织成规范的文本数据,帮助人们提高信息检索的效率。通过对文本信息进行基于内容的分类,自动生成便于用户使用的文本分类系统,从而可以大大降低组织整理文档耗费的人力资源,帮助用户快速找到所需信息。因此文本分类技术得到日益广泛的关注，成为信息处理领域最重要的研究方向之一。 2.文本分类技术的发展历史及现状 2.1文本分类技术发展历史国外自动分类研究始于1950年代末，早期文本分类主要是基于知识工程，通过手工定义一些规则来对文本进行分类，这种方法费时费力，还需要对某一领域有足够的了解，才能提炼出合适的规则。H.P.Luhn在这一领域进行了开创性的研究，他将词频统计的思想用于文本分类中。这一时期，主要是分类理论的研究，并将文本分类应用用于信息检索。在这一段时期，提出了很多经典文本分类的数学模型。比如1960年Maron在Journal of ASM上发表了有关自动分类的第一篇论文“On relevance Probabilitic indexing and informarion retriral”，这是Maron和Kuhns提出概的率标引(Probabilitic indexing )模型在信息检

精选作文四年级下册语文各单元作文范文汇编

校园景色（1单元）春姑娘悄悄地来到我们身边，冰雪融化，万物复苏，那青的草，绿的叶，各种色彩鲜艳的花,给校园构成一幅生机勃勃的春景图。在校园的草坪上，可以看见嫩绿的小草从土壤里探出头来，高兴地望着我们，仿佛在说：“亲爱的同学们，我们又见面了！”一个个圆圆的蘑菇，在春雨的浇灌下，也露出了笑脸。校园的主道两旁，杨树挺立在那里，一动不动，像一位站岗的哨兵。枝条上长出了圆圆的新叶，远远望去，像一个绿色的小桃子。那一朵朵美丽鲜艳的花儿，争齐开放，使人感到格外舒服。每当下课的时候，悦耳的铃声传来，同学们就像一只只鸟儿一样“飞”出了教室，校园里顿时一片欢腾。兵乓球台前，围满了人，一阵阵叫好声，一阵阵欢呼声，使校园里充满了活力，充满了欢乐。美丽的春天，美丽的校园，真是一幅美丽的画卷。校园春色（1单元）春姑娘悄悄地来到我们身边，冰雪融化，万物复苏，那青的草，绿的叶，各种色彩鲜艳的花，给校园构成一幅生机勃勃的春景图。在校园的草坪上，可以看见嫩绿的小草从土壤里探出头来，高兴地望着我们，仿佛在说：“亲爱的同学们，我们又见面了！”一个个圆圆的蘑菇，在春雨的浇灌下，也露出了笑脸。校园的主道两旁，杨树挺立在那里，一动不动，像一位站岗的哨兵。枝条上长出了圆圆的新叶，远远望去，像一个绿色的小桃子。那一朵朵美丽鲜艳的花儿，争齐开放，使人感到格外舒服。每当下课的时候，悦耳的铃声传来，同学们就像一只只鸟儿一样“飞”出了教室，校园里顿时一片欢腾。兵乓球台前，围满了人，一阵阵叫好声，一阵阵欢呼声，使校园里充满了活力，充满了欢乐。美丽的春天，美丽的校园，真是一幅美丽的画卷。爸爸，我想对你说爸爸，我想对你说：你的父爱我能感受到，但你能不能不要太严了呢？每天，我都要写一篇日记，但有时候作业太多，你还硬逼着我写日记；你不知道，我每次写完作业都很累很累，好想看一下电视，放松一下，但你硬逼我写，没办法，我只好受点委屈了。其实，我有时很不想学，但你又非要我学不可，我又不能不听你的话，只好跟你学，你不知道，我不想学的时候，你讲的知识，我一点也没听进去，所以你等于白讲了。你还把我心爱的漫画书藏起来，买来一大堆的试卷，叫我学到哪课就做到哪课，那里我是多么想看漫画书啊！有时，我放学回家把电视机打开看，但你却叫我过去写作业，那时我是多么不乐意呀！因为你不让我看电视，而你却在那里看电视。你知道吗？我人虽然在这边，但心却飞到电视机那里去了，所以作业才会出现一些不该错的地方。每天晚上，我叫你讲故事给我听，但你却拒绝了，叫我自己看，但睡着看书容易损伤眼睛，所以又看不成，你不知道，我那时是多么想听你讲那动听的故事呀！爸爸，你说过，我们既是父子也是朋友，那你能不能给我一个自由的天地，让我自由地发展呀！

建筑方案设计深度的国家规范要求.doc

建筑方案设计深度的国家规范要求 1. 2．方案设计 2.1 一般要求 2.1.1 方案设计文件（1）设计说明书，包括各专业设计说明以及投资估算等内容；对于涉及建筑节能设计的专业，其设计说明应有建筑节能设计专门内容；（2）总平面图以及建筑设计图纸（若为城市区域供热或区域煤气调压站，应提供热能动力专业的设计图纸，具体见第 2.3.3 条）；（3）设计委托或设计合同中规定的透视图、鸟瞰图、模型等。 2.1.2 方案设计文件的编排顺序（1）封面：项目名称、编制单位、编制年月；（2）扉页：编制单位法定代表人、技术总负责人、项目总负责人的姓名，并经上述人员签署或授权盖章；（3）设计文件目录；（4）设计说明书；（5）设计图纸。 2.2 设计说明书 2.2.1 设计依据、设计要求及主要技术经济指标。（1）与工程设计有关的依据性文件的名称和文号，如选址及环境评价报告、用地红线图、项目可行性研究报告、政府有关主管部门对立项报告的批文、设计任务书或协议书等；（2）设计所执行的主要法规和所采用的主要标准（包括标准的名称、编号、年号和版本号）；（3）设计基础资料，如气象、地形地貌、水文地质、地震基本烈度、区域位置等；（4）简述政府有关主管部门对项目设计的要求，如对总平面布置、环境协调、建筑风格等方面的要求。当城市规划等部门对建筑高度有限制时，应说明建筑物、构筑物的

控制高度（包括最高和最低高度限值）；（5）简述建设单位委托设计的内容和范围，包括功能项目和设备设施的配套情况；（6）工程规模（如总建筑面积、总投资、容纳人数等）、项目设计规模等级和设计标准（包括结构的设计使用年限、建筑防火类别、耐火等级、装修标准等）；（7）主要技术经济指标，如总用地面积、总建筑面积及各分项建筑面积（还要分别列出地上部分和地下部分建筑面积）、建筑基底总面积、绿地总面积、容积率、建筑密度、绿地率、停车泊位数（分室内、室外和地上、地下），以及主要建筑或核心建筑的层数、层高和总高度等项指标；根据不同的建筑功能，还应表述能反映工程规模的主要技术经济指标，如住宅的套型、套数及每套的建筑面积、使用面积，旅馆建筑中的客房数和床位数，医院建筑中的门诊人次和病床数等指标；当工程项目（如城市居住区规划）另有相应的设计规范或标准时，技术经济指标应按其规定执行。 2.2.2 总平面设计说明。（1）概述场地现状特点和周边环境情况及地质地貌特征，详尽阐述总体方案的构思意图和布局特点，以及在竖向设计、交通组织、防火设计、景观绿化、环境保护等方面所采取的具体措施。（2）说明关于一次规划、分期建设，以及原有建筑和古树名木保留、利用、改造（改建）方面的总体设想。 2.2.3 建筑设计说明。（1）建筑方案的设计构思和特点；（2）建筑群体和单体的空间处理、平面和竖向构成、立面造型和环境营造、环境分析（如日照、通风、采光）等；（3）建筑的功能布局和各种出入口、垂直交通运输设施（包括楼梯、电梯、自动扶梯）的布置；（4）建筑内部交通组织、防火和安全疏散设计；（5）关于无障碍和智能化设计方面的简要说明；（6）当建筑在声学、建筑防护、电磁波屏蔽以及人防地下室等方面有特殊要求时，应作相应说明；（7）建筑节能设计说明：

用社会化方法计算社会-学者网

同时，网络社会的虚拟性、用户匿名性、信息海量性、事件发展复杂性为虚拟数字社会的管理带来极大的挑战。特别是我国现处在经济转轨时期，各种事件频发，加强虚拟社会管理成为我国政府和社会管理的当务之急。基于上述分析，社会计算出现的背景可以归纳为两方面，一是以用户为中心的Web2.0的思想得到广泛推广，逐渐产生了从个体行为到群体智能的社会化思维模式；二是许多虚拟社会网络的出现逐步形成了一种新型的数字化社会形态。概念框架社会计算作为一个新兴的跨学科研究领域，目前还没有一个公认的定义。但也许我们可以从社会计算出现的背景去剖析它的概念。基于这个认识，社会计算实际上可以简单地概括为“用社会化方法计算社会”，具体包含两层意思，即“为社会计算”和“用社会化方法计算”。如图2所示。 “为社会计算”反映了社会计算研究与服务的对象是社会，包括虚拟网络和现实社会，以及从中抽象出来的人工社会。从这个角度来说，通过信息技术方法对社会数字轨迹进行分析，了解社会已经发生、正在发生、将要发生的事情，准确地了解社会的动态特征和运行规律，预测政策实施的可行性，为虚拟网络社会的科学管理和政府决策提供参考。 “社会化方法”是一种以草根用户为中心、引言随着互联网的迅猛发展，特别是Web2.0理念的逐渐深入，越来越多的虚拟社会网络出现了，如微博（Twitter 、新浪微博）、社交网（Facebook 、人人网）、社会标注系统（Delicious 、Flickr ）、论坛（BBS ）、维基（Wiki ）等，这些虚拟社会网络聚集了大量用户。据2010年2月资料显示，全球最大的社会网络Facebook 注册的用户已达4亿多，成为排在中国和印度之后的全球人口第三大社会[1]，如图1所示。虚拟社会网络已经成为一种新形态的数字社会[2]。虚拟社会网络不但聚集了大量的用户，而且用户参与网络活动的深度和广度都得到了空前的提高。网络用户不再仅是信息浏览和接受者，也是互联网信息资源的提供和传播者。虚拟网络已成为继报纸、广播、电视之后的“第四媒体”。这种由大众创造的社会媒体（social media ）详细地记录了用户的思想和行为轨迹，这使得利用计算技术观察和研究社会成为可能。用社会化方法计算社会关键词：社会计算 Web2.0 社会网络概念框架孟小峰　余　力中国人民大学图1 Facebook 成为全球第三大社会

文本分类综述1

文本分类综述 1. 引言 1.1 文本分类的定义文本分类用电脑对文本集按照一定的分类体系或标准进行自动分类标记，与文本分类相近的概念是文本聚类。文本聚类是指，由机器将相似的文档归在一起。与文本分类的区别在于，文本分类是监督学习，类别是事先规定好的，文本聚类是无监督学习，由计算机把类似文本归在一起，事先并不划定好类别。基于统计的文本分类算法进行文本分类就是由计算机自己来观察由人提供的训练文档集，自己总结出用于判别文档类别的规则和依据。文本分类的基本步骤是：文本表示->特征降维->分类器训练>文本分类 1.2 文本分类的基本思路文本分类基本方法可以归结为根据待分类数据的某些特征来进行匹配，选择最优的匹配结果，从而实现分类。计算机并不认识文档，因此首先就要设法如何转化一篇文档为计算机所接受，转化方法要与文本有对应关系。对于计算机文本分类而言，这是最重要的步骤。其次要制定出一定的评判标准，根据文档表示结果对文本进行分类 1.3 文本分类目前的研究热点 2. 文本表示利用计算机来解决问题，首先就是要找到一种使计算机能够理解方法来表述问题，对文本分类问题来说，就是要建立一个文档表示模型。一般来说，利用文档中的语义信息来表示文档比较困难，因此直接采用词频来表示文档，不过也出现了许多利用语义的文档表示方法。 2.1 向量空间模型（VSM） VSM模型是目前所用的较多的文本表示模型，这种模型把文本看作是一个特征项的集合。特征项可以是词，也可以是人为所构造的合理的特征。

2.2 词袋模型词袋模型是VSM 模型在文本分类问题中的一个最简单的应用。对于一篇文档，最直观的方法就是使用词和短语作为表示文本的特征。对于英文文章来说，各个单词之间己经用空格分开，可以直接获取特征词，不过由于英语中存在词形的变化，如:名词的单复数、动词的时态变化、词的前缀和后缀变化等，所以会需要一个抽取词干的过程。对于中文来说，因为词和词之间没有停顿，所以需要借助于词典来统计特征词。对于文本分类来说，常用的方法为TF 即词频法。具体操作为：对文本，北京理工大学计算机专业创建于1958年，是中国最早设立的计算机专业的大学之一。对于该文档，词袋为{北京、理工、大学、计算机、专业、创建、1958、中国、最早、设立}相应的向量为{1,1,2,2,2,1,1,1,1}，这种统计特征词词频当作文档特征的方法也称为TF 法，为了防止这种方法统计出的特征使得文本长度影响到分类结果，要把它做归一化处理，最容易想到的归一化做法是除以文本长度。另外还有另一个指标IDF 指标，衡量词的重要性，一个词在一篇文本中出现的频率越高，同时在总的训练文本中出现的频率越低，那么这个词的IDF 值越高。操作：总文件数目除以包含该词语之文件的数目，再将得到的商取对数得到，公式表示为，idf 衡量了一个词的重要程度，因此tf ×idf 可以更好的来表示文本。 2.3 其他模型 3. 特征降维文本所形成的不加处理的特征向量维数很高，以词袋模型为例，一方面，很多文章只有几千词，而一个分词词典所包含的词有数万个，如果不加处理，把所有词都表示出来，是极大的浪费，另一方面，若依照分词词典建立向量，事实上是无法使用的，因此需要对文档特征进行降维处理。把不用的特征去掉，保留区分度高的词语。特侦降维可以有两种思路，特征选择和特征提取，其中，特征选择是指在原有特征的基础上，选择一部分特征来表示文本，特征性质不变，例如||log()|:| i j D idf j t d =∈

规划申报方案内容和深度要求

规划申报方案内容和深度要求申报方案主要包括规划说明书，现状图，总平面规划图，道路交通及竖向规划图，地下建筑平、剖面图，日照分析报告，根据项目的位置和重要程度可增加透视图，模型或动画。 1、说明书：说明项目背景和基地及其周边的现状情况，包括土地权属情况，历史遗存和灾害影响等情况；分析研究相关规划控制要求以及项目存在的问题，明确规划方案的主导思想和设计目标；阐述规划方案的总体构思和规划布局。附表：“规划用地平衡表”“主要技术经济指标表”“停车场（库）统计表”“公共配套设施统计表”“绿地明细表” 以及“建筑信息表”。 2、现状图：在现状地形图上标明规划用地范围界限，建设用地产权界限，城市道路红线，宽度及名称，现状建筑的用途、层数等。 3、总平面规划图：要求普通纸质彩图。在现状地形图（图纸上淡化地形地物线条，删除不必要的地形信息）上标明建筑、绿地、道路、广场、停车场等的平面布局；表明各类建筑的平面轮廓、建筑信息、建筑标高；标注建筑间距、尺寸，建筑退让各类控制线、组团级以上道路及地界的距离；标明规划用地范围、绿地边界范围；标明道路红线、交叉口控制范围、河道、绿地、高压线走廊、文物古迹保护范围等规划控制线；标明地面停车场范围及车位布置方式，地下停车库等地下空间的范围、层数以及出入口等。附“规划用地平衡表”“主要技术经济指标表”“停车场（库）统计表”“公共配套设施统计表”“绿地明细表”。 4、道路交通及竖向规划图：图纸复杂时，该图可分为道路交通分析图和竖向设计图。标明规划地块的人流、车流主要出入口，标注出入口距城市道路交叉口距离；标明各类交通设施的用地范围及平面形式，各级道路的宽度；标明人流，车流交通流线；标明道路等级结构；标明周边城市道路主要控制点高程，标明规划道路中线交叉点和主要变坡点和平曲线拐点的控制高程；标明台阶、挡土墙的位置和控制高程 5、地下建筑平、剖面图：标明地下建筑外轮廓线、基础轮廓线，地下建筑分类用途及各类建筑面积；地下停车车位数量、交通流线；标注覆土深度、建筑底板标高、顶板标高。 6、日照分析报告：需采用正版经认证的软件编制。应详细标明项目概况、日照分析的基础参数及日照标准、日照分析所依据的资料，标明现状、规划或模拟建筑的性质、建筑层数、高度、标高、采样点情况，标明建设前后的比较分析结果、公共绿地的日照遮挡情况、详细的日照分析结论等。报告同时应附日照分析范围图和日照分析图。 7、透视图、模型或动画：视项目所处位置和重要程度的不同，可制作能够表达规划范围内及周边建筑和空间关系的透视图、模型或动画。需要市建委主任规划专题会议和市政府城建专题会议审查的项目，必须制作透视图。规划报批成果内容和深度要求 1、现状图：内容同报审方案 2、总平面规划图：内容基本同报审方案，不在标注建筑间距、尺寸、退

高考语文作文备考：最新名校模拟题作文及例文汇编(附解题范文)

高考语文作文备考：名校模拟题作文及例文汇编四、写作（60分） 10．阅读下面的材料，根据要求写作。近日，某中学举行了一场以“拥有了实力，行事是该高调还是该低调”为主题的辩论赛。正方的观点是：拥有了实力，行事就应高调。因为拥有了实力，你也掩盖不了，高调做事是一种责任，一种气魄，一种精益求精的风格，一种执著追求的精神。反方的观点是：拥有了实力，行事也应低调。因为做事必先做人，低调是一种姿态，一种修养，一种风度，一种智慧，一种谋略。时代发展到今天，无论个人、集体还是国家，你觉得拥有了实力应该采取何种态度呢？请你在正反双方中选择一方观点作为自己的立场，写一篇辩论稿。要求：选好角度，确定立意，自拟标题，注意格式；不要套作，不得抄袭，不少于800字。【分析】本题考查学生写作的能力。本文属于任务驱动型文章。写作时要整体理解把握材料的内容，明白材料蕴含的道理，选取合适的角度进行立意构思。写作指令：选择辩题，写一篇辩论稿。写好材料作文的关键在于理解材料主旨并进行立意。本题材料的中心事件是某中学举行的一场以“拥有了实力，行事是该高调还是该低调”为主题的辩论赛，正方的观点是拥有了实力，行事就应高调，反方的观点是拥有了实力，行事也应低调。考生可以选择正方观点，指出高调做事是一种责任，一种气魄，一种精益求精的风格，一种执著追求的精神；可以选择反方观点，指出做事必先做人，低调是一种姿态，一种修养，一种风度，一种智慧，一种谋略。最后还要分析文体，材料要求写成“辩论稿”，这就要求观点要明确，辩论要有力，论据要充足。无论选择哪一个辩题，分析都要有思辩性，切不可完全否定对方的观点（将对方说得一无是处）。参考立意：1、高调做事是一种责任，一种气魄。2、低调做人是一种修养，一种风度。【解答】低调做人是一种智慧尊敬的各位评委老师、同学们：大家好，我方的辩题是“低调做人是一种智慧”。山不解释自己的高度，并不影响它的耸立云端；海不解释自己的深度，并不影响它容纳百川；地不解释自己的厚度，但没有谁能取代她作为万物的地位……做人，我认为关键是要学会低调，低调是一种人生的智慧。莫言是中国第一个获得诺贝尔奖的人，圆了所有中国人几个世纪的“诺奖梦”。但让人可歌

文本解读三境界

【专题名称】初中语文教与学【专题号】G351 【复印期号】2011年03期【原文出处】《中学语文教学参考》(西安)2010年10期第21～22页【作者简介】汪昌友、吴晟民，湖北宜都市陆城一中。【关键词】EEUU 一般意义的文本解读属于“纯个人”解读(曲解和误解都无所谓)。作为教材的文本解读与一般意义的文本解读存在着本质的区别，因为教材承载着更多的公众教化功能，包括文字层面、文学层面、文化层面、文明层面等，涵盖主体个性和社会共性两个维度，同时义不容辞地调和着个性与共性的和谐共处。因此，作为教材的文本解读不仅要发散思维，彰显多元解读(诸多可能的信息组)，而且要基于核心价值做聚焦性思维，凸显主题解读(特殊示意的一组)。既要克服肤浅的多元的盲视，又要避免过度诠释的洞见。笔者就课堂中的文本解读进行长期观察，借用邵雍《观物外篇》中“以目观物见物之形；以心观物见物之情；以理观物见物之性”之说，把当下的文本解读状态归结为三种境界。第一境界：以目观物，盲人摸象以目观物，往往只是浮光掠影，课堂观察表现为“浅”。经常以两种态势呈现：一是罗列文本中“诸多可能的信息组”。如关于《春酒》，师生共同解读出下列元素——风俗美、人情美、童真童趣、母爱、民风民俗。在整个解读过程中，没有“观大略”，只有“局域打探”。笔者感觉学生就如盲人摸象一般，文本的各个元素如“柱”，如“墙”，如“扇”……在此基础上，老师强加给学生“琦君笔下的‘春酒’已不仅仅是春酒，而是那久久不能忘怀的故乡的风俗美，人情美，春酒是记忆中家乡的味道，是作者思乡情结的寄托，是生生不息的民族根”。课堂中的解读“质壁分离”。二是布陈各种题材的“物质性”。教材解读如“水果拼盘”，一般只停滞在“色泽、形状”层面，“香、味”层面都不曾品味，更不曾深究其来龙去脉、身价、声誉等。如《端午的鸭蛋》，教师引领学生对其“色美”“味美”“形美”进行了解读。除此之外，老师还让学生明白，作者对鸭蛋不仅从正面进行了直接的描绘，还采用了不露痕迹的侧面烘托的写作手法。至此，物质层面上的鸭蛋就从语言的朗读、鉴赏及表达的技巧等三方面进行了解读。类似这样的解读就是“以目观物”。第二境界：以心观物，按图索骥以心观物就是主观先行，或基于情感定位之后的解读，或纯粹凭借自己喜好随意解读。课堂观察表现为“偏”。笔者曾经观察一位老师的课堂《罗布泊，消逝的仙湖》。媒体呈现的视觉冲击，如泣如诉的背景音乐，执教老师的演讲：我震撼于罗布泊前后的巨大反差，几乎拍案而起，“一定要追查罪魁祸首!”遗憾的是，执教老师此刻脱口而出：“人类啊是这个悲剧的制造者。”当时我就写下了这样一句感想：“没有庭审的决断。”追查凶手的过程应该有严肃的态度、严谨的思辨、严密的逻辑，有了这样的解读准备，引领学生探寻“悲剧的根源”才能够心服口服，入心入髓。我们解读文本往往有“按图索骥”的陋习。把“文本”“教参”当作“图”，亦步亦趋地寻“骥”(主题)。用这种方法解读文本呈现两种现象：其一，有些教师长期以来备课只读教参，根本没有先读文本的习惯。“教参是鸦片”(叶圣陶)，让不少教师形成了思维的惰性，对文本缺乏独立的有深度的思考。其二，以教师的身份功利性地肢解文本，仅仅就文本的文字符号机械解读。笔者曾在全国优质课观摩中注意到这样一个细节，一位老师对胡适先生《我的母亲》这样解读：角度一：母亲；角度二：后母；角度三：婆婆；角度四：妇人。当从角度四解读时，(选文为“我家五叔是个无正业的浪人，有一天在烟馆里发牢骚，说我母亲家中有事总请某人帮忙，大概总有什么好处给他……”)强调母亲面对侮辱有刚气。这没有错，但是不应该把“寡妇”解读为“妇人”!虽然两者都是女人，但是我们细细品位，就会发现“寡妇”的生存比“妇人”艰难。一方面，“寡妇”孤苦无助，办事难度大；另一方面，“寡妇”处境艰难，“寡妇门前是非多”。这样一改，令母亲的刚气品质褪色不少。第三境界：以理观物，一叶知秋林语堂说：“真正有益的读书，便是引领我们进到这个沉思境界的读书，而不是单单去知道一些事实经过的读书。”因此，最有效的文本解读应该是以理观物。我们不妨用钱钟书在《中国诗与中国画》中的一个比方来解释“以理观物”，即“好比从飞沙、麦浪、波纹里看出了风的姿态”。文本呈现的往往是“飞沙、麦浪、波纹”，这些都是表象，而且浅显直白，无需在这个“学生已知”的疆域左冲右突。文本解读强调“准度”“深度”“广度”，应该聚焦在“从飞沙、麦浪、波纹里看出了风的姿态”。如何做到这一点，我以为一定要做到“知人论世”与“与时俱进”并重。前者强调文本历史意义的解读，后者强调现实意义的解读。 “知人论世”地解读文本，已经达成共识并且行之有效，在此不再熬述。由于社会生活的日新月异，核心价值观也悄然变脸，所以对于文本解读强调“与时俱进”迫在眉睫。经典是安静的，它必须等到一个好的读者才能复活。“好的读者”不仅是“知人论世”的读者，更应该是“与时俱进”的读者。理由有二：其一，“文本作者的意图是当代人不可能‘客观’地完全再现的，文本的‘原义’也是不可能完全恢复的。读者和作者之间的‘时间间距’是不可能克服的，也是不应当克服的。理解是从文本中接受有意义的东西，并把它们‘解释’成自己理解世界的方式。所以，理解文本是一个创造的过程。”(德国哲学家伽达默尔)这个创造过程，无法回避读者当下的时代背景。其二，“文本的解读是以理解、解释和建构文本的意义为目的。在解读中就必然使读者与作者以文本为媒介发生心灵碰撞和灵魂的问答。”(德国哲学家胡塞尔)在这个“碰撞”和“问答”的过程中，也无法回避读者当下的时代背景。如何做到与时俱进地解读呢？笔者通过课堂观察发现有三种尝试行之有效。

建筑设计阶段与出图深度(二)要点

建筑设计阶段与出图深度（二） 6．电梯大样图（1）电梯基坑和各层井道平面大样图，包括电梯编号、墙、柱、电梯门洞、电梯轿箱和平衡重，轴线、轴线编号、轴线尺寸、井道尺寸（宽和深）、预留门洞尺寸、井道壁厚尺寸和材料、基坑标高、各层楼层电梯厅标高；（2）电梯机房平面图大样图，包括墙、柱、门、窗、幕墙、机房名称电梯井道位置、电梯编号、电梯机房净尺寸、电梯机房、尺寸与井道位置的关系尺寸、电梯机房标高；（3）剖面大样图，包括电梯井道壁、电梯门洞、电梯厅楼地面、电梯基坑底板、电梯机房楼面和顶面、门窗、幕墙、消防电梯集水井、各层层名和标高、电梯机坑标高、各层层高尺寸、基坑深度尺寸、缓冲层高度尺寸、提升高度尺寸、预留门洞高度尺寸；（4）电梯选用说明，包括选用依据、电梯编号和名称、类型和控制方式、载重量、速度、轿箱尺寸、井道尺寸、基坑深度、缓冲层高度、提升高度、停站层数、主站位置、电梯门尺寸、电梯门土建预留门洞尺寸、电梯轿箱、厅门和门套装修要求；（5）以上（1）～（4）相当于电梯招标图深度，待电梯承包商提供电梯土建工艺资料后，需补充电梯机房牵引机支架、控制柜、分体空调、排风扇布置位置和留洞图，电梯门洞牛腿节点详图，门框埋件图，呼唤钮和层显留洞图，电梯基坑检修梯，消防电梯集水井和排水口，电梯门框装修节点。分析同济大学医学院主楼电梯大样图。 7．卫生间大样图卫生间平面大样图，包括墙、柱、门窗、幕墙隔间布置、卫生器具布置、管道井排气道、轴线、轴线编号、轴线尺寸、卫生间净尺寸、隔间尺寸、卫生器具布置尺寸，地坪标高、地面坡度和坡向、地漏位置、地坪与走道高差、管道井挡水翻口、房间名称。分析同济大学医学院主楼卫生间大样图。 8．门窗大样、门窗表（1）门窗大样图包括门窗编号、门窗框和分格、材料、开启方向、洞口尺寸及分格尺寸，复杂门窗增加平面图；（2）门窗表包括类别、编号、洞口尺寸、每层数量和总数量、选用或参考图集和说明。分析同济大学医学院主楼门窗大样图。 9．建筑幕墙设计人员应会同业主认真选定有资质的幕墙专业公司，并提出设计要求：（1）幕墙所选用的结构形式和材料；（2）幕墙立面分格图，开启窗、开扇方式、进排风口；（3）装饰构件的断面形式和尺寸；（4）确定和检测幕墙的风压变形、空气渗透、雨水渗透的性能值；

深度文本匹配综述_庞亮

网络出版时间：2016-09-20 21:04:43 网络出版地址：https://www.360docs.net/doc/6a10125885.html,/kcms/detail/11.1826.TP.20160920.2104.006.html 第39卷计算机学报Vol. 39 深度文本匹配综述庞亮1),2)3)兰艳艳1)2) 徐君1)2) 郭嘉丰1)2) 万圣贤1),2)3) 程学旗1)2) 1)(中国科学院网络数据科学与技术重点实验室北京 100190) 2)(中国科学院计算技术研究所,北京 100190) 3)(中国科学院大学,北京100190) 摘要自然语言理解的许多任务，例如信息检索、自动问答、机器翻译、对话系统、复述问题等等，都可以抽象成文本匹配问题。过去研究文本匹配主要集中在人工定义特征之上的关系学习，模型的效果很依赖特征的设计。最近深度学习自动从原始数据学习特征的思想也影响着文本匹配领域，大量基于深度学习的文本匹配方法被提出，我们称这类模型为深度文本匹配模型。相比于传统方法，深度文本匹配模型能够从大量的样本中自动提取出词语之间的关系，并能结合短语匹配中的结构信息和文本匹配的层次化特性，更精细地描述文本匹配问题。根据特征提取的不同结构，深度文本匹配模型可以分为三类：基于单语义文档表达的深度学习模型、基于多语义文档表达的深度学习模型和直接建模匹配模式的深度学习模型。从文本交互的角度，这三类模型具有递进的关系，并且对于不同的应用，具有各自性能上的优缺点。本文在复述问题、自动问答和信息检索三个任务上的经典数据集上对深度文本匹配模型进行了实验，比较并详细分析了各类模型的优缺点。最后本文对深度文本模型未来发展的若干问题进行了讨论和分析。关键词文本匹配；深度学习；自然语言处理；卷积神经网络；循环神经网络中图法分类号TP18 论文引用格式：庞亮，兰艳艳，徐君，郭嘉丰，万圣贤，程学旗，深度文本匹配综述，2016，V ol.39,在线出版号No. 128 Pang Liang，Lan Yanyan，Xu Jun，Guo Jiafeng，Wan Shengxian ，Cheng Xueqi，A Survey on Deep Text Matching，2016，V ol.39,Online Publishing No.128 A Survey on Deep Text Matching Pang Liang 1),2)3)Lan Yanyan 1)2) Xu Jun 1)2) Guo Jiafeng 1)2)Wan Shengxian 1),2)3) Cheng Xueqi 1)2) 1)(CAS Key Lab of Network Data Science and Technology, Beijing100190) 2)(Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Beijing100190) 3)(University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190) Abstract Many problems in natural language processing, such as information retrieval, question answering, machine translation, dialog system, paraphrase identification and so on, can be treated as a problem of text ——————————————— 本课题得到国家重点基础研究发展计划(973)(No. 2014CB340401, 2013CB329606)、国家自然科学基金重点项目(No.61232010, 61472401, 61425016, 61203298)、中国科学院青年创新促进会(No. 20144310，2016102)资助.庞亮(通讯作者)，男，1990年生，博士，学生，计算机学会(CCF)学生会员（59709G），主要研究领域为深度学习与文本挖掘.E-mail: pangliang@https://www.360docs.net/doc/6a10125885.html,.兰艳艳，女，1982年生，博士，副研究员，计算机学会(CCF)会员（28478M）,主要研究领域为统计机器学习、排序学习和信息检索.E-mail: lanyanyan@https://www.360docs.net/doc/6a10125885.html,.徐君，男，1979年生，博士，研究员，计算机学会(CCF)会员, 主要研究领域为信息检索与数据挖掘.E-mail: junxu@https://www.360docs.net/doc/6a10125885.html,.郭嘉丰，男，1980年生，博士，副研究员，计算机学会(CCF)会员, 主要研究领域为信息检索与数据挖掘.E-mail: guojiafeng@https://www.360docs.net/doc/6a10125885.html,.万圣贤，男，1989年生，博士，学生，主要研究领域为深度学习与文本挖掘.E-mail: wanshengxian@https://www.360docs.net/doc/6a10125885.html,.程学旗，男，1971年生，博士，研究员，计算机学会(CCF)会员, 主要研究领域为网络科学、互联网搜索与挖掘和信息安全等.E-mail: cxq@https://www.360docs.net/doc/6a10125885.html,.

文本分类中的特征提取和分类算法综述

文本分类中的特征提取和分类算法综述摘要：文本分类是信息检索和过滤过程中的一项关键技术，其任务是对未知类别的文档进行自动处理，判别它们所属于的预定义类别集合中的类别。本文主要对文本分类中所涉及的特征选择和分类算法进行了论述，并通过实验的方法进行了深入的研究。采用kNN和Naive Bayes分类算法对已有的经典征选择方法的性能作了测试，并将分类结果进行对比，使用查全率、查准率、F1值等多项评估指标对实验结果进行综合性评价分析.最终，揭示特征选择方法的选择对分类速度及分类精度的影响。关键字：文本分类特征选择分类算法 A Review For Feature Selection And Classification Algorithm In Text Categorization Abstract:Text categorization is a key technology in the process of information retrieval and filtering,whose task is to process automatically the unknown categories of documents and distinguish the labels they belong to in the set of predefined categories. This paper mainly discuss the feature selection and classification algorithm in text categorization, and make deep research via experiment. kNN and Native Bayes classification algorithm have been applied to test the performance of classical feature detection methods, and the classification results based on classical feature detection methods have been made a comparison. The results have been made a comprehensive evaluation analysis by assessment indicators, such as precision, recall, F1. In the end, the influence feature selection methods have made on classification speed and accuracy have been revealed. Keywords:Text categorization Feature selection Classification algorithm