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关键词： 纸本散乐图   佛教文物   戏剧史   北宋   文物修复  

摘要： 一基本情况2004年5月,在江西省赣州市慈云寺塔心第四层内壁暗龛发现了一批瘗藏于其中的宋代珍贵文物,这批文物由中国社会科学院考古研究所王亚蓉先生主持修复,历经8年的时间,于2012年成功修复出佛教相关文物共60件,包括经卷、画卷、彩绘泥塑、木雕、瓷器等。2019年8月,由中国社会科学院考古研究所和赣州市博物馆合作编著的《慈云祥光——赣州慈云寺塔发现北宋遗物》一书由文物出版社出版发行,该著较为完整地向社会公布了这批文物的基本情况。遗憾的是,该批文物面世至今,戏剧研究界尚未关注。

摘要： 随着教育领域改革深入推进,学习方法的掌握变得尤为重要。函数是初中数学的重要组成部分,所以初中数学教师应该深入挖掘教材内容,引导学生掌握高效学习函数的策略,增强其数学学习能力。本文旨在探讨初中数学函数学习的有效策略,包括概念理解、图像运用、解题方法、实践应用以及学习习惯培养等方面,以帮助学生提高函数学习效果,提升数学素养。

关键词： 青年群体   Live图   记忆媒介   媒介实践   归档  

摘要： 伴随着数字摄影技术的不断升级,青年群体的媒介实践融入了Live图新方式,不仅压缩了照片和视频的使用空间,而且形塑了“无法复刻的瞬间”的人生档案管理新风尚。本文通过深度访谈的研究方法,探察青年Live图归档实践的媒介逻辑与行动策略。研究发现:青年Live图归档实践的媒介逻辑借由“定格”与“鲜活”的流动展现、“随意”与“轻量”的便捷提取、“惊喜”与“代入”的记忆时空等进行铺陈;原图直出、由动转静与囤积瞬间是青年Live图归档的行动策略,投射了其对即时永恒、真情实感与鲜活记忆的向往,以及真实自我与理想自我的心理矛盾。虽然Live图成为青年在场痕迹的新档案,但社交平台背后隐涉的流量逻辑无形中加剧了归档实践的过度记忆化,需认清Live图的价值并非局限于媒介特质,更在于生活瞬间本身的意义。

关键词： 敦煌壁画   艺术元素   互动体验  

摘要： 比较《鹿王本生图》与《光·遇》的艺术元素,分析壁画与游戏在造型、色彩、构图方面的联系与创新。《光·遇》运用游戏形式让玩家深入了解《鹿王本生图》,进而探索敦煌文化的深层内涵,并推动其创新性发展。

关键词： 反比例函数   图像与性质  

摘要： 通过归类举例剖析,不仅能强化学生对相关数学知识与方法的综合运用,还能较好地培养学生的直观想象和数学运算能力。

关键词： 现象图析学   健康焦虑   信息搜寻行为   交互机理  

摘要： [目的/意义]探析健康焦虑与信息搜寻行为的影响因素与交互机理,有助于丰富信息行为研究的理论范式,为深入解析用户健康焦虑现象提供理论指导与实践应用。[方法/过程]利用现象图析学的质性研究方法,对健康焦虑与信息搜寻行为的交互机理进行深入挖掘,基于I-PACE理论模型框架,从“用户-情感-认知-行为”4个维度,对用户健康焦虑与信息搜寻行为进行模型要素解析,构建健康焦虑与信息搜寻行为机理关系模型。[结果/结论]研究结果揭示了健康焦虑与信息搜寻行为的交互机理可分为情绪触发、浏览调节、认知控制、行为反馈4个子机理,进而基于研究提出健康焦虑情境下公众信息素养培育策略。

关键词： GIS技术   地质灾害   风险评价   区域优化划分   灾害防治  

摘要： 地质灾害作为自然灾害中最为频繁且危害大的种类,对人类社会和经济发展带来了巨大的影响。在众多和地质灾害相关的研究工作中,风险评价与区域优化划分是关键的一环。在本研究中,我们运用了地理信息系统(GIS)技术,成功地将其应用于地质灾害的风险评价和区域优化划分中。首先,我们采集了与地质灾害有关的多元信息,并通过GIS技术将这些信息进行 可视化处理和分析,包括地质构造、地震活动区、气象条件等。然后,我们组建了一个灾害评价模型,并运用该模型进行地质灾害风险评价。最后,实施了灾区的优化划分,以便对面临灾害风险的区域进行有效的灾害防治。通过这一系列的工作,我们发现,GIS技术在地质灾害风险评价与区域优化划分中的应用,能够为更好的灾害防治工作提供重要支持。结果 将极大地帮助政府和相关部门做出更为科学、精准的决策,对地质灾害的防治工作具有重要意义。

关键词： 减负   数学学科核心素养   高中数学作业  

摘要： 在“减负”政策下,教师需转变作业观念,从“量”的堆积转向“质”的提升,激发学生的学习兴趣,培养学生自主学习能力和创新思维.作业设计应考虑教学目标、学生需求和评估标准,确保作业内容与教学目标一致,满足学生的实际需求,并提供有效反馈.作业设计主要分为课前、课中和课后三个阶段,分别旨在准备、参与和巩固学习,通过不同类型的作业促进学生理解和掌握知识.

关键词： 频繁序列挖掘   旅游景点   个性化推荐算法   爬虫工具  

摘要： 开展景点个性化推荐时,若不能完整采集用户浏览的相关数据,会直接影响后续景点的推荐效果,为此提出基于频繁序列挖掘的景点个性化推荐算法优化方法。利用网络爬虫工具爬取用户近期浏览与评论信息,获取旅游景点相关数据。基于数据采集结果构建景点知识图谱,生成景点序列,根据景点序列生成频繁序列,并利用Top-K最优划分方法对序列实施划分处理,通过对划分后频繁数据挖掘,获取景点最佳推荐序列,实现景点的个性化推荐。实验结果表明,利用该方法开展景点个性化推荐时,推荐效果好、精度高。