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有关汉字的资料

出土于战国魏安厘王墓的《逸周书·尝麦解》说：“昔天之初，〔爰〕作二后，乃设《建典》：命赤帝分正二卿。命蚩尤宇于少昊，以临四方……”这《建典》该不会是口头约定罢？更不会是春秋时才盛行的歃血为盟！它应该是以书面形式记录的早的《法典》，也是世界上早的法律文书。我们看看它所记录的内容吧，《建典》规定：居住在东部的炎族与居住在西部的黄族实行民族分治。“二后”一个指赤族的蚩尤，世代掌管军权，驻守在山西汾河一带；另一个是轩辕氏，居住于陕西，黄河中上游。这“二后”也就是赤帝辖下的“二卿”。“赤帝”就是“炎帝”。这从《史记》与《大戴礼纪》得到证明。都描写“阪泉之战，司马氏就说打败炎帝榆罔，而后者则记打败赤帝榆罔。

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文字究竟发源于何时何地？这也算一条线索吧。

另从我的十个甲骨文都出于《甲骨文编》有兴趣的朋友可到那里去查。

黎明堂敬上

古汉字的历史价值与教育意义

古老的汉字生生不息，从形成，发展，到成为文字体系的甲骨文，其间经历了漫长的过程，延绵至今，承载了中华民族上下五千年的悠久历史，汉字的书写方式——书法，也成为的艺术形态。伴随“读图时代”的来临，人们重新审视“视觉”这一认识事物的工具，以期通过视觉的形式和方法探悉事物的本质，获得知识，那么，当我们用眼睛去打量汉字古老的历史的时候，又能“看”到什么？当“看到”的时候，是不是又能“看懂”呢？汉字形成的过程及视觉外显对于信息时代又有什么价值和意义呢？

先秦时期的背景与汉字的起源

汉字形成的背景

文字学家认为“汉字的形成时代大概不会早于夏代”，并在“夏商之际(约在公元前17世纪)形成完整的文字体系”（裘锡圭《文字学概要》）。汉字从原始萌芽到成熟的甲骨文主要经历了原始到战国这段时期。从原始的群居生活到氏族公社的出现，再到夏、商、西周，汉字形成了比较完备成熟的甲骨文体系。这一时期是中华文明的起源时期，生产力水平低下，人们对自然现象不能做出合理的解释，自然崇拜、万物有灵观、图腾信仰、崇拜和巫筮等都对原始的文化形态产生了深刻的影响。古老的文明形态合而不分，错综复杂。商周时期生活中的祭祀、征战、田渔、出入、收成、风雨、疾病等都要占卜，并且把占卜的时间，占卜者的姓名，占卜事情的结果、应验情况等用刀刻在龟甲或牛骨上面。因为多是与占卜有关的文字，因此甲骨文亦称“卜辞”或“龟甲”文字。

关于汉字的起源有多种学说，影响比较大的有：结绳说、刻契说、八卦说、原始图画说、起“一”说等。现代的研究普遍认为，汉字起源是多源的，即汉字符号系统是在原始图画符号、结绳、八卦、算筹、契刻等原始记事方式中分离、转化而来的，是人们在长期的生产实践中，出于记载和传播信息、交流思想的需要而创造出来的，汉字的形成是自然而又必然的历史的选择

先秦时期文字的载体、形态和特3、通过本次活动，使同学的信息技术得到提高，进一步提高信息素养。征

文字载体：岩石、陶器、龟甲兽骨、青铜器。

汉字的视觉外显与教育价值

教育回归生活——对传统教育理念的再认识。

现代科学使得教育有了长足的进步，教学工具被越来越多地使用，教学理论也越来越多。艺术、技术、人文在教育中发展而又相互分离，个人的协调发展离不开三者在生活中的统一共合。教育来源于生活，为生活服务，又高于生活，指导生活，而生活却不应该游离于教育之外，“理论是灰色的，生活之树常青”。

文字的诞生促进了教育的发展，教育的需要使汉字符号形式趋于统一，又加快了汉字体系的成熟。古汉字与人们的生活密切相关，不但对客观事物加以认识再现，而且图腾崇拜、占卜求神等生活的内容也出现在古汉字的形态里，成为汉字的来源，知识传达的工具形式生活化，从汉字“教”和“学”的来源即可窥见一斑。“爻”字甲骨文由两个“五”构成。“学（学）”字金文从子从 从 （五五六，相当于八卦中巽卦 ），象小孩两手摆弄一个八卦形，甲骨文则偏旁各有省略。“教”字金文作从学从攴的会意字“教学”二字的构形中采用了原始八卦数卜符号作为构字偏旁，表明在远古时代筮占是小学生教学的内容，从事教育者当为巫师。

体味历史——人文情感教育

现在是过去的继续，现在的发展是过去的否定之否定，故去的物态必定隐含着真理的内核。历史延伸至今，物非人非，如果仅凭文学或史事记载等对历史进行再现，历史失之于形象与生动，而人们头脑中固有的现实物象的束缚和历史认识的缺乏，甚至会使历史失去客观与真实。

古汉字再现的历史告诉我们，历史时空的千万别造就了人存在的，所谓的与众不同的个性实现或许只是为了追求本真的自我，人们总是在现在与过去的比较，历史的共性和个性之间寻找着自身存在的意义。

艺术价值

夏商周是书法艺术的初期阶段，甲骨文书写的技巧、工具的运用，已显示出人类对艺术审美的追求。商、周的甲骨文、金文、石鼓文、帛书、竹（木）简等文字形态已具有初步的审美意识，文字从应用性走向艺术性，从幼稚阶段逐趋完美，特定的原生态环境奠定了其在书法艺术史上的的特殊地位。久远的历史在艺术上留下了自然的斧神工，不和谐中的和谐造就了艺术美的丰富意义。

对现代教育技术的启迪

现代教育技术是建立于西方现代教育理论下，在传播学、信息论、心理学等学科基础上建立起来的，西方的教育思想理论体系对教育技术的产生和发展起到了决定性作用。东西方文化的异决定了教育内在根本理念的不同，也决定了教育形式和教育实践各方面的异，从而对教育技术有不相同的理解。历史的积淀对于教育技术的发展并没有发挥出应有的作用，汉字形成和发展的历史对于今天信息时代的教育有什么启迪意义呢？

传统历史教育与多媒体信息技术的融合

教育技术的发展与媒体的使用密不可分。如何利用现代电声、影象技术使其为教育服务是教育技术研究的任务。影视技术具有穿越时空，呈现历史的传统教学工具所不具备的优势，将传统的历史课程与影视技术整合，通过直观形象而又丰富生动的视觉呈现进行历史教育，可以加深对历史的理解甚至是让我们重新认识历史。

多媒体技术不外乎声音与图象或者二者的结合体，汉字却恰恰统合了音、形，传达信息与意义，同为统合的整体，目的俱是为了传达信息，二者具有内在相通的必然性，这就为多媒体技术的研究提供了丰富而又可靠的认识，教育技术也必能从中汲取合理的实践和理论的养分。

“观物取象”与视觉思维

知识可视化表征

现代认知心理学的“双重编码理论”为知识可视化提供了理论基础。当今语言文字已经符号化，古老的象形文字只有汉字流传下来。汉字的初形态是对知识的视觉化表征，对事物及事物之间的相互联系加以表示。汉字构形取象具有视觉直观性，造字理据是对客观世界的描摹，事物象的组合又是形象思维和抽象思维的结合，“观物取象”又“立象尽意”。汉字象的不确定性、概括性、写意性，又使之具有人文意义的延伸。汉字几千年的绵延，大浪淘沙，留下了丰富而宝贵的知识视觉表征资源，完整的知识视觉化表征实践和理论体系建立将大有可能。 对汉字从知识视觉化表征的角度去研究，我们有丰富的资源和悠久的历史，相比之下国外就没有这种优势。

结语

渊远流长的中华文明的形态如历史长河中磨砺的珍珠，历史的积淀只会使其更为耀参考资料：眼！教育技术的发展必定会沿着历史的轨迹，接受历史的选择，我辈后人须倍加努力，继往开来！

汉字，是用于书写汉语的文字，也可被借用于书写日语、朝鲜语（韩语）等语言。是的文字，也是新加坡的文字之一。目前确切历史可以追溯到商朝的甲骨文。在日本语中与平名、片名混合使用。汉字也曾经是李氏朝鲜的文字之一（15世纪朝鲜世宗发明谚文，亦称朝鲜语（韩语），目前韩国只在需要汉字标记以避免词义不明的情况下使用，朝鲜则全部采用谚文拼写。

汉字又称中文字、字、国字，属于表意文字的词素音节文字，由汉族发明并改进，是世界上古老的四大自源文字(两河流域的楔形文字、古埃及的圣书字、商朝甲骨文、玛雅文字)之一，亦是其中沿用至今的文字。

汉字是世界历史上连续使用时间长的文字，历代皆以汉字为主要文字。隶变是汉字发展史上的一个里程碑，汉字发展至汉朝隶书时被取名为“汉字”。

汉字的演变过程是：史前符号，商朝的甲骨文，周代的金文、大篆，秦朝的小篆、籀文，汉代的隶书，唐代的楷书，草书，行书。

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汉字,是中华文化的基本载体.天地玄黄,宇宙洪荒.先人结绳造字带我们一步步走向文明,不容易.由于自然等诸多因素制约,古代历史上识字人本不多而尤足珍贵.毫无疑问,识字人是相对聪明的,理应担当进步的主角,也是人类思想文化传播承接的使者,故有"劳心者治人,劳力者治于人"的遗训,进而形成贯穿几千年的学业理念------"学而优则仕".这是说明学习(识字)的必要性和重要性.

我们今天要聊的是现代的识字.识字的人越来越多,是好事;竞争随之日趋激烈,也不是坏事.但是,我们不能因为追求人生理想或事业成功而忘记学习忘记识字,其实,识字是文明人和文明发展的决条件!遗憾的是现代环境里衍生出好些似乎并不需要相当文化,甚至是基本识字能力的"行当"------比如眼面前的"歌唱""广告""演讲"等等.

今天写上述文字的动因是为早晨听了一首<月满西楼>的歌曲而引发的.网络上署名"米线"的歌手演唱了由我国南宋女词人李清照填的<一剪梅>改编的曲子:"红藕香残玉簟秋,轻解罗裳,独上兰舟.云中谁寄锦书来?雁字回时,月满西楼......".曲子谱调宛然动听!歌手的声音也清丽圆润!问题就出在这"词"上了------词中首句出现了个"簟"字,字典里注解是质量上好的"竹席",音读做"dian"（”店”音）．歌手句就唱作了”潭”，继而在第二段出现该字是又唱作”潭”．我不免有些伤心，这么美的曲调，音质也相当的不错，怎么能因为一个字的两次明显的音误而大倒胃口！想想这”错”也不一定就在歌手，那音乐的制作应该是一群文化人的作为，于是感到不能理解和通融－－－恕我龌龊，俗话有”一泡鸡屎坏缸酱”，此所谓也．

1998年3月5日，在纪念诞辰一百的大会上，江博士在台上发表讲话，在回忆生平业绩中，当讲到”次反围剿”时，正在看电视直播的我耳朵一炸！不会吧？！我的耳朵明明听到博士把”围剿”读作”围chao"了．因为在单位收看电视还有其他人在，我没敢出声，但在出现”第二次反围剿”时，博士依然读作”围chao”！我坐不住了，就说”他已经连续两次读错了字！”．在随后读到的”第三次反围剿”时，我清楚地记得他改正过来了－－－我相信应该有人在提醒！博士的身份毕竟太特殊，这在古代的天下都得跟着说”围chao".字典中的”剿”字的确是一字多音，有读作”chao"，比如”剿说”；但”围剿”断不可以读作”围chao”，那就滑天下之大稽了！各位看官，相信我不会信口雌黄，那段会议录象永也不会再作播放了．

上至九五之尊，下到黎民，汉字在当代实在是演绎了诸多笑话．十几年前，连云港市灌云县公司新大楼开张营业，由于大楼的招牌是用繁体字，开张之日有市民拿着酱醋瓶子去”打酱油”！呵呵，””写成了繁体字和”酱菜”不多形状，因此人们有理由相信那是一家”酱菜公司”！诸如此类，不胜枚举．即便有”立地书橱”之谓的当代学者余秋雨，近在裁判一次电视歌手赛时也读错了”仁者爱山，智者乐水”．错之有不足为鲜，但公众人物不能轻易语误，因其影响波及深远；再则就是发现错误要及时纠正，而无论其身份＼场所．

其实，我们应该养成良好的识字习惯．遇有难解深奥或者模棱两可的字词应该及时去查字典，这在公众人物尤当牢牢记取．我们在即兴发言时，如遇不认识的字应该虚心不虚荣，当场请教学究或直接坦白－－－不仅仅不丢人，相反会得到赞许和尊重．汉字太多，冷字不备而出，特别提醒影视歌曲制作表演者要重视学习识字，毋以贻笑大方．

我更要加紧学习识字，好多的字不认得，博客中屡见错别字察觉到立即改正，不能发现的请朋友们指点！则如沐春风也．

汉字是文字的代表，也是世界上使用广泛的文字系统之一。下面是一些关于汉字的：1. 汉字起源：汉字起源于古老的象形文字，追溯到公元前14世纪左右的甲骨文时期。汉字的形态和结构演变多次，经历了象形、指事、会意、形声和转注等不同阶段的发展。2. 汉字分类：汉字可以按照笔画、部首、读音等不同方式进行分类。按照部首分类时，汉字可以分为214个基本部首，用来表示汉字的部首称为偏旁部首。3. 汉字数量：目前，现代汉字的数量约为80,000个左右，但实际常用的汉字数量只有几千个。其中，通用字并没有准确的统计数字，通用字是指广泛使用的基本字形，数量约在2,500至3,500个之间。4. 汉字的书写顺序：汉字的书写顺序是按照一定的进行的，一般遵循从上到下、从左到右的原则。另外，有些汉字还存在草书和楷书等不同的书写形式。5. 汉字的意义和构造：汉字的意义来自于字形和字音，字形是汉字外部形态同语义的对应关系，字音是指汉字的发音。汉字的构造有拼音构、偏旁构和字义构等，其中偏旁构是指汉字由部首和声旁组合而成。6. 汉字的传播：由于的文化影响力，汉字除了在本土被广泛使用外，还被用于日本、韩国、越南等地区。此外，随着经济的发展和中文教育的普及，汉字的使用范围也在扩大。7. 汉字的学习：学习汉字需要掌握正确的笔画顺序和基本结构，同时还需要学习汉字的读音和意义。学习汉字可以通过课堂教学、识字软件、汉字书籍等多种途径进行。这些是关于汉字的一些基本，希望能对您有所帮助。如需更详细的，请参考相关书籍或互联网资源。

汉字是特有的标志性符号，它具有悠久的历史、独特的语音、形态和意义体系，是文化中不可或缺的一部分。汉字的发展可以分为甲骨文、金文、篆文、隶书、楷书等不同阶段，经过不断的演变和变革，形成了丰富多样的文字体系。汉字的结构以笔画为基本单位，笔画数量有2至29不等，共有214个部首，可以将汉字分为形声字、象形字、会意字、兼形兼声字等等多种类型。自古以来，汉字在文化、、历史等各个方面都占据着重要的地位。随着科技的发展和信息交流的扩大，汉字也扮演着越来越重要的角色，成为世界各国学习中文、了解文化的关键元素之一。对于汉字的学习和应用，需要掌握汉字的基本知识和技能，如笔画的顺序和技巧，汉字的读音和意义，以及常用词汇和用法。在日常生活和学习中，可以通过汉字书写、阅读、理解和表达等多种方式来提高汉字水平，增强汉语交流和文化交流的能力。

汉字是文字的代表，是世界上古老、有文化价值的文字之一。以下是关于汉字的一些：起源：据考古学家研究，汉字起源于的甲骨文，距今已有三千多年的历史。早的汉字是象形字，后来逐渐演变成会意字、形声字和简化字等。构成：汉字是由笔画组成的。笔画是指用笔在纸上画出来的线条。汉字的笔画有横、竖、撇、捺、点、折等。不同的笔画组合成不同的汉字。发展：汉字在漫长的历史发展过程中不断演变，形成了不同的字体和书法。常见的字体有楷书、行书、草书、篆书等。汉字的书法也被誉为文化的瑰宝之一，有着深厚的艺术价值。使用：汉字是基本的文字工具，也是中华文化的瑰宝，广泛应用于日常生活、文化教育、宣传、商业交流等领域。重要性：汉字是中华文明的精髓，承载着丰富的文化内涵。在现代中，汉字不仅是的文化宝藏，更是推广中华文化的重要工具。总之，汉字是中华文化的重要组成部分，具有极高的文化和历史价值。

汉字有甲骨文，金文.....

论文中引用专有名词怎么才能不被查重

一是专有名词来源，尽量避免从已经发表的论文和网络来，可以从研究性专著中，能降低查重率；其次可以通过词语变化、句式变化等修改。

论文检测，多半是针对已发表的，期刊文章，还有会议论文进行匹配的，有的数据库也包含了网络的一些文章。这里给大家透露下，很多书籍是没有包含在检测数据库中的。

扩展资料：

在期刊上投稿的时候都需要经过查重系统的检测，不然是不予通过的，很多作者在投稿之前也会自己找一些软件或者系统进行检测，这样的话可以节省返修论文的时间，也减少稿件拒收的概率。

普通期刊和核心期刊对论文的重复率要求是不同的，核心期刊对论文的要求更严谨一些。那么论文重复率一般都是多少?普刊一般要求不超过30%，而核心期刊要求可能在10%-15%左右，大多数学校的学位论文重复率要求与此相当，有的严格的甚至到5%。

以下可作上下文特征是很常见的，其实上下文大概去理解就是图像中的每一个像素点不可能是孤立的，一个像素一定和周围像素是有一定的关系的，大量像素的互相联系才产生了图像中的各种物体，所以上下文特征就指像素以及周边像素的某种联系。为参考：

：正确使用，当在提交论文的时候，引用的内容要是想通过查重软件，那就要正确的使用，论文只有正确引用格式才是对的。

如果文中没用，而又跟数据库中的内容重复了，那么就很有可能会被判定为抄袭，所以，在引用论文内容时一定要注意引号是使用，除此之外，若引号只使用一半，查重软件也是无法是别的，因此引号要使用全面，否则引用的内容就会被视为抄袭。

第二：到底是不是引用，在进行论文查重的时候，有些引用的内容被标记为抄袭时，就一定要查看这篇文献是不是被包含在查重检测系统中，如使用的论文检测系统没有收录这篇文章的话这种引用知识就不是很权威，那么也很有可能被判定为抄袭，因此，在引用内容时一定要确保这篇论文也包括在检测系统中的文献库里面。

第三：引用电视、、多媒体技术的出现和发展，极大的改变了人们的思维和生活方式，视觉思维的概念在时代发展的呼唤中凸显，人们是怎样通过视觉获取知识的呢？“观物象形”究竟暗涵了什么样的视觉规律？汉字的造字理据是“观物取象”，又不只是停留在具体的表象，而是对客观事物进行主观加工，抽象化的过程，“立象而尽意”。汉字传播过程中的简化、统一等因素造成了汉字的符号化，“能指”与“所指”相分离，古老的甲骨文却是具有抽象性与概括性、能反映事物客观特征的形象思维的产物。汉字形成的规律对于视觉思维理论的再建构和延伸将会具有极丰富的意义。的比例太大，有不少人为了躲避被查重软件检测到，会对一篇文章进行大量的引用，事实上这种方法是不可取的，很多查重软件在设计的时候就已经考虑到了这一点，引用比例太大的话，也会将被视为抄袭，因此在论文写作的时候，建议大家不要过多的进行引用，不认会被认定整篇文章都是抄袭的。

扩展资料：

目前知网主要是对word的格式进行查重，如果学生提交的是pdf或者其他格式文本，知网的识别率就会相对较低，因此笔者建议论文作者，在将论文提交知网查重之前，

可以先去打听自己的学校究竟是使用什么样的知网查重系统，然后到第三方论文检测平台，提前进行知网查重，这样才能明确自己所标注的脚注部分，究竟能否被识别为引用部分。

，据了解，脚注的位置也非常关键，如果将脚注加在符号里面，则被识别为引用部分的概率会大大提升，基本上可以达到90%以上。希望这些建议都能够帮助到论文作者，大幅降低去除引用文献重复率。

首先，论文查重的背景和重要性。随着网络技术的快速发展，学术不端行为也日益猖獗。为了维护学术诚信和保证学术成果的真实性，论文查重成为了一个必要的工具和手段。查重系统可以帮助检测学术论文中的重复内容，及时发现和遏制学术不端行为。

接着，在论文撰写过程中，学生们往往会引用各种概念和名词，而这些名词解释可能会在查重系统中被视为抄袭。因为名词解释并不是原创性的内容，很多人都会引用相同或相似的解释。如果查重系统将名词解释也视为重复内容，可能会导致误判和不公平的结果。

接下来，大部分查重系统并不会将名词解释视为重复内容，而是更注重文本的其余部分。然而，仍然有少部分查重系统可能会将名词解释误判为抄袭内容，这可能对学生的论文评价带来一定的不公正性。

，为了避免名词解释误判，学生在论文写作过程中可以采取一些措施，如注明引用来源、加入自己的理解和解释等。此外，查重系统的开发者也应该进一步优化算法，提高对名词解释的识别准确率。

综上所述，名词解释论文查重在大部分情况下并不会被检测出来，但仍需警惕少数查重系统的误判。论文查重系统对名词解释论文具备较高的检测能力。然而，研究者在撰写名词解释论文时仍需注意引用和参考的准确性，以免出现意外的重复内容。此外，查重系统的发展仍需要不断改进和完善，以提升其对于复杂文本的检测能力。

论文查重专业术语在检测范围内吗？论文中引用专有名词怎么才能不被查重

论文查重是各大高校纠正学生学术行为的必要手段。其目的主要是提高每个人的专业水平，终满足大学要求的毕业条件。很多同学在查重论文的时候会感到困惑，论文查重专业术语在检测范围内吗？接下来我们来了解一下这个问题。

论文查重专业术语是否在检测范围内？

1.当论文中直接使用的专业术语包含在文本中时，它将被纳入查重的检测范围，如果专业术语的定义和概念，一般是不会被纳入重复率范围内的。

2.如果专业术语的定义和概念设置正确，论文查重系统会自动识别，但如果格式不正确，检测时会将这部分内容纳入查重范围。因此，建议大家注意其正确的格式。另外，查重网站不正规的情况下，专业术语可能也会计算重复率。所以查重网站的选择也是大家需要注意的。

论文查重网站如何查重？

1.论文查重根据论文划分章节以后，会分章节进行重复率检测，然后计算整篇重复率。章节的区分通常是基于目录，所以目录格式的设置也很重要。

分析如下：

普通黄土夯实后每立方约1.3吨以上（看密度值）。干燥土（未夯实，一般为绿化用土）密度应小于1.2吨。一般粘性土ρ=1.8－2.0g/cm3；砂土ρ=1.6－2.0g/cm3；腐殖土ρ=1.5－1.7g/cm3，这是天然密度，大家可以算一下。

扩展资料：

干土是指天然状态的土一般由固体，液体和气体三部分组成，若土中的孔隙全部由气体填充时就是干土。

图像分割常用指标及MIoU计算

（2）医疗影像分割

语义图像分割结果，可分为True Positive、False Positive、True Negative、False Negative。

Negative指非物体标签的部分(可直接理解为背景)，Positive指有标签的部分。

左上图为真实标注，右上图为预测结果。从右上图可以将预测结果分成对应的四个部分：

IoU（Intersection over Union）是一个评价目标检测、语义图像分割的不同方法的结果好坏的指标，用于比较模型结果（predicted output）与真实标注（ground truth）的相似程度。

IoU指标可以适用于Single-class的语义图像分割，但不适用于Multiple-class的语义图像分割。

以下是几种逐像素标记的精度标准。设有k+1个类（其中包含一个空类或背景），i表示真实值，j表示预测值 ，p ij 表示将类i预测为类j的 像素数量 。即，p ii 表示TP，p ij 表示FN，4、利用合理的上下文的建模机制，帮助网络猜测遮挡部分的语义信息。p ji 表示FP，p jj 表示FN。

两个矩阵，一个代表实际的分割，另一个代表任何神经网络或模型的预测分割

这些矩阵的元素是表示图像上特置的像素所属的不同类别的标签。这里，共有 6 个类，标签为“0”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”，矩阵是 2D numpy 类型，每个大小为 (4 x 4)。

通过以下步骤，计算 MIoU：

步骤 1 ：找出两个矩阵的每个类的频率计数（numpy 包中的“bincount”函数）

什么是封建？

2、不同论文查重网站的规则和标准有很大区别，一般查重系统规则是如果13个字符连续重复，就会被认为重复。

1.一种分封的制度。封邦建国，即古代帝王把爵位、土地分赐亲戚或功臣，使之在各该区域内建立邦国。相传黄帝为封建之始，至周制度始备。欧洲中世纪也曾实行类似的制度

2.指封建主义形古汉字的起源态。

3.比喻思想保守、泥古、不开放

我所了解的图像分割

图像分割是我大二2019年做的东西，这篇文章用来总结。

分语义【像素级别图像】，实例【分割物体有进一步分类】。

基于图像的灰度特征来计算一个或多个灰度阈值，并将图像中每个像素的灰度值与阈值作比较，将像素根据比较结果分到合适的类别中。

确定某个准则函数来求解灰度阈值。【阈值法特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图。】

值得一提的是：特征点检测也有此方法

直接寻找区域。有两种基本形式：一种是区域生长，从单个像素出发，逐步合并以形成所需要的分割区域；另一种是从全局出发，逐步切割至所需的分割区域。

基于边缘检测的图像分割算法试图通过检测包含不同区域的边缘来解决分割问题。它可以说是人们想到也是研究多的方法之一。通常不同区域的边界上像素的灰度值变化比较剧烈，如果将从空间域通过傅里叶变换到频率域，边缘就对应着高频部分，这是一种非常简单的边缘检测算法。

常规卷文字形态：依类象形。甲骨文是刀刻而成，刀的锐钝、骨质的硬软使文字的笔画粗细不一，笔画的连接处有所剥落，结构上，长短大小均无一定，字形刚劲瘦硬。金文则将字刻于泥模上，浇铸而成，故笔画粗圆，形体也较方正。积

常规卷积+残【解决梯度消失，网络变深】

Efficient Neural Network（ENet）

ResNet-38

full-resolution residual network(FRRN)

AdapNey

由目标检测发展而来（R-、Fast R-）

在Faster R-的结构基础上加上了Mask预测分支，并且改良了ROI Pooling，提出了ROI Align。

评价函数只对目标检测的候选框进行打分，而不是分割模板

FCN的不足：没有考虑到局部或者全局的上下文依赖关系，而在语义分割中这种依赖关系是非常有用的。所以在ReSeg中作者使用RNN去检索上下文信息，以此作为分割的一部分依据。

卷积神经网络在进行采样的时候会丢失部分细节信息，这样的目的是得到更具特征的价值。但是这个过程是不可逆的，有的时候会导致后面进行作的时候图像的 分辨率太低 ，出现 细节丢失 等问题。因此我们通过上采样在一定程度上可以不全一些丢失的信息，从而得到更加准确的分割边界。

卷积后进行一次上采样，得到segment map。

优点：

FCN对图像进行了像素级的分类，从而解决了 语义级别 的图像分割问题；

FCN可以 接受任意尺寸的输入图像 ，可以保留首先是词语变化。文章中的专业词汇可以保留，尽量变换同义词；其次，改变文中的描述方式，例如倒装句、被动句、主动句；打乱段落的顺序。另外，论文其实主要的就是将自己的研究成果展示和总结，除了一些必要的参考和理论性质的引用，只要是自己认真写出来的，一般查重都不会有问题。下原始输入图像中的空间信息；

缺点：

得到的结果由于上采样的原因比较模糊和平滑，对图像中的 细节不敏感 ；

对各个像素分别进行分类，没有充分考虑 像素与像素的关系，缺乏空间一致性。

恢复在深度卷积神经网络中下降的分辨率，从而获取更多的上下文信息。

DeepLab是结合了深度卷积神经网络和概率图模型的方法，应用在语义分割的任务上，目的是做逐像素分类，其先进性体现在DenseCRFs（概率图模型）和D的结合。是将每个像素视为CRF，利用远程依赖关系并使用CRF推理直接优化D的损失函数。

在图像分割领域，FCN的一个众所周知的作就是平滑以后再填充，就是先进行卷积再进行pooling,这样在降低图像尺寸的同时增大感受野，但是在先减小尺寸（卷积）再增大尺寸（上采样）的过程中一定有一些信息损失掉了，所以这里就有可以提高的空间。

DeepLab提出空洞卷积解决这一问题

（1）常规图像分割

交叉熵Loss

Focal Loss【解决难易样本不均衡】

D Loss（该损失函数的提出有一个背景，直接优化性能度量，涉及到我的另一个课题非凸优化）

IOU（常做为评价指标）

基于以上几个基本的Loss还有各种各样的改进

因为相邻临的像素对应感受野内的图像信息太过相似了，如果临近的像素都属于所需分割区域的内部，那么这种‘相似’是有利的，但是如果相邻 像素刚好处在所需分割区域的边界上，那么这种相似就是有害的了。

1、对网络输出的分割的边界增加额外的损失，或者让网络对边界的特征和区域内部的特征分开建模学习。其本质上的思想还是让网络同时做两个任务：分割和边缘检测。另外，提高输入图像的输入分辨率和中间层特征图的分辨率同样也是简单有效的。

2、利用loss动态加权或者在图像二维空间上采样来解决同一张图像中不同语义的像素个数不均衡以及学习的难易程度不同的问题。

5、在网络中构建不同图像之间损失或者特征交互模块。

论文的创新点怎么写？

先秦时期的古汉字载体——古穆狰狞的青铜器与残破暗白的龟甲兽骨，仅从文字书写的外在形式上就给人从眼睛到心灵的强烈的视觉震撼与冲击力，历史的厚重与沧桑以精神物化的载体得以真实重现。远古时代的蒙昧与杀戮，祖先对于血和火的简单认识和崇拜反映于甲骨刻板上文字的涂朱填墨，中华民族“尚红取黑”的久远传统由是一脉相承。

怎么写开题报告呢？

首先要把在准备工作当中搜集的资料整理出来，包括课题名称、课题内容、课题的理论依据、参加人员、组织安排和分工、大概需要的时间、经费的估算等等。

是标题的拟定。课题在准备工作中已经确立了，所以开题报告的标题是不成问题的，把你研究的课题直接写上就行了。比如我曾指导过一组同学对伦教的文化诸如“伦教糕”、伦教木工机械、伦教文物等进行研究，拟定的标题就是“伦教文化研究”。

第二就是内容的撰写。开题报告的主要内容包括以下几个部分：

一、课题研究的背景。 所谓课题背景，主要指的是为什么要对这个课题进行研究，所以有的课题干脆把这一部分称为“问题的提出”，意思就是说为什么要提出这个问题，或者说提出这个课题。比如我曾指导的一个课题“伦教文化研究”，背景说明部分里就是说在改革开放的浪潮中，伦教作为珠江三角洲一角，在经济迅速发展的同时，她的文化发展怎么样，有哪些成就，对居民有什么影响，有哪些还要改进的。当然背景所叙述的内容还有很多，既可以是背景，也可以是自然背景。关键在于我们所确定的课题是什么。

二、课题研究的内容。课题研究的内容，顾名思义，就是我们的课题要研究的是什么。比如我校黄姝老师的指导的课题“佛山新八景”，课题研究的内容就是：“以佛山新八景为重点，考察佛山历史文化沉淀的昨天、今天、明天，结合佛山经济发展的趋势，拟定开发具有新佛山、新八景、新气象的文化旅游的可行性报告及开发方案。”

三、课题研究的目的和意义。

1、通过再现长征历程，追忆战士的丰功伟绩，对长征概况、长征途中遇到了哪些艰难险阻、什么是长征精神，有更深刻的了解和感悟。

2、通过小组同学间的分工合作、交流、展示、解说，培养合作参与精神和自我展示能力。

四、课题研究的方法。

在“课题研究的方法”这一部分，应该提出本课题组关于解决本课题问题的门路或者说程序等。一般来说，研究性学习的课题研究方法有：实地调查考察法(通过组织学生到所研究的处所实地调查，从而得出结论的方法)、问卷调查法（根据本课题的情况和自己要了解的内容设置一些问题，以问卷的形式向相关人员调查的方法）、人物采访法（直接向有关人员采访，以掌握手材料的方法）、文献法（通过查阅各类资料、图表等,分析、比较得出结论）等等。在课题研究中，应该根据自己课题的实际情况提出相关的课题研究方法，不一定面面俱到，只要实用就行。

五、课题研究的步骤。

课题研究的步骤，当然就是说本课题准备通过哪几步程序来达到研究的目的。所以在这一部分里应该着重思考的问题就是自己的课题大概准备分几步来完成。一般来说课题研究的基本步骤不外乎是以下几个方面：准备阶段、查阅资料阶段、实地考察阶段、问卷调查阶段、采访阶段、资料的分析整理阶段、对本课题的总结与反思阶段等。

六、课题参与人员及组织分工。

这属于对本课题研究的管理范畴，但也不可忽视。因为管理不到位，学生不能明确自己的职责，有时就会偷懒或者互相推诿，有时就会做重复劳动。因此课题参与人员的组织分工是不可少的。是把所有的参与研究的学生分成几个小组，每个小组通过选举的方式推选出小组长，由小组长负责本小组的任务分派和落实。然后根据本课题的情况，把相关的研究任务分割成几大部分，一个小组负责一个部分。由小组长组织人员汇总和整理。

七、课题的经费估算。

一个课题要开展，必然需要一些经费来启动，所以还应该大概地估算一下本课题所需要 的资金是多少，比如搜集资料需要多少钱，实地调查的外出经费，问卷调查的印刷和分发的费用，课题组所要占用的场地费，有些课题还需要购买一些相关的材料，结题报告等资料的印刷费等等。所谓“大军未动，粮草先行”，没有足够的资金作后盾，课题研究势必举步维艰，捉襟见肘，甚至于半途而废。因此，课题的经费也必须在开题之初就估算好，未雨绸缪，才能真正把本课题的研究做到。

1、需要知道论文创新点对于一篇论文的重要性

现在网络上的论文越来越多，许多论文都是由其他的论文剪切拼接成的，对于一个搞学术的来说，这种做法不但对于学术研究没有任何帮助，而且也会浪费自己的时间。

2、要写好一篇论文，必须知道论文写作的意义

这篇论文和其他已经出现的论文有什么不同，这篇论文能够有什么贡献。相对于其他论文的不同，相对于其他论文的贡献其实就是我们论文的创新。

3、需要知道论文创新点怎么获得

论文的创新点不是凭空出现的，一篇好的论文，一个好的创新点是需要大量的知识积累的。创新点又不简单的是知识的积累。需要阅读大量过去学者的文章，积累大量的知识，站在巨人的肩膀上看问题，看得更远一点，看得更透彻一点，能够有自己的新想法，这些新的想法就是文章的创新点。

4、研究一个主题，先要有这个主题相关的知识积累

这部分知识积累可以来自于专业学习，也可以通过后期自己阅读大量的文献资料获得。积累了一部分知识后，就构成了我们研究的平台，我们下一步就是在这个平台上能够建立一个杆子。这个杆子越高，代表我们研究得越深。

5、需要不断地思考

阅读大量专家学者关于这个主题的研究，在阅读的时候，我们需要不断的思考，思考他们都做了哪些研究，哪些地方值得我们学习，哪些地方我们3、利用半监督或者弱监督学习的方法减少标注昂贵的问题。利用多个标签有噪声的样本或其特征构建虚拟的标签干净的虚拟样本或特征来减少标签的噪声。有不同的看法。对于有不同看法的地方，我们应该怎么去处理。当我们把这些问题想明白的时候，创新点也就出来了。

从 研究方法 研究结果 研究对象 研究思路 研究结论 等方面写

创新不容易的

能在论文中找到一丝丝的自己想到的而没被别人想到的地方，都可以挖掘一下~

论文的创新性

人工智能的数据集包括哪些类别？

课题研究的目的，应该叙述自己在这次研究中想要达到的境地或想要得到的结果。比如我校叶少珍老师指导的“重走长征路”研究课题，在其研究目标一栏中就是这样叙述的：

人工智能数据集主要分为以下四大类别：

分类数据集：分类数据集用于训练和评估分类模型。这类数据集包含已标记的样本，每个样本都与一个或多个类别相关联。例如，图像分类数据集包含图像样本和相应的标签，用于训练图像分类模型。

目标检测数据集：目标检测数据集用于训练和评估目标检测模型。这类数据集不仅包含图像样本，还包含每个样本中出现的目标的位置和边界框信息。目标检测模型可以通过这些数据来学习检测和图像中的特定目标。

语义分割数据集：语义分割数据集用于训练和评估语义分割模型。与目标检测不同，语义分割模型需要对图像中的每个像素进行分（1）ReSeg模型【FCN改进】类，从而实现对图像的像素级别的分割。语义分割数据集提供了图像样本和每个像素的标签，用于模型学习图像中不同区域的语义信息。

序列数据集：序列数据集用于训练和评估序列模型，如自然语言处理（NLP）中的语言模型和机器翻译模型。这类数据集由文本、语音或其他连续序列组成，可以被模型用于学习序列之间的依赖关系和模式。

这些不同类型的数据集在人工智能领域中起着关键的作用，为模型的训练和评估提供了必要的输入。根据具体的任务和应用需求，选择适合的数据集对于开发和改进人工智能模型至关重要。