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近40年中美地缘政治关系波动及背景解析 总被引:1,自引:3,他引:1
基于GDELT数据利用概率分析和自适应分形分析方法,从合作与冲突的角度分析1979年以来历届美国总统任期内中美态度的差异以及中美态度的持久性。结果分析表明:① 中美地缘政治关系经历3个时期,分别是冷战期、转变期和经贸合作期。这3个时期的特征是中美关系的战略基础历经从联合抗苏到经贸关系转变;② 美国对华的冲突态度在老布什和克林顿时期发展和提高,在小布什时期和奥巴马前期有所缓和,但是在奥巴马后期趋于严重。③ 美国对华整体态度持续性存在约4 a时间尺度,而且主要受冲突态度的影响。在当前特朗普政府时期,中美地缘政治关系的政治和经济要素已经发生重大转变,建议中美关系政策制定者和研究者要重视这种转变,寻求新思维和新途径应对进入新阶段的中美关系。 相似文献
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Joshua Nash 《The Australian geographer》2017,48(4):519-537
Australian placename studies have focused on documenting toponymic histories and issues of concern mainly for placename taxonomy and etymology. Language-external factors such as geographical and environmental conditions have not been of great interest to Australian toponymists. This article assesses the role of geographical and environmental constriction of island places on their toponymy. It considers whether or not island locations breed ‘insular toponymies’ or placename histories inaccessible and not readily accessible to outsider researchers. The case studies are Norfolk Island, South Pacific, and Dudley Peninsula, South Australia, two island environments within political Australia. The results demonstrate that the degree of insularity of the toponymies of the two island environments is driven more by geographical and social factors than linguistic elements. The results put forward several ways in which geographers, linguists, historians, toponymists, and Australian studies scholars could work together and collaborate to better understand Australian island places. 相似文献
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汉语的使用在大学英语教学中起着重要的作用。无论是从教学法的不同理论流派出发,还是从学生和教师的实际教学角度出发,都可以验证这一方法的必要性,经过调查与对比,论证了在大学英语教学中,恰当地运用汉语进行辅助思维和扶持,会明显的提高英语教学效果。 相似文献
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饱和-非饱和状态是土存在于自然界的真实状态,描述和解释这种状态的非饱和土力学理论在土石坝渗流、污染物传输、冻土渗流相变、边坡和路基稳定性分析等领域有着广泛的应用。非饱和土的土水特征曲线(SWCC)是非饱和土力学研究的基本内容之一,对非饱和土体渗流和稳定性分析至关重要。采用Python语言开发了非饱和渗流与稳定性分析软件包USSA和非饱和土土水特征曲线试验数据处理和模型拟合界面。对非饱和土的土水特征曲线数据进行处理,以模型拟合参数作为基本输入进行非饱和渗流场的模拟,再到非饱和土的稳定性分析,详细呈现了非饱和土渗流与稳定性分析及软件开发的全过程。基于SWCC模型的拟合参数对坝体渗流稳定性进行了分析,分析结果表明水位变化过程中坝体两侧斜坡具有明显不同的稳定性演化规律。当采用有限元强度折减法进行非饱和土斜坡稳定性分析时,最终安全系数为所有边坡安全系数演化曲线的最低包络线。 相似文献
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地质调查正在从“数字化”走向“智能化”,需要在大数据思维的指导下,面向非结构化数据开展机器阅读和地质知识的自动提取。地学命名实体和关系联合提取是当前研究的难点和核心。本文采用基于大规模预训练中文语言模型的BERT—BiLSTM—CRF方法开展岩石描述文本命名实体与关系联合提取。首先,通过收集数字地质填图工作中的剖面测量和路线地质观测数据,建立岩石描述语料;然后,在岩石学理论指导下分析岩石知识组成,完成岩石知识图谱命名实体与关系的模式设计,标注岩石语料;最后,开展岩石描述语料知识提取的深度学习训练和消融试验对比。试验结果显示,大规模预训练中文语言模型(BERT)对岩石描述语料知识提取具有较高的适用性。推荐的BERT—BiLSTM—CRF模型方法对岩石命名实体与关系联合提取的准确率(F1值)为91.75%,对岩石命名实体识别的准确率(F1值)为97.38%。消融试验证明基于BERT的词嵌入层对岩石描述知识提取的性能提升影响显著,双向长短时记忆网络模型层(BiLSTM Layer)能提升实体关系联合提取性能。 相似文献
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基于Web的XML Web Service的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
Web服务基于XML的数据交换标准,提供企业将软件作为应用进行发布的网络计算体系,其他客户或用户都可通过Internet访问该在线服务,真正的使企业只面向核心的商务逻辑。本文重点研究了Web服务的核心思想及应用,体系结构,工作流程,从Web服务的创建、发布、到客户端的应用;还讨论了Web服务的安全机制、异步调用。随着微软的.net战略的实施,Web服务将带来第三代网络应用和服务软件的革命。 相似文献