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王逸的楚辞文本阐释
被引量:
3
1
作者
王则远
《中国文学研究》
北大核心
2005年第1期38-40,共3页
王逸的《楚辞章句》是现存最早的《楚辞》完整注本 ,它既是两流时期楚辞文本阐释的总结 ,又对后世的楚辞文本阐释奠定了基础 ,在楚辞文本阐释史上有着重要的地位。本文主要探讨了《楚辞》在汉代的学术地位 ,王逸章句的体例 ,以及王逸的...
王逸的《楚辞章句》是现存最早的《楚辞》完整注本 ,它既是两流时期楚辞文本阐释的总结 ,又对后世的楚辞文本阐释奠定了基础 ,在楚辞文本阐释史上有着重要的地位。本文主要探讨了《楚辞》在汉代的学术地位 ,王逸章句的体例 ,以及王逸的文本阐释理念 ,力求对王逸的楚辞文本阐释有一个较全面地认识。
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关键词
王逸
楚辞章句
章句体例
阐释理念
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职称材料
论钟嵘的文学阐释理论
2
作者
王则远
《北方论丛》
北大核心
2007年第3期42-44,共3页
钟嵘的文学阐释理论,直接继承了先秦诸子以及六朝时期的言意理论,并运用到他的诗歌批评实践中。一方面充分信任语言的表意功能,重视辞采与情感的和谐统一,提出“自然英旨”说;一方面又十分强调诗歌要有文外意,重视审美体验,提出“滋味...
钟嵘的文学阐释理论,直接继承了先秦诸子以及六朝时期的言意理论,并运用到他的诗歌批评实践中。一方面充分信任语言的表意功能,重视辞采与情感的和谐统一,提出“自然英旨”说;一方面又十分强调诗歌要有文外意,重视审美体验,提出“滋味”说。
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关键词
钟嵘
自然说
滋味说
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职称材料
机器学习XGBoost算法在医学领域的应用研究进展
被引量:
13
3
作者
齐巧娜
刘艳
+9 位作者
陈霁晖
刘昕竹
杨锐
张津源
崔梦璇
谢艺萌
王则远
于泽
高飞
张健
《分子影像学杂志》
2021年第5期856-862,共7页
机器学习XGBoost算法于2014年提出,其基于boosting算法展开,在许多数据科学大赛上都显示出了极高的可用性和优异性能。目前基于XGBoost算法构建的分类或回归预测模型已经广泛地运用于医疗保健、金融、教育、制造等领域的数据分析中。在...
机器学习XGBoost算法于2014年提出,其基于boosting算法展开,在许多数据科学大赛上都显示出了极高的可用性和优异性能。目前基于XGBoost算法构建的分类或回归预测模型已经广泛地运用于医疗保健、金融、教育、制造等领域的数据分析中。在医药学领域中XGBoost已广泛应用于疾病诊断以及疾病发生风险、转归与预后、合理安全用药和药物研发的等方面,并且在这些领域中提供了具有极大可能性的解决方案,有助于提高决策的效率和质量,降低假阳性率。同时,XGBoost算法在处理数据缺失值时,能自动学习分裂方向;在处理大型数据集时,能够模拟非线性效应,具有较高的效率和准确性。
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关键词
XGBoost
机器学习
医药大数据
临床辅助决策支持
分类或回归预测
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职称材料
题名
王逸的楚辞文本阐释
被引量:
3
1
作者
王则远
机构
齐齐哈尔大学中文系
出处
《中国文学研究》
北大核心
2005年第1期38-40,共3页
文摘
王逸的《楚辞章句》是现存最早的《楚辞》完整注本 ,它既是两流时期楚辞文本阐释的总结 ,又对后世的楚辞文本阐释奠定了基础 ,在楚辞文本阐释史上有着重要的地位。本文主要探讨了《楚辞》在汉代的学术地位 ,王逸章句的体例 ,以及王逸的文本阐释理念 ,力求对王逸的楚辞文本阐释有一个较全面地认识。
关键词
王逸
楚辞章句
章句体例
阐释理念
Keywords
Wang Yi Chapters and Sentences of Chu Ci format notion if the annotation
分类号
I206.2 [文学—中国文学]
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职称材料
题名
论钟嵘的文学阐释理论
2
作者
王则远
机构
齐齐哈尔大学人文学院
出处
《北方论丛》
北大核心
2007年第3期42-44,共3页
文摘
钟嵘的文学阐释理论,直接继承了先秦诸子以及六朝时期的言意理论,并运用到他的诗歌批评实践中。一方面充分信任语言的表意功能,重视辞采与情感的和谐统一,提出“自然英旨”说;一方面又十分强调诗歌要有文外意,重视审美体验,提出“滋味”说。
关键词
钟嵘
自然说
滋味说
Keywords
Zhong Rong
Literature explanation theory
The nature said
The taste said
分类号
I206.2 [文学—中国文学]
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职称材料
题名
机器学习XGBoost算法在医学领域的应用研究进展
被引量:
13
3
作者
齐巧娜
刘艳
陈霁晖
刘昕竹
杨锐
张津源
崔梦璇
谢艺萌
王则远
于泽
高飞
张健
机构
北京诺道医学认知科技有限公司
上海交通大学医学院附属新华医院临床药学部
出处
《分子影像学杂志》
2021年第5期856-862,共7页
基金
国家重点研发计划项目(2020YFC2005502,2020YFC2005503)
北京市科技计划课题(Z201100005620006)。
文摘
机器学习XGBoost算法于2014年提出,其基于boosting算法展开,在许多数据科学大赛上都显示出了极高的可用性和优异性能。目前基于XGBoost算法构建的分类或回归预测模型已经广泛地运用于医疗保健、金融、教育、制造等领域的数据分析中。在医药学领域中XGBoost已广泛应用于疾病诊断以及疾病发生风险、转归与预后、合理安全用药和药物研发的等方面,并且在这些领域中提供了具有极大可能性的解决方案,有助于提高决策的效率和质量,降低假阳性率。同时,XGBoost算法在处理数据缺失值时,能自动学习分裂方向;在处理大型数据集时,能够模拟非线性效应,具有较高的效率和准确性。
关键词
XGBoost
机器学习
医药大数据
临床辅助决策支持
分类或回归预测
Keywords
XGBoost
machine learning
medical big data
clinical decision support
classification and regression model for prediction
分类号
R319 [医药卫生—基础医学]
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
王逸的楚辞文本阐释
王则远
《中国文学研究》
北大核心
2005
3
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职称材料
2
论钟嵘的文学阐释理论
王则远
《北方论丛》
北大核心
2007
0
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职称材料
3
机器学习XGBoost算法在医学领域的应用研究进展
齐巧娜
刘艳
陈霁晖
刘昕竹
杨锐
张津源
崔梦璇
谢艺萌
王则远
于泽
高飞
张健
《分子影像学杂志》
2021
13
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引证文献
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