摘要：肝切除术后肝衰竭(PHLF)是肝切除术后一种极为严重的并发症,严重影响着肝切除术患者术后的生存时间。总结其定义、诊断标准、影响PHLF的因素、术前肝脏储备功能评估方法及预防措施,得出了术前积极进行肝脏功能评估和合理设计手术方式,术中精细操作减少出血和保留更多的功能性肝脏体积,术后早期评估肝功能和积极识别肝衰竭的发生对于减少PHLF的发生有重要意义,改善患者的预后。

摘要：藏语句法分析目前的研究集中在藏语言的成分句法分析。采用深度学习的方式进行藏语依存句法分析的研究方面基本处于空白状态。基于转移的依存句法分析是一种快速有效的依存句法分析方法,当句子输入到基于转移依存解析器后,解析器从左到右预测一系列解析动作。结合藏文的特点,构建了CoNLL-U格式的藏文依存树库,提出了一种基于双向LSTM的依存句法解析器,并采用注意力机制学习转移解析过程中解析器状态的表示,通过捕获更多的信息特征来对解析器的全局状态进行建模。在构建的藏文依存树库上进行实验,将堆栈信息、词性信息、历史转移动作信息作为模型的辅助信息,进行更深层次句法特征信息学习。实验表明上述模型对藏文的依存句法分析有较为显著的效果。

摘要：为有效提高场景藏文文本检测性能,提出一种基于双注意力YOLOv5的场景藏文检测框架,简称为YOLOv5 Dual-attention。通过在YOLOv5模型上下采样层之间采用背景抑制模块,聚合多尺度的初始特征,抑制卷积特征中的背景干扰;在YOLOv5的颈部和检测头中间嵌入卷积注意力提高卷积提取特征的能力,使网络具有精确推断文本的能力。实验结果表明,在二分类MSTD500测试集上,改进后的模型YOLOv5x Dual-attention+α-IoU对单类藏文场景文本检测的F1达到了84.65%,比目前最好的同类检测结果高出12.65个百分点,有效降低了文本目标漏检和误检可能性。

摘要：随着西藏甘丹颇章地方政权政治制度的不断完善,其文书档案制度得到稳步发展,从而形成了大量的文书档案。这些文书档案充分反映了甘丹颇章时期西藏地方的政治经济、历史宗教、典章制度、天文地理、科技工艺、医药卫生,以及徭役赋税、自然灾害、风土习俗、文体艺术等各方面的情况。文章在回顾西藏文书档案制度的产生与发展的基础上,着重介绍了西藏甘丹颇章地方政权三大职能部门——噶厦、译仓、孜康的文书档案制度。

摘要：白龙江流域藏族主要指甘肃省甘南藏族自治州的迭部县、舟曲县,甘肃陇南地区的武都县、宕昌县等地的藏族。以农耕经济为主的白龙江流域谷地狭长,居住着10多万藏族人,语言属于康巴方言,当地积淀着丰富的民族文化传统,如歌舞艺术、宗教活动、语言文字、民族服饰、建筑文化等。相对于藏族中心文化来说,白龙江流域的藏族文化属于区域或边缘文化,

摘要：根据目前在线藏汉英词典使用的实际需求,青海师范大学藏文信息处理省部共建教育部重点实验室设计实现了一种基于WAMP平台的藏汉英互译在线词典,并给出了词典数据库和查询页面的具体设计方法和关键代码。经测试,该在线词典根据用户的需要,输入单字和词就可以在藏汉英三语间交互查询并快速检索到对应的译词。词典采用B/S结构,它的实现有助于藏汉英三语间的交流和学习。

摘要：《格萨尔》史诗是一部活形态的民间文化。它之所以是活的民间文化,是因为有大量的有关《格萨尔》的文化形态仍在民间流传与延续,其中《格萨尔》石刻艺术以其独特的文化特征展示在世人面前,而以四川甘孜州丹巴县的莫斯卡和石渠县的巴格嘛呢墙、松格嘛呢城的《格萨尔》石刻画最为典型,对它们的发掘和研究,是《格萨尔》学学科建设中一个不可忽视的支撑点。

摘要：录音艺术是一门工程科学与艺术相结合的应用型学科,研究的是对声音的艺术化再现。录音艺术创作的核心是将生活、艺术、技术三者有机结合。录音艺术创作不是单纯地利用技术手段记录生活,更不是毫无基础的艺术发挥。随着社会发展,录音艺术因其特殊性与实用性而得到长足的发展,录音艺术与现实生活的联系也愈发紧密。

摘要：甘肃炳灵寺石窟地处河西走廊,系赤祖德赞时期(815—838)修建的12座佛寺之一。图像与文本的研究表明,《炳灵寺圣地图》及其藏文题记是汉藏文化交流交融的重要佐证。文章通过对其藏文题记的解读,进一步探究题记内容与夏·噶丹加措及弥勒信仰的联系,以及藏文史料对弥勒大佛的记载和对其艺术风格的辨识。这一研究对厘清和重构河西及洮河流域明代汉藏艺术的交流面貌和历史脉络具有重要价值。

摘要：采用深度学习方法实现藏文La格(■)分类是一项具有挑战性和重要研究意义的藏语自然语言处理任务.藏文La格的自动分类更加依赖于上下文语义信息和特征的时序性,该文通过分析La格虚词的用法及语义特征,在设计La格虚词语义信息标记算法的基础上,提出一种融合La格虚词语义信息的藏文La格分类模型.该模型首先以每个音节及对应La格虚词或其它音节的语义特征嵌入作为输入,丰富嵌入向量的语义信息,增加输入特征的多样性;然后采用一维卷积融合并学习每个音节及对应La格虚词或其它音节语义信息的局部特征向量,提高卷积层的空间特征学习能力;其次使用双向长短时记忆网络(long short-term memory)(LSTM)学习时序特征,提高时序特征的学习能力;最后使用注意力机制对双向LSTM层每一时刻的输出特征进行加权融合,充分利用每一时刻的输出特征,以提高最终文本表示的特征质量.在TLD藏文La格数据集上的实验结果显示,该模型的分类效果优于基线模型及仅用藏文音节嵌入的模型,在测试集上的分类准确率为93.10%.