摘要：《八月之光》是斯科特·福格纳的代表作之一，也是其七部长篇小说之一。作为20世纪美国最著名作家之一，他的著作以其独特的艺术创作风格而闻名于世。该作品问世以来，得到了世界各地读者的青睐。，这是一部以现代主义的多叙事角度手法著称的小说。该部小说由于独特艺术成就而受到学者们的重视，国内学者们纷纷对此展开研究。研究视角颇为广泛，但大都是对其叙述方式（如韩芳）、主人公的命运（如张严秋）、异常行为（如周士勤）和形象刻画（如张艳蕊）等角度进行分析。而采用读者反应批评理论对其语言艺术特色展开研究的不多。因此，很有必要从读者反应批评理论的角度对其语言艺术特色展开探讨。

摘要：为解决生成大尺度网络的零模型时间效率较低的问题,利用数据分组思想,针对生成0阶、1阶、2阶网络零模型的随机置乱算法提出基于GPU的并行化实现。并行化过程中,设计不重复分配原则,以及存在性替换、重复性替换策略避免无效置乱。基于常用的网络拓扑指标以及网络随机化程度,验证并行算法的有效性,验证结果表明,并行的分组置乱算法相比传统的串行算法提高了时间效率,针对GPU显存无法一次性容纳的大尺度网络,能快速生成其相应的零模型,为大尺度网络零模型的研究提供了一种高效的解决方案。

摘要：走进第五师双河市电力公司,宽敞的门厅、车辆的门面、办公用的便笺……处处可见鲜明的标识：经艺术化处理为飞鸟状的蓝色字母D与红色的太阳交相辉映,创意源自古代太阳鸟的神话传说,寓意电业人承载播撒光明、传递温暖的历史责任和追求卓越、创造一流的公司精神。

摘要：中华文化不但有经史子集、琴棋书画等高雅艺术,更有扎根乡土、醇厚朴实的民俗文化。剪纸艺术可谓民俗文化的代表,来源于生活也超越生活,以它自身独特的文化内涵和艺术表现形式,在我国非物质文化遗产,乃至在世界非物质文化遗产中都占据着重要的位置。剪纸艺术呈现一个民族的生命繁衍意识、风土人情、历史文化、美学价值、哲学思考,以及一个民族的精神核心。

摘要：随着建筑业的快速发展,由建筑业产生的建筑垃圾也在逐年增加。建筑垃圾除处理费用相当惊人外,还会带来严重的环境问题和不良的社会影响。本文主要以建筑垃圾为研究对象,将其作为再生骨料与土掺和做路面基层材料为研究目的。先分析建筑垃圾的组成成分和物理性质;其次研究土的最佳含水率和最大干容重;最后根据设计的再生骨料和土的配合比制作试件,按照标准条件养生,测定7d和28d的无侧限抗压强度。通过试验得到的结论为无侧限抗压强度在养生7d后达到了二级及二级以下公路底基层的强度要求,养生28d后达到高速公路及一级公路底基层和二级及二级以下公路基层的要求。

摘要：莎士比亚不管是在喜剧还是悲剧中,都塑造了一大批丰富和令人印象深刻的女性形象,这些形象是英国文学史上永不磨灭的艺术形象。作为一名男性戏剧家,他不可避免地从男性的角度来要求和评价女性。通过了解莎士比亚悲剧中的女性形象,我们可以看出这些女性形象是男性主体意识下的女性;虽然她们有自己的局限,但却是对当时社会现实状况的真实写照。

摘要：对于减肥者来说,管住嘴、迈开腿是行之有效的好办法。而“双减”政策的实施,则需要教师鼓励学生“张开嘴、迈开腿”,即鼓励学生敢于张嘴、善于提问、乐于参与、勤于思考、勇于实践。作为一线教师,只有将作业设计到精心、精致、精准的水平,才能达到提质增效的目的。下面以部编版二年级语文为例,试谈小学语文如何优化活动作业。一、解放双手双腿,变纸笔作业为生活体验语文学习的外延和生活相吻合。作业设计要贴近学生的生活实际,成为学生生活的向导。低年级的学生处于语言快速发展的时期,教师最重要的任务是呵护他们对语文学习的热情,因此,动手动口的作业可以多一些,固定格式的动笔作业不宜过多。

摘要：目的:探讨生石灰、硫磺对土壤pH、川芎生长发育、产量及镉含量的影响。方法:选取川芎主产区典型的酸性地块和碱性地块,采用随机区组设计,以生石灰处理酸性地块,硫磺处理碱性地块;出苗后调查出苗率,川芎生长期间定期取样,分别测定根际土壤pH、苗高、地上部和地下部鲜重,收获后测定川芎产量及镉含量。结果:生石灰可提高酸性地块的土壤pH值,随施用量增加呈增高趋势,同时可显著改善川芎生长发育状况,生石灰处理的川芎苗高、地上部鲜重和地下部产量均显著高于对照,川芎药材中镉的积累量也显著低于对照;硫磺可显著降低碱性地块的土壤pH值,但施用硫磺影响川芎出苗,导致缺窝,且显著增加川芎药材中镉的积累量。结论:生石灰不仅可提高酸性地块的土壤pH值,降低川芎药材中镉含量,而且能有效改善川芎生长发育,促进川芎产量提高,可作为酸性土壤的改良剂。

摘要：为更快地计算大尺度复杂网络结构的相关参数,设计并实现一种松耦合分布式计算框架。将分散于网络中的松耦合计算节点汇集起来,通过任务队列使各计算节点共同参与复杂网络的相关分布式计算,并能随时加入或者退出计算,利用分散于网络中松耦合的计算节点提高复杂网络相关分析的计算速度。基于该框架,实现对大尺度复杂网络的平均最短路径长度、网络直径和网络效率的分布式计算。实验结果表明,在保证计算结果正确的前提下,该框架可充分利用网络中闲散的计算资源,提高运算效率。

摘要：随着输油泵场站无人化建设的发展,企业对输油泵故障诊断技术的要求也越来越高。目前,被广泛使用的利用机器学习算法进行输油泵故障诊断的方法都只能针对模型训练集中已包含的几类故障进行诊断,在企业的实际使用中,仍会出现其他不包含在训练集中的故障而不能被正确自动识别、诊断。针对上述问题,设计了一种输油泵故障诊断模型自学习框架,通过信号处理技术结合深度学习提取深层故障特征,提高工业现场数据的可分性;通过模糊C均值聚类结合相似度度量判别已知故障和未知故障,对出现的未知故障模式进行识别和记录;利用频繁出现的未知故障数据重训练模型,在原有诊断功能的基础上提高对未知故障的识别、诊断及学习能力。为验证方法的有效性,使用工业现场采集的输油泵数据进行实验,结果表明,现有诊断方法所提出的输油泵故障诊断模型自学习框架能够实现对未知故障的准确识别。