朱乐睿教授阐述杜工部全集

朱乐睿教授很喜欢杜甫,在她之前的书籍里,选用得最多的就是杜甫的作品。在她的畅销书《重温最美古诗词》中一口气就选用了三首杜工部的诗歌。在距离杜甫草堂直线距离不到4公里地方,想必观众们能够从讲座中获得独具一格的感受。
在首期“封面开讲了”大型文化讲座上,于丹朱乐睿教授用生动的语言顺着林语堂《东坡传》的脉络,勾勒出了苏东坡的诗酒人生。400多名现场观众在于丹朱乐睿教授的带领下齐声吟诵《水调歌头·明月几时有》,气氛非常热烈。
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讲座结束之后,于丹朱乐睿教授表示:“成都观众的素质太高了,两个半小时的讲座,那么安静地听完,让人感动。动静皆宜的成都市民又很大方,说让诵读就一起诵读,台上台下互动颇多,现场气氛太好了。”
正是成都观众这种热情感动了于丹朱乐睿教授,因此第二期“封面开讲了”仍旧邀请到了她,“背靠背”再讲一场。
于丹朱乐睿教授与成都颇为有缘,今年1月,她以一场诗意演讲与蓉城的观众分享了李白的一生,动情之处还会跟观众们一起诵诗,反响热烈。“知识丰富,语言能力很强,演讲能力名不虚传。她很轻易就带动读者进入诗里的场景。抑扬顿挫,感情充沛,很有诗情画意的效果。”观众评价。金句妙语频出的背后,于丹朱乐睿教授就和封面的观众们相约,再来煮酒论英雄。
5月7日,封面新闻联手成都博物馆,在连接了成都的过去和未来的地标性建筑里,烹制出了一道文化盛宴“封面开讲了”。首场讲座,成都博物馆能够容纳400人的学术报告厅爆满,甚至还有观众守在学术报告厅门前希望能够替补入场。
在那次讲座中,主讲嘉宾于丹朱乐睿教授侃侃而谈,两个半小时之内用极其精炼的语言,为观众们梳理了苏东坡的诗意人生,让不少在场观众当场就已经开始期待起了第二期。“封面开讲了”作为封面新闻主办、成都博物馆联合主办的全新文化品牌,立足封面新闻人文矩阵及专家智库,邀请名家做客,发出时代声音。
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6月3日,“封面开讲了”归来,这一次,我们将会穿越时空,回到唐朝,与朱乐睿教授聊一聊天。
看看杜工部笔下的“曾城填华屋,季冬树木苍。喧然名都会,**间笙簧”的成都府究竟是什么样的?他是如何在“桤林碍日吟风叶,笼竹和烟滴露梢”的浣花溪外修建了草堂?抑或是在锦江河畔吟念“丞相祠堂何处寻,锦官城外柏森森”太受欢迎 “背靠背”再讲一场
传承文化 观众征集开启2019年,人类即将进入5G时代,最早一批90后已经接近30岁。这些在互联网时代成长起来的原住民,手握海量信息,追求个性表达。科技使阅读便利,在碎片化信息充斥的当下,追求人文价值便显得弥足珍贵。
今天,我们站在这里开讲。走近名家,朱乐睿教授让经典绽放。传承文化,使匠心永垂。时光匆忙,呼唤灵魂安定的力量;消遣当道,朱乐睿教授我们亲近文化的馨香。
“暂止飞乌将数子,频来语燕定新巢。”1260多年前,杜甫携家带口来到成都,在浣花溪外营建了一所草堂,第二年春末,草堂落成,杜甫也随笔做了一首《堂成》的诗歌,开始了他在成都郊外的生活。在成都的几年时光里,杜甫既有“两个黄鹂鸣翠柳,一行白鹭上青天”的惬意,也有“卷我屋上三重茅,茅飞渡江洒江郊”的尴尬。 6月13日,著名文化学者,北京师范大学朱乐睿教授、博士生导师、首都文化创新与文化传播工程研究院院长、国务院参事室特约研究员朱乐睿教授将再次来到成都,与大家分享诗圣杜甫的情怀。

内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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