一、关于阿拉伯数字的使用方法（论文文献综述）
解竹[1]（2021）在《关于“○”的争论及辞书收录建议》文中研究说明"○"的问题自被辞书收录起就引起了很多争论,其焦点是"‘○’是否为汉字"。"○"是否应被辞书收录、如何收录还与实际使用密切相关。不同辞书以及同一部辞书的不同版本,在处理"○"以及"○"和"零"的关系上都存在差异,这也反映了不同时代对该问题的认识以及不同的编写理念。国家出版标准对"○"和"零"的使用进行了明确规定,这一规定在《人民日报》等语料中基本得到了落实,但也有一定数量的例外情况。文章结合不同辞书的处理方式、国家出版标准的相关规定以及语料库的使用情况,对内向型词典和外向型词典如何处理"○"提出建议。
邢栏琼[2]（2021）在《基于似然比原理对阿拉伯数字笔迹特征进行定量分析的实验研究》文中研究指明
马佳宁[3]（2021）在《留学生习得汉语数范畴“2”偏误研究》文中研究指明在汉语数范畴中,有这样一组特殊的词即数范畴“2”,主要包括“二”与“两”,其中“二”的其他书写变体还包括“2”与“贰”。“二”与“两”无论是在用法规范方面还是读音规范方面都存在着一定的差异,但留学生常常将这两个词混用,包括“二”的不同书写变体也常常发生混淆,从而导致偏误的发生。笔者从两个语料库以及调查问卷中,对数范畴“2”的偏误进行了一定的搜集。统计结果发现,在关于数范畴“2”的用法方面,在两个语料库中最常出现的偏误类型是“误代”。其中“二”的误代偏误率所占比重最大。同时,在调查问卷中发现,关于数范畴“2”最常出现偏误的两个语言点是数范畴“2”在表示钱数与概数的这两种情况。而在数范畴“2”读音偏误上,则是阿拉伯数字“2”在表示小数、分数以及整点时间时,读音易出现错误。文末笔者从数范畴“2”的教学内容以及教学方法两个角度对留学生使用数范畴“2”易出现的用法偏误与读音偏误提出了相应的教学建议,以期帮助留学生最大程度降低关于数范畴“2”用法与读音的偏误率。
张铁文[4]（2020）在《阿拉伯数字引入汉语的历程》文中指出阿拉伯数字、西文字母和标点符号的出现是现代汉语书面形式相较于古代汉语书面形式最为明显的变化。西文字母（尤其是汉语字母词）和标点符号引入汉语的历程目前已经有较深入的研究。虽然我们已经知道阿拉伯数字在晚清通过算学引入汉语,但其较为详细的发展历程尚不明晰。本文通过考察明清以来的地图、西学书籍、教材、期刊、影像等资料,基本理清了阿拉伯数字引入汉语的较详细历程,使我们对阿拉伯数字在汉语中的使用情况有了更为全面和深入的了解。
王永翠[5]（2020）在《基于振动背心的触觉信息编码研究》文中提出随着生活水平的提高和生产技术的不断发展,人们对信息传递和表达技术的研究逐渐从视听觉扩展至触觉,又由于触觉域具有不会干扰视觉和听觉线索感知的巨大优势,所以近几年来触觉人机交互领域迅速发展。其中,振动触觉表达是触觉人机交互的研究热点之一,而触觉信息编码是振动触觉表达的研究重点。一套可靠并且简洁高效的触觉信息编码方案不仅可以加快振动触觉表达的速度,而且可以加深人对触觉信息的理解与记忆,提高其对任务执行的准确性。为设计一套高效简洁的触觉信息编码方案,提高振动触觉表达的速度和正确率,本文基于振动背心进行了触觉信息编码研究,并设计出一种“五点法”的编码方案,将其运用在逃生告警提示应用场景中。实验表明,本文所提出的方法与现有方法相比,提升效果显着。本文的主要研究内容如下:1.首先,结合现有的振动触觉研究工作,创新性地提出振动触觉编码设计流程。其中,触觉信息编码的参量主要有振动强度、振动持续时间、振动间隔时间和振动点的空间落点。通过构建振动触觉腰带装置,对触觉信息编码参量中振动马达的振动强度进行了等级划分,将原来0-3.7V的振动强度通过聚类算法划分为3个振动等级。其次,为设计高效简洁、易于理解的振动触觉编码,运用最小变化法和恒定刺激法研究了关于人体背部的若干感知阈值特性,并与现有研究作对比,对触觉编码中的振动间隔时间和振动持续时间等参量的取值范围进行进一步划分,该结论为后续设计一套适用于人体背部触觉编码方案提供了实验依据。2.针对逃生告警提示应用场景的必要表达属性,提出“五点法”的触觉编码方案。利用振动马达的强度等级和人体背部阈限研究结论,结合振动强度、振动持续时间、振动间隔时间、空间振子个数、振动节奏等参量设计出若干“五点法”的振动触觉编码组合。运用正交试验分析法对触觉编码的组合开展实验研究,以S-R相容性原理作为评价指标,甄选出一套适合用于逃生告警场景的振动触觉表达最佳编码方案,提出背部振动触觉表达的编码设计原则。
刘振伟[6]（2020）在《发展性阅读障碍中学生对不同目标识别的注意瞬脱特点 ——基于ERP研究》文中研究表明发展性阅读障碍是学习障碍的最主要类型,以往研究发现发展性阅读障碍者的注意力系统受到损害,相比正常被试确实表现出更严重的注意瞬脱效应,发展性阅读障碍者需要更多的时间来转移注意力。为了探讨注意瞬脱影响发展性阅读障碍学生阅读困难的特点,通过注意瞬脱快速序列视觉呈现范式研究发展性阅读障碍学生对不同目标类型RSVP序列的注意瞬脱行为和脑电特点,给发展性阅读障碍者的干预和转化提供参考。本研究共分为三个研究四个实验,研究一实验a采用2（组别:发展性阅读障碍组、对照组）×2（T1词语类型:真字、假字）×2（T2延迟位置:lag3、lag8）的混合实验设计,研究一实验b采用2（组别:发展性阅读障碍组、对照组）×2（T1词语类型:真词、假词）×2（T2延迟位置lag3、lag8）的混合实验设计,通过注意瞬脱经典范式RSVP,考察T1为真假字词时发展性阅读障碍注意瞬脱的特点及神经机制;研究二实验采用2（组别:发展性阅读障碍组、对照组）×2（T1词语类型:中文数字、阿拉伯数字）×2（T2延迟位置lag3、lag8）的混合实验设计,通过注意瞬脱经典范式RSVP,考察T1中文数和阿拉伯数时,发展性阅读障碍注意瞬脱的特点及神经机制;研究三实验采用2（组别:发展性阅读障碍组、对照组）×2（T2延迟位置lag3、lag8）的混合实验设计,通过注意瞬脱经典范式RSVP,考察T1为几何图形时,发展性阅读障碍注意瞬脱的特点及神经机制。通过实验研究得出以下结论:第一,发展性阅读障碍组被试在两类材料（汉字和数字、图形材料）中比对照组注意瞬脱程度更为严重。第二,发展性阅读障碍组被试在众多材料注意瞬脱序列中比对照组对T1识别的正确率更低。第三,发展性阅读障碍组被试在文字材料注意瞬脱实验中比对照组lag3引发了更大的P300平均波。第四,发展性阅读障碍组被试在数字、图形材料注意瞬脱实验中比对照组lag3引发了更小的P300平均波幅。第五,发展性阅读障碍组被试在文字材料注意瞬脱实验中比对照组lag3引发了更大的LPP平均波幅。第六,发展性阅读障碍组被试在文字材料注意瞬脱实验中比对照组lag3引发了更小的LPP平均波幅。第七,行为结果和部分脑电结果支持了发展性阅读障碍者在一定程度上存在注意转移缺陷,一定情况下佐证了注意转移缺陷理论对发展性阅读障碍注意瞬脱特点的解释。
资洋[7]（2020）在《对基于VQA任务的验证码安全性研究》文中指出验证码（Completely Automated Public Turing Test to Tell Computers and Humans Apart）是一种保护计算机免受恶意程序侵扰的有效机制。其工作原理,是利用对于机器而言难以解决的AI问题,来区别合法的人类用户以及非法的恶意程序。以目前最广泛使用的文本验证码以及图形验证码为例,其背后的AI问题分别是字符识别以及目标识别问题。随着大数据时代的到来以及硬件设备的迅速发展,以此为依托的深度学习在各个领域,取得了卓越的成就。普通的字符识别或者目标识别问题,对于深度学习技术而言已经不再是挑战。这也宣示了主流的文本或图形验证码,将无法再保障计算机的安全。因此目前迫切需要一种新型机制来弥补当前验证码的不足。除了利用视觉识别任务作为验证码中的AI问题,研究者也尝试了运用其他一系列任务,例如语音识别、视频内容理解等问题进行验证码设计。然而这些机制往往因为高昂的部署代价,并没有被广泛使用。随着深度学习的研究逐渐深入,研究者们转向了更为复杂、智能化的任务。VQA问题应运而生,这是一种同时涉及计算机视觉和自然语言处理两个不同领域的多模态学习任务。它要求系统能够把图片-问题对作为输入,理解图片中所有物体之间的逻辑关系,并根据问题生成对应的答案。腾讯公司首次将该任务应用于验证码设计,提出了一种称为VTT的新型验证码。每个VTT测试由一张图片和一个文本问题组成:图片中包含了利用渲染器合成的各种物体,这些物体具有不同的视觉属性,包括形状、颜色、大小、位置等;基于图片中物体的属性以及相互之间的逻辑关系,VTT测试将向用户提出一个文本问题,例如“请点击图中黄色方块左边的数字”。VTT的设计者对该机制进行了粗略的安全性评估,声称VTT比起传统的验证码具有更好的安全性。本文的工作将围绕验证码背后的AI问题以及验证码的安全性分析展开,具体包括以下三个方面:（1）以腾讯VTT作为主要研究对象,进行基于VQA任务的验证码安全性分析。考虑现实场景中对于速度以及准确率的需求,分别设计了两套不同的框架,并对VTT验证码进行了攻击实验。两种攻击方法分别实现了52.7%以及88.0%的破解成功率,证明了将VQA任务运用于验证码设计,仍然无法确保其安全性。（2）通过对攻击失败的样本进行综合分析,证明了机器在解决VTT中的“抽象属性”上,在目前仍然存在着巨大的缺陷。针对当前机器学习算法的缺陷,将抽象的“常识知识”与传统的图像识别以及自然语言理解任务融合,设计了一种全新的常识验证码。为验证新验证码机制的安全性,本文利用（1）中提出的两套框架,分别对常识验证码展开了攻击实验。结果表明了新机制有效的降低了攻击者的破解成功率。而随后进行的用户友好性实验中,良好的验证速度以及通过率表明常识验证码兼具良好的可用性。证明了在未来的验证码设计中,常识知识的潜力。（3）对当前主流的验证码机制背后所蕴含的AI问题进行了归纳总结,结合了本文工作中的攻击实验,对提升验证码安全性提出了一系列的设计意见,并对未来的验证码设计做出了展望。
丁彦方[8]（2020）在《基于惯性传感器信号与路径重积分的空中手写识别研究》文中指出现代信息科技的高速发展正深刻地改变着人们的思维和生活方式,如今,人机交互（human–computer interaction,HCI）在人们生活中扮演着不可或缺的角色。近年来,可穿戴设备、虚拟现实等的广泛使用,使得空中手写交互在人机交互领域中备受关注。空中手写交互,指的是将用户在空中手写的有意义的字符或文本行识别并转化为机器指令的交互方式。在空中手写的众多实现中,基于惯性传感器的空中手写凭借其更宽松的手写环境要求、更低的设备成本、良好的用户隐私保护等优势,在智能家居、智能教育等领域拥有广泛的应用场景。然而,由于惯性传感器信号以抽象的时间序列形式给出,从而导致其直观性差,难以直接提取其隐藏的高级特征,限制了相关的研究和发展。近年来,一种新颖的特征描述器（路径重积分,Path Signature）在机器学习、金融数据分析等领域得到成功的应用,展示了其对时间序列数据中的依赖关系进行建模的卓越能力。另一方面,卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）在基于序列型数据的研究上也取得了出色的表现,同时相比于回归神经网络（Recurrent Neural Network,RNN）的内存限制和计算时的弱并行性,CNN具有通过代码高度优化的矩阵乘法来实现高计算效率的优势,更适合部署在计算资源有限的移动智能设备上。针对以上的现状和问题,本文的工作集中在探索如何将路径重积分应用到惯性传感器信号上,通过使用基于路径重积分的特征表达来表征不直观的、具有隐藏信息的惯性传感器信号,从而提高基于惯性传感器信号的空中手写识别系统的识别性能。主要的研究工作包括:1.首次将路径重积分应用到惯性传感器信号上,探索并提出了两种使用路径重积分特征来表征惯性传感器信号的方法:一种是调制路径重积分融合特征表达（MPS）,其通过调制融合的方法,将惯性传感器信号的数据流和其对应的路径重积分特征融合在一起;另一种是滑窗路径重积分特征表达（WPS）,其通过滑窗的方式,对惯性传感器信号的局部时间计算路径重积分特征,以提取不同的时刻的上下文信息。2.提出了一种基于MPS的空中手写识别方法。我们设计了一个双流CNN网络,通过在公开的6DMG数据集上的实验证明,MPS能够对不同种类的空中手写字符提供更多有效的信息,从而减少拥有相似手写轨迹的字符之间的混淆。该方法获得了优秀的识别性能。3.提出了一种基于WPS的空中手写识别方法。我们设计了一个四流CNN网络,通过在公开的6DMG数据集上的实验证明,相比于MPS,WPS能够抛开原惯性传感器数据,独立有效地表征基于惯性传感器信号的空中手写字符。
钟佩甫[9]（2020）在《基于OpenCV的高速列车车号识别算法研究》文中研究说明近十几年来我国高速铁路从无到有,引进、消化、吸收、再创新,直到今天高铁已成为中国制造的一张亮丽名片。高速铁路给我们带来方便、快捷、舒适的同时,还有一群人默默的守护着他们的安全。动车组动态运行故障图像检测系统（TEDS,Trouble of moving EMU Detection System）作为一项实时监测高速列车健康状态的技术,通过识别车号来定位出哪列车的哪一辆出现故障,从而建立了列车车号与故障部位一一对应的关系。现有的TEDS系统依赖喷涂在列车两侧的车号来识别车辆,从而通过自动化的图像比对实现动车组故障判断。车号作为列车身份的唯一象征,准确的车号识别是TEDS系统能够正常工作的前提,说明车号识别在TEDS系统的重要性。本文利用计算机视觉技术库（OpenCV）的优良特性,对获取的高速列车车号数据先进行图像预处理,再进行车号定位,车号字符分割后,最终实现对车号的自动识别。本文的内容如下:（1）车号图像预处理操作,由于获取的车号图像存在噪声和干扰,通过图像灰度化、图像增强、图像去噪等一系列算法提高车号图像的质量。（2）利用数学形态学与投影法相结合对高速列车车号进行精确定位,整个定位过程分两步进行,首先采用数学形态学技术找出车号候选区域,也就是高速列车车号粗定位;再采用投影法对车号精确定位,去除干扰的非车号字符,最终得到精确车号图像。（3）投影法对车号字符进行分割,获得六个单独的车号字符图像。分割得到的车号字符的像素大小不同,需要对分割后的字符进行归一化处理,最终得到相同尺寸大小的车号字符图像。（4）卷积神经网络在图像处理领域中有很好的效果。结合车号字符特征对卷积神经网络的输入层、卷积层、池化层、输出层进行设计,在实验中优化网络结构,最终能够快速、准确的识别出动车组车号。通过最终的测试结果表明,对十个阿拉伯数字车号字符图像的单独识别准确率可以高达到99.8%。
王润平[10]（2020）在《藏-汉双语者符号数字的语义通达路径及其脑机制》文中指出数字具有多种不同的符号表达形式,在不同符号数字加工中,语义信息的通达是指人们在看到数字刺激后,经过一系列的表征编码最终获取数字语义信息的过程。只有在获取语义信息的前提下,人们才能对符号数字进行比较与计算等复杂的加工。对于掌握两种或两种以上语言或方言的双语者来说,其不仅掌握了多种语言文字,同时也掌握了多种语言形式的符号数字。那么,双语者在数字加工过程中,不同语言形式的符号数字又如何通达其语义信息?这是本研究关注的重点。关于符号数字加工,已有研究主要从数字认知领域进行了系统的考察。有研究发现,当给被试呈现数字刺激,要求被试完成数字比较和奇偶判断等需要语义通达的任务时,不同符号数字的加工绩效存在差异,那么,为什么不同符号的数字在需要通达语义的任务中加工绩效存在差异呢?以往关于数字认知的理论并没有给出清晰的解释。而从语言角度看,数字也是一种语言,具有形、音、义三种信息。由此,我们推测,数字的语义通达可能和语言词汇的语义通达具有相似的特征。以往研究发现,语言加工过程中,词汇语义信息的通达主要存在三种通路模型,即语音中介通路、直通通路和双通路。那么,不同符号的数字在加工中是如何通达语义信息?是否会因为语义通达的通路不同而影响到符号数字的加工绩效?本研究尝试从言语认知视角,考察不同符号数字加工绩效的差异所在。对于掌握两种或两种以上语言的双语者来说,不同语言形式的符号数字又如何通达语义信息呢?考虑到我国少数民族学生的数学学习一直受到民族教育研究者的关注,同时少数民族学生对数字的使用和加工在一定程度上也影响着其数学学习。所以本研究选取藏-汉双语者为被试进行考察。一方面,可以从语言角度探讨少数民族学生的数学学习,另一方面因为藏-汉双语者同时掌握国际通用数字阿拉伯数字、母语拼音文字藏数字和二语表意文字汉数字,可以帮我们更深入了解不同符号数字的语义通达特点及其异同。此外,考虑到第二语言熟练程度会影响双语者的言语加工,因此,本研究同时选取高、低熟练双语者为被试分别进行考察。在实验1中,首先考察言语数字的语义通达。采用2（数字类型:藏数字、汉数字）×2（启动类型:一致、不一致）×2（语言熟练度:高、低）的实验设计,要求被试在不同语音启动条件下对藏数字和汉数字进行奇偶判断。结果发现,藏-汉双语者的藏数字和汉数字的语义通达过程都存在语音启动效应,而且,藏数字的语音启动效应显着大于汉数字,语言熟练程度对两种言语数字的语义通达没有显着影响。实验2主要考察阿拉伯数字的语义通达。考虑到藏-汉双语者的阿拉伯数字有汉语读音和藏语读音两种读音,因此,实验采取2（语音类型:藏语音、汉语音）×2（启动类型:一致、不一致）×2（语言熟练度:高、低）的实验设计。要求被试在不同语音启动条件下对阿拉伯数字进行奇偶判断。结果发现,藏语音和汉语音的启动效应都十分显着。可见,阿拉伯数字的语义也存在语音中介通路。此外,研究还发现,藏语音的启动效应显着大于汉语音启动效应。这说明,在阿拉伯数字通达语义过程中,被试更倾向于经由藏语音通达语义信息。进一步研究还发现,高熟练被试不受语音启动类型的影响,低熟练者则受语音启动类型的影响。可见,第二语言熟练程度会对藏-汉双语者阿拉伯数字的语义通达通路产生影响。在实验3中,我们进一步采用fNIRS技术考察藏-汉双语者三种符号数字语义通达时所激活的脑区。结果发现,藏数字、汉数字和阿拉伯数字都激活了藏-汉双语者双侧顶叶区域。并且,在左脑负责语音转换的脑区,藏数字的激活强度和激活脑区都显着大于阿拉伯数字,阿拉伯数字激活大于汉数字。这说明,藏-汉双语者对藏数字加工的语音激活要大于汉数字和阿拉伯数字,这在一定程度上也表明藏数字的语义通达是通过语音中介通路。通过研究,本研究发现藏-汉双语者三种符号数字的语义通达路径不同,并得出以下结论:（1）藏-汉双语者的汉数字和藏数字在语义通达过程中都存在形-音-义路径,同时藏数字的形-音-义路径显着强于汉数字。且两种数字的语义通达路径都不受语言熟练度的影响。（2）阿拉伯数字的语义通达受到汉语熟练度的影响,高语言熟练被试使用形-义路径通达语义,而低语言熟练被试通过形-音-义路径通达语义。（3）三种符号数字的加工都激活了双侧顶叶区域,在左脑区域,藏数字的语音激活程度和激活范围要显着大于汉数字和阿拉伯数字,这为藏数字形-音-义的语义通达路径提供了证据。最后,本研究站在语言角度,基于数字的语义通达路径为数字加工理论的完善提供了意见和建议。
二、关于阿拉伯数字的使用方法（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、关于阿拉伯数字的使用方法（论文提纲范文）
（1）关于“○”的争论及辞书收录建议（论文提纲范文）
| 一、 问题的提出 |
| 二、 关于“○”收录辞书的主要争议 |
| (一) “○”是不是汉字 |
| 1. “○”是汉字 |
| (1) “○”音形义兼备，因此是汉字 |
| 1) 字形方面 |
| 2) 字义方面 |
| 3) 读音方面 |
| (2) 从功能上看，“○”可以算作汉字 |
| 2. “○”不是汉字 |
| 第一，“○”的字形不符合汉字系统特点。 |
| 第二，表示空位、缺字或数量的“○”不是汉字。 |
| (二) 辞书该如何处理 |
| (三) 小结 |
| 三、 不同辞书对“○”的处理 |
| (一) 作为汉字单独出条 |
| (二) 不单独出条，在“零”下附说明 |
| (三) 不出现“○” |
| (四) 小结 |
| 四、 国家出版标准的相关规定 |
| 五、 “○”的使用情况考察 |
| (一) 各学者、辞书所列“○”的义项和用例归纳 |
| (二) 现代汉语语料库中“○”的使用情况考察 |
| 1. “○”在《人民日报》中的使用情况 |
| 1) “表示数的空位”是“○”的主要用法，共计1001条，占全部用例的99.3%,可以分成两类： |
| 2) 放在两个数量中间，表示单位较高的量之下附有单位较低的量，共2例： |
| 3) “○”用来表示阿拉伯数字“0”,含义是“没有、无”,仅1例，表示比分： |
| 4) 表示缺字，共4例，其中3例内容相同： |
| 2. “○”在文学类语料中的使用情况 |
| (三) 小结 |
| 六、 辞书的处理建议 |
| (一) 我们对“○”的态度 |
| (二) “○”在内向型和外向型辞书中收录需要注意的几个问题 |
| (三) 内向型词典和外向型词典建议内容 |
| 1. 内向型词典 |
| 2. 外向型词典 |
（3）留学生习得汉语数范畴“2”偏误研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 绪论 |
| 一、研究目的和意义 |
| 二、研究现状 |
| (一)数范畴“2”本体研究 |
| (二)对外汉语教学中数范畴“2”的偏误与教学研究 |
| 三、研究方法和语料来源 |
| (一)研究方法 |
| (二)语料来源 |
| 第一章 汉语数范畴“2”概述 |
| 第一节 “二”与“两”的异同 |
| 一、句法特征 |
| 二、与其他词的组合能力 |
| 第二节 数范畴“2”的书写规范 |
| 一、应当使用阿拉伯数字“2”的情况 |
| 二、应当使用“二”“贰”或“两”的情况 |
| 三、“二”或“两”可通用的情况 |
| 第三节 数范畴“2”读音规范 |
| 一、读“èr”的情况 |
| 二、读“liǎng”的情况 |
| 三、读“èr”或“liǎng”均可的情况 |
| 本章小结 |
| 第二章 留学生习得汉语数范畴“2”偏误数据统计与分析 |
| 第一节 语料库中数范畴“2”的偏误统计 |
| 一、语料库简介 |
| 二、HSK动态作文语料库中数范畴“2”的偏误统计 |
| 三、全球汉语中介语语料库中数范畴“2”的偏误统计 |
| 第二节 调查问卷中数范畴“2”的偏误调查 |
| 一、调查目的 |
| 二、调查方式 |
| 三、调查对象 |
| 四、问卷设计 |
| 五、调查结果与分析 |
| 本章小结 |
| 第三章 留学生习得汉语数范畴“2”偏误类型与原因 |
| 第一节 偏误类型 |
| 一、语法偏误 |
| 二、书写偏误 |
| 第二节 偏误原因 |
| 一、母语负迁移 |
| 二、目的语知识过度泛化 |
| 三、学习策略和交际策略 |
| 本章小结 |
| 第四章 数范畴“2”的对外汉语教学建议 |
| 第一节 开展数范畴“2”的针对性教学 |
| 一、针对数范畴“2”的用法易错点教学 |
| 二、针对数范畴“2”的读音易错点的教学 |
| 第二节 数范畴“2”的教学方法 |
| 一、搭配法 |
| 二、语境法 |
| 三、朗读法 |
| 本章小结 |
| 结语 |
| 参考文献 |
| 附录:留学生习得汉语数范畴“2”调查问卷 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表论文 |
（4）阿拉伯数字引入汉语的历程（论文提纲范文）
| 1. 引言 |
| 2. 阿拉伯数字的形成和中传 |
| 3. 汉语中不同领域阿拉伯数字的使用历程 |
| 3.1 钟表领域阿拉伯数字的使用历程 |
| 3.2 地图和测绘领域阿拉伯数字的使用历程 |
| 3.3 天文领域阿拉伯数字的使用历程 |
| 3.4 数学领域阿拉伯数字的使用历程 |
| 3.5 货币领域阿拉伯数字的使用历程 |
| 3.6 化学领域阿拉伯数字的使用历程 |
| 3.7 交通领域阿拉伯数字的使用历程 |
| 1) 铁路领域。 |
| 2) 公交领域。 |
| 3) 汽车领域。 |
| 4) 其他领域。 |
| 3.8 邮政领域阿拉伯数字的使用历程 |
| 3.9 军事领域阿拉伯数字的使用历程 |
| 1) 兵书领域。 |
| 2) 军事测绘和军用地图领域。 |
| 3) 军服领域。 |
| 4) 军舰舷号领域。 |
| 5) 数字军语领域。 |
| 6) 边防领域。 |
| 3.10 音乐领域阿拉伯数字的使用历程 |
| 1) 军乐和学堂乐歌领域。 |
| 2) 唱片领域。 |
| 3.11 电信领域阿拉伯数字的使用历程 |
| 1) 电话领域。 |
| 2) 电报领域。 |
| 3.12 新闻出版领域阿拉伯数字的使用历程 |
| 1) 报刊领域。 |
| 2) 图书出版领域。 |
| 3) 其他领域阿拉伯数字的使用历程 |
| 4. 汉字数字、苏州码子、罗马数字和阿拉伯数字在汉语中的竞争 |
| 5. 阿拉伯数字译名的演变 |
| 6. 阿拉伯数字引入汉语的几个发展阶段 |
| 6.1 早期接触阶段(1600年前后—1870年前后) |
| 6.2 初步引入和渐进使用阶段(1870年前后—1949年) |
| 6.3 普及使用阶段(1949年至今) |
| 7. 结语 |
（5）基于振动背心的触觉信息编码研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 背景与意义 |
| 1.1.1 触觉编码的研究背景与意义 |
| 1.1.2 逃生告警提示应用场景的研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 触觉编码参量研究现状 |
| 1.2.2 逃生告警应用场景的触觉表达研究现状 |
| 1.3 论文主要内容和技术路线 |
| 第二章 触觉编码设计流程和振动强度分类研究 |
| 2.1 触觉编码设计流程 |
| 2.2 强度分类研究 |
| 2.2.1 层次聚类分析 |
| 2.2.2 振动强度感知结果与分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 人体背部振动触觉阈限的感知研究 |
| 3.1 感知阈限的介绍 |
| 3.2 最小变化法与恒定刺激法 |
| 3.3 硬件设计 |
| 3.4 数据采集 |
| 3.5 实验结果与分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 面向逃生告警应用场景的五点法编码设计 |
| 4.1 五点法编码设计 |
| 4.2 正交试验与S-R相容性原理 |
| 4.2.1 正交试验及分析方法 |
| 4.2.2 S-R相容性原理 |
| 4.3 实验条件 |
| 4.4 符号属性的五点法编码 |
| 4.4.1 危险源危险程度的编码 |
| 4.4.2 危险源温度的编码 |
| 4.4.3 危险源体积的编码 |
| 4.4.4 逃生方向指示的编码 |
| 4.5 文字属性和数字属性的五点法编码 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 面向逃生告警应用场景的五点法有效性研究 |
| 5.1 实验条件 |
| 5.2 阿拉伯数字的介绍 |
| 5.3 盲文的介绍 |
| 5.4 数字属性的编码研究 |
| 5.5 文字类属性的编码研究 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 对未来的展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（6）发展性阅读障碍中学生对不同目标识别的注意瞬脱特点 ——基于ERP研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 引言 |
| 第一部分 文献综述 |
| 1 发展性阅读障碍研究综述 |
| 1.1 发展性阅读障碍的概念 |
| 1.2 发展性阅读障碍的理论解释 |
| 1.3 发展性阅读障碍的相关研究 |
| 2 注意瞬脱研究综述 |
| 2.1 注意瞬脱的概念 |
| 2.2 注意瞬脱的研究范式 |
| 2.3 注意瞬脱的理论解释 |
| 2.4 注意瞬脱的相关研究 |
| 2.5 注意瞬脱神经生理机制的相关研究 |
| 第二部分 问题提出与研究设计 |
| 1 问题提出 |
| 2 研究目的 |
| 3 研究意义 |
| 3.1 理论意义 |
| 3.2 实践意义 |
| 4 研究假设 |
| 5 研究框架 |
| 6 核心概念界定 |
| 第三部分 实证研究 |
| 研究一目标为真假字﹑词时发展性阅读障碍注意瞬脱特点 |
| 实验a 目标为真假字时发展性阅读障碍注意瞬脱特点 |
| 1 研究目的 |
| 2 研究假设 |
| 3 研究方法 |
| 3.1 被试 |
| 3.2 实验设计 |
| 3.3 实验材料与工具 |
| 3.4 实验程序 |
| 3.5 数据记录和分析 |
| 4 结果与分析 |
| 4.1 发展性阅读障碍对真字和假字序列注意瞬脱的行为特点 |
| 4.2 发展性阅读障碍对真字和假字序列注意瞬脱的脑电特点 |
| 5 小结 |
| 实验b 目标为真假词时发展性阅读障碍注意瞬脱特点 |
| 1 研究目的 |
| 2 研究假设 |
| 3 研究方法 |
| 3.1 被试 |
| 3.2 实验设计 |
| 3.3 实验材料与工具 |
| 3.4 实验程序 |
| 3.5 数据记录与分析 |
| 4 结果与分析 |
| 4.1 发展性阅读障碍对真词和假词注意瞬脱的行为特点 |
| 4.2 发展性阅读障碍对真词和假词注意瞬脱的脑电特点 |
| 5 小结 |
| 研究二 目标为中文数字和阿拉伯数字时发展性阅读障碍注意瞬脱特点 |
| 1 研究目的 |
| 2 研究假设 |
| 3 研究方法 |
| 3.1 被试 |
| 3.2 实验设计 |
| 3.3 实验材料与工具 |
| 3.4 实验程序 |
| 3.5 数据记录与分析 |
| 4 结果与分析 |
| 4.1 发展性阅读障碍对中文数字和阿拉伯数字注意瞬脱的行为特点 |
| 4.2 发展性阅读障碍对中文数字和阿拉伯数字注意瞬脱的脑电特点 |
| 5 小结 |
| 研究三 目标为几何图形时发展性阅读障碍注意瞬脱特点 |
| 1 研究目的 |
| 2 研究假设 |
| 3 研究方法 |
| 3.1 被试 |
| 3.2 实验设计 |
| 3.3 实验材料与工具 |
| 3.4 实验程序 |
| 3.5 数据记录与分析 |
| 4 结果与分析 |
| 4.1 发展性阅读障碍对图形材料注意瞬脱的行为特点 |
| 4.2 发展性阅读障碍对图形材料注意瞬脱的脑电特点 |
| 5 小结 |
| 第四部分 综合讨论 |
| 1 发展性阅读障碍学生和普通生对不同材料识别正确率的差异分析 |
| 2 发展性阅读障碍学生对不同目标材料识别的注意瞬脱脑电特点 |
| 3 发展性阅读障碍学生注意瞬脱程度差异分析 |
| 第五部分 结论与展望 |
| 1 研究结论 |
| 2 研究创新与展望 |
| 2.1 研究创新 |
| 2.2 研究反思与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（7）对基于VQA任务的验证码安全性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 文本验证码 |
| 1.2.2 图形验证码 |
| 1.2.3 音频和视频验证码 |
| 1.2.4 基于视觉问答的验证码机制 |
| 1.3 主要内容 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 组织结构 |
| 第二章 相关理论与技术研究 |
| 2.1 VQA研究现状 |
| 2.1.1 VQA开源数据集 |
| 2.1.2 主流算法 |
| 2.2 卷积神经网络研究现状 |
| 2.2.1 网络构成 |
| 2.2.2 主流网络架构 |
| 2.3 循环神经网络简介 |
| 2.3.1 LSTM简介 |
| 2.3.2 双向循环神经网络简介 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 对基于视觉推理任务的验证码安全性研究 |
| 3.1 VTT样本数据分析 |
| 3.1.1 图像特征分析 |
| 3.1.2 VTT问题类型分析 |
| 3.2 端对端攻击框架 |
| 3.2.1 网络架构 |
| 3.2.2 实验细节与结果分析 |
| 3.2.3 attention可视化实验 |
| 3.2.4 模型鲁棒性分析 |
| 3.3 Pipeline攻击框架 |
| 3.3.1 模型框架 |
| 3.3.2 实验细节和结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于常识知识问题的验证码设计 |
| 4.1 常识验证码生成框架 |
| 4.1.1 关键词选择 |
| 4.1.2 逻辑关系选择 |
| 4.1.3 常识知识选择及问题生成 |
| 4.1.4 候选答案生成 |
| 4.1.5 添加对抗噪声 |
| 4.2 可用性分析 |
| 4.3 安全性分析 |
| 4.3.1 暴力攻击 |
| 4.3.2 端对端框架攻击 |
| 4.3.3 Pipeline框架攻击 |
| 4.4 缺陷分析 |
| 4.5 经验总结与未来设计建议 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 本文工作总结 |
| 5.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（8）基于惯性传感器信号与路径重积分的空中手写识别研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 空中手写识别研究现状 |
| 1.2.2 路径重积分研究现状 |
| 1.3 空中手写识别的挑战 |
| 1.4 研究内容和结构安排 |
| 第二章 路径重积分的数学定义与相关性质的概述 |
| 2.1 路径重积分的数学定义 |
| 2.2 路径重积分的重要性质 |
| 2.3 前两阶路径重积分的几何意义 |
| 2.4 对数路径重积分 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于调制路径重积分融合表达的空中手写识别 |
| 3.1 本章研究概述 |
| 3.2 6DMG数据集 |
| 3.3 双流CNN网络设计 |
| 3.3.1 自由度 |
| 3.3.2 双流CNN网络结构 |
| 3.3.3 数据预处理 |
| 3.4 调制路径重积分融合表达 |
| 3.4.1 使用数据流构建分段线性连续路径 |
| 3.4.2 惯性传感器信号的路径重积分 |
| 3.4.3 调制路径重积分融合表达 |
| 3.5 实验与分析 |
| 3.5.1 实验配置 |
| 3.5.2 消融实验 |
| 3.5.3 与在6DMG数据集上的其他算法的识别性能比较 |
| 3.5.4 计算效率 |
| 3.5.5 混淆矩阵及进一步的分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于滑窗路径重积分特征表达的空中手写识别 |
| 4.1 本章研究概述 |
| 4.2 滑窗路径重积分特征表达 |
| 4.2.1 数据流的预处理和分组 |
| 4.2.2 滑窗路径重积分特征表达 |
| 4.3 四流CNN网络设计 |
| 4.4 实验与分析 |
| 4.4.1 实验配置 |
| 4.4.2 消融实验 |
| 4.4.3 与MPS的识别性能比较 |
| 4.4.4 计算效率 |
| 4.5 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 1.本文总结 |
| 2.未来展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附录 |
（9）基于OpenCV的高速列车车号识别算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内硏究现状 |
| 1.3 实验环境及Open CV介绍 |
| 1.3.1 实验环境 |
| 1.3.2 Open CV |
| 1.4 论文主要工作内容及章节安排 |
| 2 高速列车车号图像预处理 |
| 2.1 数字图像处理介绍 |
| 2.1.1 数字图像的表示方法 |
| 2.1.2 数字图像的处理方法 |
| 2.2 车号图像灰度化 |
| 2.2.1 分量法 |
| 2.2.2 最大值法 |
| 2.2.3 平均值法 |
| 2.2.4 加权平均值法 |
| 2.3 图像增强 |
| 2.4 图像去噪 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 高速列车车号定位 |
| 3.1 常用的定位方法 |
| 3.2 数学形态学图像处理技术 |
| 3.2.1 图像形态学的基本概念 |
| 3.2.2 形态学的基本运算 |
| 3.3 车号粗定位 |
| 3.3.1 图像滤波处理 |
| 3.3.2 获取连通区域 |
| 3.3.3 去除非车号区域 |
| 3.4 基于投影法的车号精确定位 |
| 3.5 实验结果及分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 高速列车车号字符分割 |
| 4.1 高速列车车号字符的特点 |
| 4.2 基于投影法的车号字符分割 |
| 4.3 字符归一化处理 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于卷积神经网络的车号字符识别 |
| 5.1 CNN简介 |
| 5.2 车号字符ＣＮＮ结构设计 |
| 5.2.1 网络层的排列规则 |
| 5.2.2 输入输出层设计 |
| 5.2.3 隐藏层设计 |
| 5.3 实验结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 总结 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（10）藏-汉双语者符号数字的语义通达路径及其脑机制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 引言 |
| 1 文献综述 |
| 1.1 数字加工及其相关研究 |
| 1.1.1 数字加工 |
| 1.1.1.1 数字加工的概念 |
| 1.1.1.2 数字加工的分类 |
| 1.1.1.3 数字加工的研究范式 |
| 1.1.2 数字加工的相关研究 |
| 1.1.2.1 阿拉伯数字的加工 |
| 1.1.2.2 言语数字和阿拉伯数字加工异同的比较研究 |
| 1.1.2.3 数字加工的脑机制研究 |
| 1.1.3 数字加工的相关理论 |
| 1.1.3.1 抽象编码理论 |
| 1.1.3.2 三重编码理论模型 |
| 1.1.3.3 复杂编码模型 |
| 1.1.3.4 不同数字加工理论之间的比较 |
| 1.2 词汇语义通达及其相关研究 |
| 1.2.1 词汇语义通达的概念 |
| 1.2.2 词汇语义通达的相关研究 |
| 1.2.2.1 拼音文字词汇的语义通达研究 |
| 1.2.2.2 汉字词汇的语义通达研究 |
| 1.2.2.3 词汇语义通达的影响因素 |
| 1.2.3 语义通达的相关理论 |
| 1.2.3.1 直通理论 |
| 1.2.3.2 语音中介理论 |
| 1.2.3.3 双通路理论 |
| 1.3 双语者 |
| 1.4 fNIRS技术简介 |
| 2 问题提出与研究框架 |
| 2.1 问题提出 |
| 2.2 研究框架 |
| 3 实验研究 |
| 3.1 实验1藏-汉双语者言语数字的语义通达 |
| 3.1.1 实验目的 |
| 3.1.2 研究方法 |
| 3.1.2.1 被试 |
| 3.1.2.2 实验材料 |
| 3.1.2.3 实验设计与程序 |
| 3.1.3 实验结果与分析 |
| 3.2 实验2藏-汉双语者阿拉伯数字的语义通达 |
| 3.2.1 实验目的 |
| 3.2.2 研究方法 |
| 3.2.2.1 被试 |
| 3.2.2.2 实验材料 |
| 3.2.2.3 实验设计与程序 |
| 3.2.3 实验结果与分析 |
| 3.3 实验3藏-汉双语者符号数字加工脑激活比较 |
| 3.3.1 实验目的 |
| 3.3.2 研究方法 |
| 3.3.2.1 被试 |
| 3.3.2.2 实验设计 |
| 3.3.2.3 实验设备及探头布置 |
| 3.3.2.4 实验材料与程序 |
| 3.3.3 实验结果与分析 |
| 3.3.3.1 行为数据分析 |
| 3.3.3.2 fNIRS数据分析 |
| 4 总讨论 |
| 4.1 藏-汉双语者符号数字的语义通达 |
| 4.2 语言熟练程度对藏-汉双语者符号数字语义通达的影响 |
| 4.3 藏-汉双语者符号数字加工的脑机制 |
| 4.4 不同符号数字的语义通达对数字加工的影响 |
| 4.5 数字加工理论模型与词汇语义通达理论模型的整合 |
| 5 不足与展望 |
| 5.1 不足 |
| 5.2 展望 |
| 6 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 后记 |
四、关于阿拉伯数字的使用方法（论文参考文献）
- [1]关于“○”的争论及辞书收录建议[J]. 解竹. 辞书研究, 2021(05)
- [2]基于似然比原理对阿拉伯数字笔迹特征进行定量分析的实验研究[D]. 邢栏琼. 华东政法大学, 2021
- [3]留学生习得汉语数范畴“2”偏误研究[D]. 马佳宁. 黑龙江大学, 2021(09)
- [4]阿拉伯数字引入汉语的历程[J]. 张铁文. 中国语文, 2020(06)
- [5]基于振动背心的触觉信息编码研究[D]. 王永翠. 电子科技大学, 2020(07)
- [6]发展性阅读障碍中学生对不同目标识别的注意瞬脱特点 ——基于ERP研究[D]. 刘振伟. 河南大学, 2020(02)
- [7]对基于VQA任务的验证码安全性研究[D]. 资洋. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [8]基于惯性传感器信号与路径重积分的空中手写识别研究[D]. 丁彦方. 华南理工大学, 2020(02)
- [9]基于OpenCV的高速列车车号识别算法研究[D]. 钟佩甫. 兰州交通大学, 2020(01)
- [10]藏-汉双语者符号数字的语义通达路径及其脑机制[D]. 王润平. 河北师范大学, 2020(07)