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1.
David Kaldewey 《Minerva》2018,56(2):161-182
This article analyzes the concept of “grand challenges” as part of a shift in how scientists and policymakers frame and communicate their respective agendas. The history of the grand challenges discourse helps to understand how identity work in science and science policy has been transformed in recent decades. Furthermore, the question is raised whether this discourse is only an indicator, or also a factor in this transformation. Building on conceptual history and historical semantics, the two parts of the article reconstruct two discursive shifts. First, the observation that in scientific communication references to “problems” are increasingly substituted by references to “challenges” indicates a broader cultural trend of how attitudes towards what is problematic have shifted in the last decades. Second, as the grand challenges discourse is rooted in the sphere of sports and competition, it introduces a specific new set of societal values and practices into the spheres of science and technology. The article concludes that this process can be characterized as the sportification of science, which contributes to self-mobilization and, ultimately, to self-optimization of the participating scientists, engineers, and policymakers. 相似文献
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Anthony J. Sadar 《Science & Education》2018,27(1-2):233-235
8.
基于深度学习的中文专利自动分类方法研究 总被引：2，自引：0，他引：2
[目的/意义] 面向当前国内专利审查和专利情报分析工作中对于海量专利分类的客观需求，设计了7种基于深度学习的专利自动分类方法，对比各种方法的分类效果，从而助力专利分类效率和效果的提升。[方法/过程] 针对传统机器学习方法存在的缺陷，基于Word2Vec、CNN、RNN、Attention机制等深度学习技术，考虑专利文本语序特征、上下文特征以及分类关键特征，设计Word2Vec+TextCNN、Word2Vec+GRU、Word2Vec+BiGRU、Word2Vec+BiGRU+TextCNN等7种深度学习模型，以中国专利为例，选取IPC主分类号的"部"作为分类依据，对比这7种模型与3种传统分类模型在中文专利分类任务中的效果。[结果/结论] 实证研究效果显示，采用考虑语序特征、上下文特征及强化关键特征的深度学习方法进行中文专利分类具有更优的分类效果。 相似文献
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传统村落拥有丰富的自然和文化资源,凝结着历史的记忆,是社会文明的直接见证者。随着城镇化进程的推进,传统村落逐步消融在时代的印迹里。为促进传统村落在新时代的焕发新生,文章借助法国历史学家皮埃尔·诺拉的记忆之场理论,指出传统村落在历史、时间、变迁中凝聚成具有象征意义的记忆场。在此基础上文章剖析了档案部门参与村落记忆场保护的意义,阐释了村落记忆场赓续乡村记忆、留住乡情乡愁、传承文化遗产的功能,并提出了档案部门就如何推动村落记忆场实现功能最大化的策略,以期使档案部门更好地承担起传承、保护、赓续传统村落的主体责任。 相似文献