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941.
笔筒是插笔的器具、文房用品之一,不仅有盛放毛笔的功用,也是一种颇具传统意味的中国艺术品。笔筒的产生、发展,至今已有几百年的历史,它是由笔架、笔船发展而来的。明中晚期以后,笔筒广泛置之于书桌案头,如同笔、墨、纸、砚一样,成为与读书人朝夕相伴的宠物。 相似文献
942.
我国历史上品茶与书画艺术关系密切,茶墨之缘渊远流长。对茶墨的关系,宋代著名文学家、书画家、诗人苏东坡曾有过精彩的叙述。据说有一次文人聚会,以斗茶、吟诗作画取乐,苏东坡的白茶占了上风(宋时斗茶标准以白茶为最佳),因而面露得意之色, 相似文献
943.
朱元璋建立明朝后为了江山稳固、皇位永续,实行封藩制度。明代江西藩王三系中宁王系与益王系中,几十年来,发掘与清理的墓葬有9座藩王及王妃墓葬,新建地区的宁献王朱权墓、宁惠王朱磐烒墓、宁靖王朱奠培墓、宁康王朱觐钧及妃合葬墓、 相似文献
944.
945.
946.
天津"泥人张"彩塑是一种深得百姓喜爱的民间工艺美术品,它创始于清代道光年间,流传、发展至今已有170多年的历史了。"泥人张"的彩塑艺术,是以写实而夸张的造型,简约而明快的色彩,富有装饰趣味的特色,载誉中外。 相似文献
947.
王连龙 《世界古典文明史杂志》2011,(2)
关于清华简<保训>的真伪问题,学界争讼已久.本文主要以姜广辉先生<<保训>疑伪新证五则>所提出现代造伪说的五条新证据为例,从文献的载体、文辞、文法及思想内容等辨伪角度,对清华简<保训>篇真伪讨论中的文献辨伪方法论问题进行系统论述. 相似文献
948.
949.
王震中先生《大舜文化与中华早期文明》一文,虽然也从历史文献和考古资料出发考订舜的生地与生活地,但更注重理论的探讨。综观整个中国上古史,作者提出"伏羲氏"、"燧人氏"、"神农氏"之类的"某某氏"的方式,是因古人的思维特点是借助于具体来表现一般,是古人对上古历史文化发展的一种时代特征的概括。但尧、舜、禹时代及其谱系,则是具有相当的可信性。尧、舜、禹时代已经是国家形成时期,具有相当的可信性。自文献记载看,尧、舜、禹时代是紧接夏朝的时代,而夏朝是我国第一个王朝,已经进入国家时代。国家是与一定的地域和人口联系在一起的,必然有较为稳固的地域和人口构成,所以以夏代史为基础,上推可以对尧舜禹时代有所推论。因此王先生将尧、舜、禹时代单独考察,是值得信从的。作者认为从文献中的相关记载看,舜生于诸城。诸城地区是中国早期文明发展较早的地区之一,在诸城前寨大汶口文化遗址发现的陶文""字,表达了当时的"火正"(主管大火星祭祀及观象授时的职官)对于大火星的观察、祭祀和观象授时,表明宗教祭祀逐渐被上层贵族和专职巫觋所独占。这一符号广泛出现在山东、安徽、湖北、江浙等地的大汶口文化和石家河文化的陶器上以及江浙良渚文化中,具有高度的传播特征,说明... 相似文献
950.
The space–time autoregressive integrated moving average (STARIMA) model family provides useful tools for modeling space–time processes that exhibit stationarity (or near stationarity) in space and time. However, a more general method for routine use and efficient computation is needed to model the nonlinearities and nonstationarities of environmental space–time series. This article presents a hybrid framework combining machine learning and statistical methods to address this issue. It uses an artificial neural network (ANN) to extract global deterministic (nonlinear) space–time trends and a STARIMA model to extract local stochastic space–time variations in data. A four‐stage procedure is proposed for analyzing and modeling space–time series. The proposed framework and procedures are applied to forecast annual average temperature at 137 national meteorological stations in China. The results demonstrate that the hybrid framework achieves better forecasting accuracy than the STARIMA model alone. This finding suggests that the combination of machine learning and statistical methods provides a very powerful tool for analyzing and modeling space–time series of environmental data that have strong spatial nonlinear and nonstationary components. 相似文献