篇一：校报_报纸_WORD排版版面设计
2016
年04月18日 教师论坛
苏尼特右旗朱日和学校主办
2016年04月18日学生园地
2016年04月18日学生园地
读 书 心 得
读《警犬拉拉》有感
沈石溪先生笔下的“拉拉”是一名非常优秀的警犬，他是大型杂交犬，外貌似狼非狗，身体健壮如牛，凶悍无比。拉拉用他的勇敢，坚强以及对主人忠心赢得了所有人的喜爱。
它和它的主人----大漫并肩战斗，一起破获了很多重大案件。在拐卖婴幼儿案件中，拉拉勇敢灵敏，智斗红衣女贼，成功解救了数名被拐婴儿；在与恐怖分子步步为营的危险较量中，拉拉以机智和速度拯救了整栋市政大楼，几秒钟内就化解了一场大灾难；面对既是自己的救命恩人但却又是毒贩子的小燕，拉拉曾犹豫痛苦，苦苦地挣扎，最终还是坚定地揭露了小燕的贩毒身份；在女警员被害案中，拉拉始终相信大漫，紧紧追随大漫，没有放弃，没有怀疑，终于以它灵敏的嗅觉和高度的耐性捕获了真正的杀人凶手将之绳之以法，从而洗刷了大漫的冤情，使大漫重获自由；面对身犯重罪的谭老板的诱惑，拉拉以坚定的意志抵挡着各种糖衣炮弹的“轰炸”，与谭老板抗争到底??勇敢的拉拉让所有的犯罪分子心惊胆战。在一桩桩案件中拉拉成长着，在一次次的战斗中拉拉和大漫的感情越来越深，最终成为形影不离的好伙伴。
拉拉你真棒，你是我要学习的榜样，你是我们人类的好朋友，我要学习你的坚强勇敢。
六年级 宋小乐
读《那个黑色的下午》有感
一个美好的故事就是一份心灵鸡汤，鼓舞人们战胜困难努力向前。有这样一个故事让我感动万分，受益匪浅，那就是《那个黑色的下午》。
一天下午，一场震惊世界的大地震发生了，山崩地裂，房屋倒塌，顷刻间这座城市什么都没有了??
明亮的教室里美丽善良的郑老师正在给孩子们上课，孩子们也在聚精会神地聆听，忽然随着大地的震动教室开始摇晃，大家还没有反应过来是怎么回事教室就在摇晃中坍塌了。为了让班里的孩子们都能以最快的速度逃出去，郑老师用身体抵挡着掉下来的砖块，孩子们在郑老师的保护下得救了，可是郑老师却永远地离开了他们。郑老师用她对学生满腔的关爱，为学生架起一座生命之桥。
这个故事让我感受到了无私的师生情，想到了对我们谆谆教诲的老师。虽然老师有时候会很严厉，做错事情的时候会批评我们，但是只要他们看到茁壮成长的我们就会感到很欣慰。老师将点点滴滴的爱汇集起来，变成爱的海洋，让我们快乐的，无忧无虑地成长。
让爱的种子播撒在每个人的心中并且生根发芽吧，让爱化成伟大的力量使这个世界更美好吧！
孙亚丽 六年级
读《假如给我三天光明》有感
人最大的通病就是在拥有某些东西的时候不知道珍惜，一旦失去了却又后悔莫及。而事实上，一旦重新拥有了，多数人还是不知道感恩和珍惜。为此海伦发出了“假如给我三天光明”的感叹！
海伦·凯勒在1880年6月27日出生于美国，她十九个月大时因发烧而失明，在七岁时，安妮·莎莉文来到海伦·凯勒身边。海伦·凯勒不仅考上了哈弗大学，而且一生中写了14部著作。她还奔走四方，在全美建起了多家慈善机构，做到比一般健全者做的事要多得多。
海伦·凯勒，被美国的《时代周刊》评为20世纪美国十大英雄偶像。海伦·凯勒，这位双目失明的人，比我们健全人更加厉害。海伦·凯勒失去了光明，但失明以后，她更加珍惜时间，而我们当中的一些人，不珍惜时间，天天虚度年华。我想，到了老了，他们一定后悔莫及，正如岳飞的《满江红》中的一句话“莫等闲，白了少年头，空悲切！”。我们要珍惜时光，向海伦·凯勒一样，认真过每一分、每一秒，不要虚度年华，在有生之年做出对大家有利的事。
让我们从现在开始就珍惜生命的每一秒吧！让我们今后的每一天都充满了精彩。
五年级 路松涛
校园简讯
? 为进一步改 善我校周边环境卫生，积极响应全旗“双创”工作，3月24日下午朱 日和学校组织部
分教职工和高年
级同学对朱日和镇育草站等地域 的白色垃圾进行集中清理。 ? 3月28日围 绕第二十一个全国中小学生安全教育日，以 “强化安全意识，提升安全素养”为 主题，根据我校实际情况， 进行了“五个一”安全教育活动。
? 4月1日，为 深切缅怀革命先烈们的丰功伟绩，追忆革命英雄们艰苦奋斗的光辉历程，教育学生继承革命先烈的光荣传统，发扬先烈遗志，朱日和学校在清明节前夕组织部分师生在烈士陵园开展了“缅怀革命先烈、弘扬民族精神”为主题扫墓活动。 ? 为了提高铁 路沿线小学生的铁路安全意识，4月6日上午，朱日和火车站派出所以及路外安全宣传志愿者服务队来到朱日和镇学校为全体师生上了一堂生动的铁路安全知识课。
《名人传》读后感
今天，我读了《名人传》这本书，最让我感动的就是贝多芬的故事。虽然贝多芬身材矮小，容
四年级刘依琳 貌丑陋，但是他的故事是感人的。他的童年也是十分悲惨的，他的母亲在他十六岁的时候就去世了，他的父亲变成了酒鬼，这些不幸的事情压到了贝多芬的身上，贝多芬的性格因此变得古怪，但他始
终没有放弃对音乐的追求，由于他的天份和勤奋，不久就成名了。后来，不幸的事又发生了，他的耳朵聋了，再后来他的好朋友死了，却把孩子留给了贝多芬，贝多芬去世的那一天，那个孩子也没来看他一眼??
我从贝多芬身上学到了他的崇高的精神，特别是他那种顽强地与命运抗争的精神。贝多芬的一
生是悲惨的，也是多灾多难的，但为什么他能成功？因为，他有天分、有勤奋及命运抗争的精神。
读《亡羊补牢》有感
读书心得
三年级 孔祥怡
今天，我读了一篇寓言故事，名字一年级陆雨欣
叫《亡羊补牢》。
今天我和老师共读一个小故事，是《说谎的猴这个故事的主要内容是：从前有一子》，文中小猴子为了吃桃子而撒谎，它不诚实。 个人，有很多羊，放羊的时候，他发现少了一只羊。原来是羊圈破了个窟窿。小朋友们不可以向小猴子学习，应该实话实说，邻居劝他修补羊圈，但他没有修，第二从小要做个诚实的孩子。 天又少了一只羊。最后他补上了那个窟窿。
我在生活中，也有这样的问题，比读《阿凡提的故事》有感
如：
二年级李佳鑫
有一次，我很快地写完了作业，但
写得马马虎虎，妈妈让我检查，我就说 从《阿凡提的故事》一书中，我认识了勤劳、检查完了。我心想错了就错了，不改也勇敢、幽默、乐观的阿凡提。
行，结果天天是错题，我的作业上全是有时，阿凡提是一个学富五车的人，有时，他变错号，我看了非常后悔，后来我每天认得“目不识丁”。不管怎么说，他始终都是一名勇敢认真真地写作业，仔仔细细地检查。
反抗各种歪风邪气的斗士。
读了这篇寓言故事，我知道了做错我们一定要像阿凡提一样正直善良、乐观勇敢、什么事，只要改正就不算晚。 做一个积极向上、坚强不息的人。
篇二：word排版练习
篇三：Word排版素材-长文档草稿
本课题源于国家863高技术研究发展计划：“面向教育的海量知识资源组织、管理与服务系统”，该项目旨在研究一套区别于搜索引擎和现有数字文献管理系统的，支持用户多层次、多粒度知识获取，能够体现知识资源内在关联的导航与互动学习，并支持用户个性化查询和结果呈现的知识资源管理与服务系统。系统的体系结构包括：1、知识资源的组织与管理；2、知识资源的处理；3、个性化多模式三个层次。
相似性度量算法的关键技术是词汇、句子间语义相似度计算算法。语义相似度计算的准确性直接影响到主题图最后融合的效果，因此语义相似性度量的研究在主题图融合过程有着很重要的作用。
扩展主题图的数据格式用于描述信息资源组织、管理的结构，具有独立性和通用性，展示形式为“主题--知识元—资源”。相对于传统的基于元数据的资源组织方式，扩展主题图在物理资源实体上架构了一层语义网，实现了资源实体和抽象概念之间的语义组织和衔接，能提供知识的多层次，多粒度的语义搜索与导航。
现有的语义相似性度量的方法主要有基于词典和基于语料库两种。词典有着丰富的语义信息，但存在着未登录词的严重问题。目前发布的实用的词典：英文的WordNet(词网)、中文的HowNet(知网)[2]，均是封闭的系统，在计算未登录词时效果很差。
引言................................................................................................................................ 0
绪论................................................................................................................................ 3
第1章
1.1
1.1.1
1.1.2
1.2
1.1.3
1.1.4
1.3
1.1.5
1.1.6
1.4
1.1.7
1.1.8
第2章
1.5
1.1.9
1.1.10
1.6
1.1.11
1.1.12
1.7
1.1.13
1.1.14
1.8
1.1.15
1.1.16
第3章
1.9 课题的背景和意义 ...................................................................................... 4 研究的背景...................................................................................................... 4 研究的目的和意义................................................................................... 4 国内外研究现状....................................................................................... 4 词汇相似性度量研究现状....................................................................... 5 句子相似性度量研究现状....................................................................... 6 空间数与语义相似性度量....................................................................... 8 基于页空间数和语料片段的相似度计算............................................... 9 基于全信息理论的句子相似度算法..................................................... 11 句子相似度概念..................................................................................... 11 句子相似度计算的相关方法 .................................................................... 14 基于相同词汇的句子相似度计算方法........................................................ 14 基于语义信息的句子相似度计算方法................................................. 15 基于语义信息的句子相似度计算方法 ............................................. 15 结合句法结构信息的句子相似度计算方法 ..................................... 19 中心成分左右两边的其它成分相互不发生关系 ............................. 19 全信息理论概述 ................................................................................. 22 句子语义计算模型 ............................................................................. 23 全信息理论与句义三维模型 ............................................................. 25 算法的设计思想 ................................................................................. 27 主题图和主题图融合研究现状...................................................................... 5 网络搜索双检验模型与基于语料库的语义相似度度量.............................. 6 本章小结........................................................................................................ 11 基于向量空间的句子相似度计算方法........................................................ 17 基于全信息理论的句子相似度计算............................................................ 22 语义场的主要特征有：................................................................................ 24 算法的设计框架及详述 ............................................................................ 29 基于全信息理论的句子相似性度量算法的设计框架................................ 29
基于全信息理论的句子相似性度量算法详述 ................................. 29
算法：基于全信息理论的句子相似性度量算法 ............................. 30
1.1.17 1.1.18
1.10 本章小结 .................................................................................................... 33
算法的实验与分析 ............................................................................. 33
评价标准 ............................................................................................. 34
测试数据的准备 ................................................................................. 34
专业领域测试与分析 ......................................................................... 37
测试输入数据来源：日常生活用词 ................................................. 39
为了全面测试算法的性能 ................................................................. 39 1.1.19 1.1.20 1.1.21 1.1.22 1.12 1.1.23 1.1.24
第4章
1.13 1.11 HCSC算法的测试与评价 ............................................................................ 34 公共领域测试与分析 ................................................................................ 38 HCSC算法测试小结 ................................................................................. 46 以三项指标最高时的阀值为最终阈， .................................................... 46
根据表5-3可以得出以下结论： ...................................................... 47
基于全信息理论的句子相似度计算算法的测试 ............................. 47
融合测试实例数据集 ......................................................................... 50
集的融合 ............................................................................................. 51 1.1.25 1.1.26 1.14 1.1.27 1.1.28
1.15 语义相似性度量在yotta系统中的测试 .................................................. 49 融合后关系更加紧密，节点的连通度较大。表现在图的展示方面，显示效果较好。本质是似性度量在yotta系统中测试效果理想，性能较高，达到了国家863计划项目《面向教育的海量知识资源组织、管理与服务系统》—yotta
系统的要求，实现了预期的目标。...................................................................... 52
1.1.29
1.1.30
1.16
1.1.31
1.1.32
本章小结 ............................................................................................. 52 结论与展望 ......................................................................................... 53 展望 ..................................................................................................... 54 语义词典的丰富 ................................................................................. 54 工作总结 .................................................................................................... 53
第1章 课题的背景和意义
第一章 课题的背景和意义
1.1 研究的背景
本课题[1]源于国家863高技术研究发展计划：“面向教育的海量知识资源组织、管理与服务系统”，该项目旨在研究一套区别于搜索引擎和现有数字文献管理系统的，支持用户多层次、多粒度知识获取，能够体现知识资源内在关联的导航与互动学习，并支持用户个性化查询和结果呈现的知识资源管理与服务系统。系统的体系结构包括：1、知识资源的组织与管理；2、知识资源的处理；3、个性化多模式三个层次。
相似性度量算法的关键技术是词汇、句子间语义相似度计算算法。语义相似度计算的准确性直接影响到主题图最后融合的效果，因此语义相似性度量的研究在主题图融合过程有着很重要的作用。
1.1.1 研究的目的和意义
扩展主题图的数据格式用于描述信息资源组织、管理的结构，具有独立性和通用性，展示形式为“主题--知识元—资源”。相对于传统的基于元数据的资源组织方式，扩展主题图在物理资源实体上架构了一层语义网，实现了资源实体和抽象概念之间的语义组织和衔接，能提供知识的多层次，多粒度的语义搜索与导航。
现有的语义相似性度量的方法主要有基于词典和基于语料库两种。词典有着丰富的语义信息，但存在着未登录词的严重问题。目前发布的实用的词典：英文的WordNet(词网)、中文的HowNet(知网)[2]，均是封闭的系统，在计算未登录词时效果很差。
1.1.2 国内外研究现状
课题组针对传统主题图无法提供多粒度知识组织管理的问题，提出了扩展主题图标准。当前关于扩展主题图的研究较少，本文在此只介绍传统主题图的相关研究。
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