编辑本段]【日食介绍】 日食是月球绕地球转到太阳和地球中间时，如果太阳、月球、地球三者正好排成或接近一条直线，月球挡住了射到地球上去的太阳光，月球身后的黑影正好落到地球上，这时发生日食现象。在地球上月影里的人们开始看到阳光逐渐减弱，太阳面被圆的黑影遮住，天色转暗，全部遮住时，天空中可以看到最亮的恒星和行星，几分钟后，从月球黑影边缘逐渐露出阳光，开始生光、复圆。由于月球比地球小，只有在月影中的人们才能看到日食。月球把太阳全部挡住时发生日全食，遮住一部分时发生日偏食，遮住太阳中央部分发生日环食。发生日全食的延续时间不超过7分31秒。日环食的最长时间是12分24秒。法国的一位天文学家为了延迟观测日全食的时间，他乘坐超音速飞机追赶月亮的影子，使观测时间延长到了74分钟。我国有世界上最古老的日食记录，公元前一千多年已有确切的日食记录。[编辑本段]【科学解释】 日食、月食是光在天体中沿直线传播的典型例证。月亮运行到太阳和地球中间并不是每次都发生日食，发生日食需要满足两个条件。其一，日食总是发生在朔日（农历初一）。也不是所有朔日必定发生日食，因为月球运行的轨道（白道）和太阳运行的轨道（黄道）并不在一个平面上。白道平面和黄道平面有5°9′的夹角。如果在朔日，太阳和月球都移到白道和黄道的交点附近，太阳离交点处有一定的角度（日食限），就能发生日食，这是要满足的第二个条件。 由于月球、地球运行的轨道都不是正圆，日、月同地球之间的距离时近时远，所以太阳光被月球遮蔽形成的影子，在地球上可分成本影、伪本影（月球距地球较远时形成的）和半影。观测者处于本影范围内可看到日全食；在伪本影范围内可看到日环食；而在半影范围内只能看到日偏食。 日全食发生时，根据月球圆面同太阳圆面的位置关系，可分成五种食象：1．初亏。月球比太阳的视运动走得快。日食时月球追上太阳。月球东边缘刚刚同太阳西边缘相“接触”时叫做初亏，是第一次“外切”，是日食的开始；2．食既。初亏后大约一小时，月球的东边缘和太阳的东边缘相“内切”的时刻叫做食既，是日全食的开始，这时月球把整个太阳都遮住了；3．食甚。是太阳被食最深的时刻，月球中心移到同太阳中心最近；4．生光。月球西边缘和太阳西边缘相“内切”的时刻叫生光，是日全食的结束；从食既到生光一般只有二三分钟，最长不超过七分半钟；5．复圆。生光后大约一小时，月球西边缘和太阳东边缘相“接触”时叫做复圆，从这时起月球完全“脱离”太阳，日食结束。 月球表面有许多高山，月球边缘是不整齐的。在食既或者生光到来的瞬间月球边缘的山谷未能完全遮住太阳时，未遮住部分形成一个发光区，像一颗晶莹的“钻石”；周围淡红色的光圈构成钻戒的“指环”，整体看来，很像一枚镶嵌着璀璨宝石的钻戒。有时形成许多特别明亮的光线或光点，好像在太阳周围镶嵌一串珍珠，称作倍利珠（倍利是法国天文学家）。 无论是日偏食、日全食或日环食，时间都是很短的。在地球上能够看到日食的地区也很有限，这是因为月球比较小，它的本影也比较小而短，因而本影在地球上扫过的范围不广，时间不长，由于月球本影的平均长度(373293公里)小于月球与地球之间的平均距离 (384400公里)，就整个地球而言，日环食发生的次数多于日全食。[编辑本段]【图片说明】 太阳的一部份为什么会消失了呢？ 这是那部分的太阳刚好那时躲藏在月亮后面。 这是2005年的第一个日偏食也是到2006年三月前可观测到的最后一次日全食图。日食其间，太阳、月亮与地球是在一直线上。这次的日全食首先在南太平洋登场，可观测偏食的地区则跨越南美洲与靠南方的北美地区。上面这张影像的景物是由手持数字相机在上周五所拍摄的。美国 北卡罗莱那州 Holly山区在整日霏雨后，部分被食掉的太阳暂时地从满天乌云中穿出。拍摄了一连串的影像后，这张最佳的日食照片是与另一张没那么好但有飞机的照片数字合成而来。[编辑本段]【发生的次数】 以下是20世纪（1901-1999）发生全世界范围内日食的次数： 日偏食 78 日环食 73 日全食 71 混合食 6 总计 228[编辑本段]【观看日食的知识】 巴德膜 目前最流行， 0.012mm厚 目视：5.0 减光10000倍 摄影：3.8 期间，太阳不会发出任何特殊的射线。日食的观测常常被曲解，太阳不会预知地球上日食的发生，不会发出其它的射线，因此日食时待在室外并无害处。但看日偏食时应该 凝视还是匆匆一瞥呢？日食时太阳光虽比平时弱很多，但如若直视，对眼睛还是有伤害，可 能损伤眼角膜。人们由于好奇心，会凝视或斜视太阳。当然，日偏食还是很刺眼的，如果你 看太阳久一点，没等你反应过来你的眼角膜已经受损。日食时眼睛受损不是因为太阳的异常， 而是人们由于好奇而没注意保护措施。无论日食发生与否，都不要用眼睛直视太阳； 不要用所谓的“墨镜”； 不要用“太阳镜”，甚至几个叠放也不行；不要看太阳在镜子或水面的像； 用14号焊接镜看太阳； 用有特殊涂层的迈拉镜观看，这可以从著名的天文馆或科学博物馆获得；构制一个孔式投射器。[编辑本段]【日食的故事】 对古代人而言，日食是十分可怕的。如果你能了解太阳对粮食耕种、日常生活的影响， 你就会关心天上的太阳为什么突然不见了。中国古代认为日食是因为一条龙吞掉了太阳，其 它的文明也认为这是不祥之兆，有许多“解决方法”：打鼓、朝天空射箭、拿物或人祭祀等。 据传，曾经有一次致命的日食报告错误。这是说公元前二世纪的两个中国天文家由于 一些原因没报告日食。那时的中国帝王认为自己是天子，十分重视天象，认为那是上天给的 暗示，因此他请了一批天文家定期观测天象。那时彗星和流星不能被预言，但日食是可以预 测的。两位天文家没有告诉帝王日食这一重大天象的发生，帝王盛怒，将两人斩首示众。那时的天文学家比现在危险得多。[编辑本段]【太阳的相关知识】 日珥 日珥是突出在日面边缘外面的一种太阳活动现象。日珥出现时，大气层的色球酷似燃烧着的草原，玫瑰红色的舌状气体如烈火升腾，形状千资百态，有的如浮云，有的似拱桥，有的像喷泉，有的酷似团团草丛，有的美如节日礼花，而整体看来它们的形状恰似贴附在太阳边缘的耳环，由此得名为“日珥”。 日珥的上升高度约几万公里，大的日珥可高于日面几十万公里，一般长约20万公里，个别的可达150万公里。日珥的亮度要比太阳光球层暗弱得多，所以平时不能用肉眼观测到它，只有在日全食时才能直接看到。 日珥是非常奇特的太阳活动现象，其温度在5000～8000K之间，大多数日珥物质升到一定高度后，慢慢地降落到日面上，但也有一些日珥物质漂浮在温度高达200万K的日冕低层，即不附落，也不瓦解，就像炉火熊熊的炼钢炉内居然有一块不化的冰一样奇怪，而且，日珥物质的密度比日冕高出1000～10000倍，两者居然能共存几个月，实在令人费解。 日冕 太阳最外层的大气称为日冕。日冕延伸的范围达到太阳直径的几倍到几十倍。在太阳活动极大年，日冕接近圆形；在太阳宁静年则呈椭圆形。 b]日冕中有大片不规则的暗黑区域，叫冕洞。冕洞是日冕中气体密度较低的区域。冕洞分为三种：极区冕洞，孤立冕洞，延伸冕洞。太阳能以太阳风----物质粒子流的形式失去物质。冕洞是高速太阳风的重要源泉。 日冕物质抛射是发生在日冕的非常宏观庞大的物质和磁场结构，它是大尺度致密等离子体的突然爆发现象。对地球影响最大的莫过于它。当太阳上有强烈爆发和日冕物质抛射时，太阳风携带着的强大等离子流可能到达地球极区。这时，地球两极就出现极光。极光的形态千变万化。太阳系内某些具有磁场的行星上也有极光。发生在日冕的耀斑叫X射线耀斑，它的波长只有1～8埃或更短。它直接引起地球电离层骚扰，从而影响地球短波通讯。 日浪 太阳光球层物质的一种抛射现象。通常发生在太阳黑子上空，具有很强的重复出现的本领，当一次冲浪沿上升的路径下落后，又会触发新的冲浪腾空而起，如此重复不断，但其规模和高度则一次比一次小，直至消失。位于日面边缘的冲浪表现为一个小而明亮的小丘，顶部以尖钉形状向外急速增长。上升的高度各不相等，小冲浪只有区区几百公里，大冲浪则可达5000公里，最大的竟达1～2万公里。抛射的最大速度每秒可达100～200公里，要比最快的侦察机快100多倍。当它们到达最高点后，受太阳引力的影响，便开始下降，直至返回到太阳表面。人们从高分辨率的观测资料中发现，冲浪是由非常小的一束纤维组成，每条纤维间相距很小，作为整体一起发亮，一起运动。 太阳活动预报 日地空间环境状态的变化对现代生活、生产所依赖的现代尖端技术显得越来越重要。前面已提到，X射线耀斑直接引起地球电离层骚扰，从而影响地球短波通讯。太阳质子事件会危及宇航员和宇宙飞行器上的传感器及控制设备，对在高纬地区飞行的旅客和乘务人员也构成辐射威胁。另外有人统计，剧烈的太阳活动与地震、火山爆发、旱涝灾害、心脏和神经系统疾病的发生及交通事故都有关系。 所以，太阳活动和日地物理预报是非常重要的。太阳活动预报分为长期、中期、短期预报和警报。日地空间环境作为系统的科学研究对象是在1957年人类进入太空开始的。50至70年代是探索阶段，人们逐步认识到太空环境的重要性。在大量探测的基础上建立了描述环境的静态模式，对一些重大的航天活动做了安全性的预报。80年代以后，在需求的推动下，日地空间环境的研究得到迅速的发展。自1979年开始每隔四年一次的国际日地预报会议均如期举行，规模逐次扩大。为了联合和协调各主要国家的工作，成立了联合的预报中心。总部设在美国，有10个区域警报中心分布于全球。我们 北京区域警报中心是其中之一。进入90年代以后科学家们形象地称之为“空间天气”。 太阳活动周期 这一周期平均为22年，它包含两个11年的太阳黑子周期，在每个周期中，太阳黑子的磁极极性相反，而其他各种日面现象的变化也象黑子一样有两次高潮和两次低潮。这些日面现象包括日珥、耀斑和磁效应等的频数起伏，磁效应则包括极光和对地球上无线电干扰的增强。太阳黑子的11年基本周期（有时也称为太阳活动周）是施瓦贝于1843年宣布发现的。有人企图把太阳活动周期同其他各种现象的变化联系在一起，如太阳直径的微小变化。甚至树木年轮的变化都同太阳活动周期有关。 日斑[sunspot] 即太阳黑子。 在太阳的光球层上，有一些旋涡状的气流，像是一个浅盘，中间下凹，看起来是黑色的，这些旋涡状气流就是太阳黑子。黑子本身并不黑，之所以看得黑是因为比起光球来，它的温度要低一、二千度，在更加明亮的光球衬托下，它就成为看起来像是没有什么亮光的、暗黑的黑子了。 太阳黑子是在太阳的光球层上发生的一种太阳活动，是太阳活动中最基本，最明显的活动现象。一般认为，太阳黑子实际上是太阳表面一种炽热气体的巨大漩涡，温度大约为4500摄氏度。因为比太阳的光球层表面温度要低，所以看上去像一些深暗色的斑点。太阳黑子很少单独活动。常常成群出现[编辑本段]【最早的日食记录】 公元前1217年5月26日，居住在我国河南省安阳的人们，正在从事着各种各样的正常活动，可是一件惊人的事情发生了。人们仰望天空，之间光芒四射的太阳，突然产生了缺口，光色也暗淡下来。但是，在缺了很大一部分后，却又开始复原了。这就是人类历史上关于日食的最早记录。它刻在一片甲骨文上。 我国古代对日食的观察，保持了纪录的连续性。例如在《春秋》这本编年史终究记载了有公元前770年—公元前476年的244年中的37次日食。从公元3世纪开始对于日食的记录，更是一直延续到近代，长达一千六七百年之久。[编辑本段]【持续时间最长的日食】 日食(月亮界于太阳和地球之间)持续的最长时间为7分31秒。1955年发生在费城西部持续时间为7分8秒的日蚀是近年最长的一次。据预测，2186年大西洋中部地区将发生一次持续时间7分29秒的日蚀。1995年，泰国曼谷的一次日蚀中，一位母亲和孩子被摄影照片，这次日蚀在该国某些地区为日全蚀。月蚀(月亮运行进入地球的阻影)持续的最长时间为1小时47分。2000年7月16日，在北美的西海岸人们看到这种景象。 由于月球、地球运行的轨道都不是正圆，日、月同地球之间的距离时近时远，所以太阳光被月球遮蔽形成的影子，在地球上可分成本影、伪本影（月球距地球较远时形成的）和半影。观测者处于本影范围内可看到日全食；在伪本影范围内可看到日环食；而在半影范围内只能看到日偏食。[编辑本段]【十年日食时间表】 年 月日类型 最佳观测点 2008 2 7 环 南极洲、太平洋 2008 8 1 全 加拿大、北冰洋、俄罗斯、中国 2009 1 26 环 大西洋、印度洋、印度尼西亚 2009 7 22 全 印度、中国、太平洋 2010 1 15 环 非洲、印度洋、缅甸、中国 2010 7 12 全 太平洋、南美洲南部 2012 8 1 环 中国、日本、太平洋、美国 2012 11 14 全 澳大利亚、太平洋 2013 5 10 环 澳大利亚、伊里安岛、太平洋 2013 11 3 全环 大西洋、非洲 2014 4 29 环 南极洲 2015 3 20 全 大西洋、斯匹次卑尔根群岛、北冰洋 2016 3 9 全 印度尼西亚、太平洋 2016 9 1 环 大西洋、非洲、印度洋 2017 2 26 环 太平洋、南美洲南部、大西洋、非洲南部 2017 8 22 全 太平洋、美国、大西洋 2019 7 3 全 太平洋、南美洲 2019 12 26 环 阿拉伯半岛、印度、印度尼西亚、太平洋 2020 6 21 环 非洲、阿拉伯半岛、巴基斯坦、中国、太平洋 2020 12 15 全 太平洋、南美洲南部、大西洋 2021 6 10 环 北美洲东北部、北冰洋、俄罗斯 2021 12 4 全 大西洋、南极洲、太平洋 2023 4 20 全环 印度洋、伊里安岛、太平洋 2023 10 15 环 太平洋、北美洲南部、南美洲北部、大西洋 2024 4 9 全 太平洋、北美洲南部、大西洋 2024 10 3 环 太平洋、南美洲极南部、大西洋 2026 2 17 环 南极洲、印度洋 2026 8 13 全 北冰洋、格陵兰岛、大西洋、欧洲极西部 2027 2 6 环 太平洋、南美洲极南部、大西洋 2027 8 2 全 大西洋、非洲极北部、亚洲极西南部、印度洋 2028 1 26 环 太平洋、南美洲北部、大西洋、欧洲西部 2028 7 22 全 印度洋、澳大利亚、太平洋 [传说] 天狗饿了,吃太阳或月亮,后来被众神追,吐出来了 我国今年的日食 八月一日，我国发生了百年不遇的壮观－日食 日全食的发生主要包括这样几个时间节点：初亏，月球靠近太阳之时, 月球的视圆面第一次和太阳视圆面相外切的时刻,即日食开始；食甚，月球中心和太阳中心距离最近的时刻，此时，看到太阳被遮掩的部分最大。日全食时，食甚即为太阳被完全遮住之时；复圆，月球的视圆面第二次和太阳视圆面相外切的时刻，即该地方见食结束。 以下是我国主要城市可见日食的时间表，其中时间为北京时间，“——”则代表该城市无法见到日全食发生的那个特定的时间点。无法看到食甚的公众将能看到带食日落的美妙场景，而能够看到食甚的公众则相对较为幸运，他们可看到太阳被月亮完全遮住时的情景。当然，最幸运的要数能够看到复圆的公众，因为他们能够看到整个日全食的发生过程。 地名 初 亏 食 甚 复 圆 北京 18时17分13秒 19时10分02秒 ———— 天津 18时18分18秒 19时10分48秒 ———— 石家庄 18时20分21秒 19时13分27秒 ———— 太原 18时20分49秒 19时14分26秒 ———— 呼和浩特18时16分15秒 19时10分26秒 ———— 沈阳 18时13分12秒 19时04分24秒 ———— 长春 18时09分42秒 19时00分36秒 ———— 哈尔滨 18时06分40秒 18时57分25秒 ———— 上海 18时28分27秒 ———— ———— 南京 18时28分12秒 ———— ———— 杭州 18时30分11秒 ———— ———— 合肥 18时28分54秒 ———— ———— 福州 18时36分17秒 ———— ———— 南昌 18时33分48秒 ———— ———— 济南 18时22分02秒 19时14分19秒 ———— 郑州 18时25分27秒 19时18分21秒 ———— 武汉 18时31分30秒 ———— ———— 长沙 18时35分19秒 ———— ———— 广州 18时42分36秒 ———— ———— 南宁 18时44分39秒 ———— ———— 成都 18时32分57秒 19时27分34秒 ———— 贵阳 18时39分10秒 19时32分01秒 ———— 昆明 18时42分18秒 19时35分32秒 ———— 拉萨 18时34分09秒 19时31分42秒 20时24分44秒 西安 18时26分46秒 19时20分50秒 ———— 兰州 18时24分01秒 19时19分49秒 ———— 西宁 18时22分53秒 19时19分24秒 20时12分00秒 银川 18时20分03秒 19时15分31秒 ———— 乌鲁木齐18时05分34秒 19时07分34秒 20时04分59秒 台北 18时36分39秒 ———— ———— 香港 18时43分30秒 ———— ———— 海口 18时48分14秒 ———— ———— 澳门 18时43分51秒 ———— ———— 重庆 18时34分26秒 19时28分11秒 ———— 漠河 17时55分10秒 18时47分33秒 19时37分33秒
中国哲学史。逻辑学作为一门科学的逻辑，是既古老又年轻的。2021年逻辑学最佳学生论文在中国哲学史一杂志发表，中国哲学是世界几大类型的传统哲学之一，它致力于研究天人之间的关系和古今历史演变的规律，形成了自己独具特色的自然观、历史观、人性论、认识论和方法论，特别重视哲学与伦理的联系。逻辑学历史悠久，源远流长。
我也急需！！谁有？1500字的就可以啦！
高一学生议论文600字5篇
议论文写作教学有助于学生提高对问题的自我观点的理解。那么高一学生议论文600字怎么写呢？下面是我给大家整理的高一学生议论文600字，希望大家喜欢！
生活，是一首读不完的诗，有韵味；生活，是一首唱不完的歌，有情调；生活，是一杯浓浓的咖啡，有苦有甜；生活，是一杯品不完的茶，有时香甜可口，有时回味无穷。
生活中处处充满美，有感动之美、有快乐之美、有怀念之美、有思念之美……美，生活中处处充满美。
生活是一首读不完的诗，因为这首是有我们在编写，有我们在创造，所以生活是一首读不完的诗。生活，每当我们品味生活的时候，总会发现生活是完美的。因为，生活中，我们会碰到道道坎坷，因为这道道坎坷过去与过不去，在于自己的决定，在于自己的勇气。世界上有许多度过坎坷而成功的。就说明星吧！TFBOYS，他们在出道前，在公司当过实习生，如果他们在做实习生时，被坎坷而吓到，因为有坎坷而退缩，则他们将不会有这天的成功。华晨宇，他在出道前，坎坷也多种多样，因为他过去了，所以他成功了。所以他感受到了生活之美，所以他们感受到了生活之美。
美，并不需要那么放大化，也能够在小事上，一只蚂蚁在找到食物时的喜悦感，那种喜悦感是一种美，所以此时，他感受到了生活之美。一只寻食的鸟，在下雨时，找到一个避风的屋檐，此时的它，感受到了生活之美。
生活之美，它有时不需要时多大的事情，它或许是生活中的芝麻小事，所以生活之美需要我们感受。
感受生活之美。
念旧是对过去的一种祭奠，是对现实生活中的想要再去倒转流年的期盼，再来一次曾经拥有的流浪。
多久之后我们才会明白我们现在所做的每一件事，说过的每一句话，被清风怀纳其中的每一份温柔。都会成为之后我们在孤寂时在感到彷徨时所怀念，一点点把往事的记忆勾勒。怀念的资本，再次贪婪享受着两个人世界的欢乐。再一次去肆无忌惮的大笑一场，那是贫瘠的想去获取滋润，那种很迫切的想要再去紧紧抓住这份简单的快乐。
其实我一点都不想去成长，可是我却逼着一步步走向成熟的轨道，我想退出那个有很多人陪伴的天地，一步一步的退缩其实我早已越出了轨道的起始点。
从起始点对应起开始说了一声再见。那场没有了永恒的以后，却是从此各自的你我安好。各自安好之后在也不想打扰彼此的生活，即使在某个拐角街口街擦肩而过，也只是最熟悉的陌生人，最熟悉的擦肩而过，最假装的伪装不在意。
一直以来我都为自己设置了一个标签，一段在怎么完美的感情经历岁月的无情的抹杀之后也终有一个残缺的缺角。它总有一个保质期，保期过程中它就像一杯咖啡一样柔情的丝滑，可是入口即苦淡，咽下去是对那段感情没有知觉在麻痹。咽喉里还有它的清苦，那段感情就算被折离的支离破碎，也还是有点残留在过去的煎熬。
念旧是把自己埋藏在了过去的甜蜜，过去我们都是快乐的，都是如一池泉水版清纯，投掷埋怨散播在水中的涟漪，那有点破碎的波纹，是我们把别人的殇投到远方的快乐。
念旧过去很快乐，可是快乐被剥夺之后就只剩下无奈痛苦的折磨。想把过去给割舍掉，杂碎那个梦幻似的过去式，可是心中总有一点秋风扫卷起落叶的不舍。
文明古国，上下五千年。在历史的文化长河中，灵动之水被赋予了各种各样的姿态，蕴涵着丰富多彩的内涵。
水是时间的飞逝。孔子曰：“逝者如斯夫，不舍昼夜。”多少功名利禄，多少丰功伟绩。多少儿女情长，都禁不住书水的冲刷，抵不住时间的流逝，只剩下漂浮在空中的一缕水气。
水是李煜的呻 吟。“问君能有几多愁，恰似一江春水向东流。”沦为亡国奴的李后主，面对着国家的衰败，唯有以泪洗脸，只剩下一种刻骨铭心的无奈与悲哀。他是失败的，他的失败不在与亡国，而在与他的多愁善感，他的柔情似水。
水是项羽的悲吼。一句“生当作人杰，死亦为鬼雄”，将西楚霸王光明磊落的一生淋漓尽致地表现出来。无奈，“为力拔山兮气盖世”的他也只是落得个乌江自刎仰天长叹的悲壮，可曾想，当时江河是否为他倒流，风云是否为他变色？
水是东坡的豪迈。面对浪海滔滔，面对乌台诗案，“风雨任平生”的他洒脱地吟唱“大江东去，浪掏尽，千古风流人物”。待他日，“会挽雕弓如满月，西北望，射天狼。”着是怎样的豪放与坚强！
水是“够了，够了”，水怒吼着，“老是把别人强加我的东西说出来，却把我的本质给遗忘了。”
是啊！山有山的沉稳，水有水的灵动。水是柔情的，水是清澈的，如王维所吟诵的“明月松间照，清泉石上流”般的明净。
水又是坚强的，更是坚韧的。一滴、两滴、三滴是多少滴凝聚血泪的水滴方能滴穿石头，才能抵达那个蓝色的天堂大海。
水不厌倦地流着，流过先秦文化的灿烂，秦代的暴虐，盛堂、唐的辉煌，元朝的宏大，明清的衰落历史的一切，功过全在水的流淌中逝去
水继续流着，流到了当代中国，继续着千古的吟唱，倒映着新时代的气息，荡漾着的“路漫漫其修远兮，吾将上下而求索”的华夏魂。
“人无完人”，然而自古以来，人们一心追求完美，殊不知，最美是残缺。
最美是残缺，像海伦。凯勒。海伦三岁失明，之后便只能靠其它感官来感知这世界，而她的成长过程，也历尽艰辛。不得不说，失明是海伦的的残缺，但正是因为这个残缺，海伦才得以写出《假如给我三天光明》这样的美丽佳作，也正是因为这个残缺，海伦激励了无数濒临决望的人，让他们变得身残而志坚。这个残缺让海伦成为传奇。在世人眼中，有着眼疾缺陷的海伦是最美的。
最美是残缺，像凡、高。凡、高一生坎坎坷坷。他曾割掉过自己的耳朵，也曾两度进入精神病院。显而易见，凡、高的残缺在于他的大脑-有时会神志不清，但凡、高的最美之处也在于他的大脑一那是一个天才的大脑，凡、高用他的残缺创作么了《向日葵》《星空夜》等著 名佳作并被后人敬仰。让我们试想一下，如果没有这个残缺，凡。高也许会平平凡凡的度过_生，但永远只能平平凡凡，这样的凡、高美吗?正是残缺，凡、高才有了他美丽的人生。
最美是残缺，像维纳斯。众所周知，维纳斯美自他的断臂，而若照世人的眼光，她的断臂是个残缺。倘若维纳斯没有断臂，那她又与千千万万个雕塑有什么不同?这样的维纳斯是完美，但她美吗?
是的，每个人都希望自己的一生过得完美平稳，但怎奈何月有阴睛圆缺，人有生死离别。这是大自然赋予我们的残缺。正是月的残缺，人才能欣赏到月的各种形态。正是因为人的残缺，才让我们更加珍惜彼此，珍惜一切我们害怕或将要失去的东西，造就人间大美。
钻石中有裂缝是残缺，但正是因为这个裂缝才让这颗钻石变得独一无二。与人也是这样，是残缺造就了独一无二的我们，那为什么我们甘愿沦为克隆人而不愿成为自己呢?任何一个人都不可能完美，每个人都有自己的缺陷，我们应正视这些残缺，学会欣赏残缺，这样才可以成就最 好的我们。
在无人的时候，我喜欢静坐在黄昏的田野上，仰望无尽的苍穹。行云慢慢流过我的眼线。余晖中，我在畅想着未来，一个美丽但遥远的梦!
每个人的心中，都有一颗最亮的星在闪烁，点缀了心房的灿烂，闪耀着梦想的光辉。梦想是如春风般了无痕迹，但却是力量的泉源，是智慧的摇篮，是冲锋的战旗，是斩棘的利剑，是人生的路标。它能让我们在困境里坚韧，在挫折前奋起，在颓废中振作，在迷途上清醒。它创造了无止境的追求与探索。因为有了梦想，才不会自暴自弃、自甘堕落;才不会怀疑自己、轻言放弃;才不会灰心丧气、气馁退缩;才不会满身傲气、停于现状!因为有了梦想，才懂得要不甘落后、积极进取;才知道要坚韧不拔、努力奋斗;才明白要吃苦耐劳、顽强拼搏;才深知要毫不畏惧、一往直前!因为有了梦想，才学会谦虚谨慎又敢于探索;才开始刻苦学习也善于求知;才努力不断追求更敢于挑战!
梦想，像一粒种子，种在心里，可以成长!可它不会自然去成长，只有用人双手去栽培，用汗水去浇灌，它才会生根、发芽、开花、结果!明天的我，将会飘落在哪里?有谁能给我揭示谜底?我知道，要想给自己打造一片天地，还需靠自己。理想，要实现，未来，得争取。有一句经典台词：“你不想为你的信仰冒一下险吗?难道想等你老了，再后悔莫及吗?”问得不好吗?说的不是吗?没有追求的生活难道不是很乏味吗?我不怕失败，我只怕将来会遗憾年轻时的我竟连尝试一下的勇气都没有!
梦想不是一个磁碗，碎了就再也补不住了，梦想是朵花，谢了还可以重新开。记得有人说过这样一句话：梦想的代名词是跌倒、挫折、希望与成功。每一次扬帆远航，难免都会有阻挡;每一次张翅飞翔，难免都会受伤。但是，梦想的力量在于即使身处逆境，亦能帮助你鼓起前进的船帆;梦想的魅力在于即使遇到险运，亦能召唤你鼓起生活的勇气;梦想的伟大在于即使遭遇不幸，亦能促使你保持祟高的心灵。春暖花会开!只有经历过冬天，才会有春暖地依!如果你能承受一季寒冷，那么春天一定是缤纷，总有一天你会拥有花开满园!也许，我是一只只被尘埃淹没的蚂蚁，但我相信，总有一天，我能爬上世界屋脊!
又一次，我独坐在多风的黄昏里，看落叶在天际舞出点点星光。星空下，我在仰望未来，一个美好而真实的梦!
论文名称：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 从Alexnet提出后，作者等人思考如何利用卷积网络来完成检测任务，即输入一张图，实现图上目标的定位（目标在哪）和分类（目标是什么）两个目标，并最终完成了RCNN网络模型。 创新点： RCNN提出时，检测网络的执行思路还是脱胎于分类网络。也就是深度学习部分仅完成输入图像块的分类工作。那么对检测任务来说如何完成目标的定位呢，作者采用的是Selective Search候选区域提取算法，来获得当前输入图上可能包含目标的不同图像块，再将图像块裁剪到固定的尺寸输入CNN网络来进行当前图像块类别的判断。 参考博客： 。 论文题目：OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 该论文讨论了，CNN提取到的特征能够同时用于定位和分类两个任务。也就是在CNN提取到特征以后，在网络后端组织两组卷积或全连接层，一组用于实现定位，输出当前图像上目标的最小外接矩形框坐标，一组用于分类，输出当前图像上目标的类别信息。也是以此为起点，检测网络出现基础主干网络(backbone)+分类头或回归头（定位头）的网络设计模式雏形。 创新点： 在这篇论文中还有两个比较有意思的点，一是作者认为全连接层其实质实现的操作和1x1的卷积是类似的，而且用1x1的卷积核还可以避免FC对输入特征尺寸的限制，那用1x1卷积来替换FC层，是否可行呢？作者在测试时通过将全连接层替换为1x1卷积核证明是可行的；二是提出了offset max-pooling，也就是对池化层输入特征不能整除的情况，通过进行滑动池化并将不同的池化层传递给后续网络层来提高效果。另外作者在论文里提到他的用法是先基于主干网络+分类头训练，然后切换分类头为回归头，再训练回归头的参数，最终完成整个网络的训练。图像的输入作者采用的是直接在输入图上利用卷积核划窗。然后在指定的每个网络层上回归目标的尺度和空间位置。 参考博客： 论文题目：Scalable Object Detection using Deep Neural Networks 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 既然CNN网络提取的特征可以直接用于检测任务（定位+分类），作者就尝试将目标框（可能包含目标的最小外包矩形框）提取任务放到CNN中进行。也就是直接通过网络完成输入图像上目标的定位工作。 创新点： 本文作者通过将物体检测问题定义为输出多个bounding box的回归问题. 同时每个bounding box会输出关于是否包含目标物体的置信度, 使得模型更加紧凑和高效。先通过聚类获得图像中可能有目标的位置聚类中心，（800个anchor box）然后学习预测不考虑目标类别的二分类网络，背景or前景。用到了多尺度下的检测。 参考博客： 论文题目：DeepBox: Learning Objectness with Convolutional Networks 提出时间：2015年ICCV 论文地址： 主要针对的问题： 本文完成的工作与第三篇类似，都是对目标框提取算法的优化方案，区别是本文首先采用自底而上的方案来提取图像上的疑似目标框，然后再利用CNN网络提取特征对目标框进行是否为前景区域的排序；而第三篇为直接利用CNN网络来回归图像上可能的目标位置。创新点： 本文作者想通过CNN学习输入图像的特征，从而实现对输入网络目标框是否为真实目标的情况进行计算，量化每个输入框的包含目标的可能性值。 参考博客： 论文题目：AttentionNet: AggregatingWeak Directions for Accurate Object Detection 提出时间：2015年ICCV 论文地址： 主要针对的问题： 对检测网络的实现方案进行思考，之前的执行策略是，先确定输入图像中可能包含目标位置的矩形框，再对每个矩形框进行分类和回归从而确定目标的准确位置，参考RCNN。那么能否直接利用回归的思路从图像的四个角点，逐渐得到目标的最小外接矩形框和类别呢？ 创新点： 通过从图像的四个角点，逐步迭代的方式，每次计算一个缩小的方向，并缩小指定的距离来使得逐渐逼近目标。作者还提出了针对多目标情况的处理方式。 参考博客： 论文题目：Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 如RCNN会将输入的目标图像块处理到同一尺寸再输入进CNN网络，在处理过程中就造成了图像块信息的损失。在实际的场景中，输入网络的目标尺寸很难统一，而网络最后的全连接层又要求输入的特征信息为统一维度的向量。作者就尝试进行不同尺寸CNN网络提取到的特征维度进行统一。创新点： 作者提出的SPPnet中，通过使用特征金字塔池化来使得最后的卷积层输出结果可以统一到全连接层需要的尺寸，在训练的时候，池化的操作还是通过滑动窗口完成的，池化的核宽高及步长通过当前层的特征图的宽高计算得到。原论文中的特征金字塔池化操作图示如下。 参考博客 ： 论文题目：Object detection via a multi-region & semantic segmentation-aware CNN model 提出时间：2015年 论文地址： 针对问题： 既然第三篇论文multibox算法提出了可以用CNN来实现输入图像中待检测目标的定位，本文作者就尝试增加一些训练时的方法技巧来提高CNN网络最终的定位精度。创新点： 作者通过对输入网络的region进行一定的处理（通过数据增强，使得网络利用目标周围的上下文信息得到更精准的目标框）来增加网络对目标回归框的精度。具体的处理方式包括：扩大输入目标的标签包围框、取输入目标的标签中包围框的一部分等并对不同区域分别回归位置，使得网络对目标的边界更加敏感。这种操作丰富了输入目标的多样性，从而提高了回归框的精度。 参考博客 ： 论文题目：Fast-RCNN 提出时间：2015年 论文地址： 针对问题： RCNN中的CNN每输入一个图像块就要执行一次前向计算，这显然是非常耗时的，那么如何优化这部分呢？ 创新点： 作者参考了SPPNet（第六篇论文），在网络中实现了ROIpooling来使得输入的图像块不用裁剪到统一尺寸，从而避免了输入的信息丢失。其次是将整张图输入网络得到特征图，再将原图上用Selective Search算法得到的目标框映射到特征图上，避免了特征的重复提取。 参考博客 ： 论文题目：DeepProposal: Hunting Objects by Cascading Deep Convolutional Layers 提出时间：2015年 论文地址： 主要针对的问题： 本文的作者观察到CNN可以提取到很棒的对输入图像进行表征的论文，作者尝试通过实验来对CNN网络不同层所产生的特征的作用和情况进行讨论和解析。 创新点： 作者在不同的激活层上以滑动窗口的方式生成了假设，并表明最终的卷积层可以以较高的查全率找到感兴趣的对象，但是由于特征图的粗糙性，定位性很差。相反，网络的第一层可以更好地定位感兴趣的对象，但召回率降低。 论文题目：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 提出时间：2015年NIPS 论文地址： 主要针对的问题： 由multibox（第三篇）和DeepBox（第四篇）等论文，我们知道，用CNN可以生成目标待检测框，并判定当前框为目标的概率，那能否将该模型整合到目标检测的模型中，从而实现真正输入端为图像，输出为最终检测结果的，全部依赖CNN完成的检测系统呢？ 创新点： 将当前输入图目标框提取整合到了检测网络中，依赖一个小的目标框提取网络RPN来替代Selective Search算法，从而实现真正的端到端检测算法。 参考博客 ：
原文： Scalable Object Detection using Deep Neural Networks——学术范 最近，深度卷积神经网络在许多图像识别基准上取得了最先进的性能，包括ImageNet大规模视觉识别挑战(ILSVRC-2012)。在定位子任务中获胜的模型是一个网络，它预测了图像中每个对象类别的单个边界框和置信度得分。这样的模型捕获了围绕对象的整幅图像上下文，但如果不天真地复制每个实例的输出数量，就无法处理图像中同一对象的多个实例。在这篇论文中提出了一个显著性启发的神经网络检测模型，它预测了一组与类无关的边界框，每个框有一个分数，对应于它包含任何感兴趣的对象的可能性。该模型自然地为每个类处理数量可变的实例，并允许在网络的最高级别上进行跨类泛化。 目标检测是计算机视觉的基本任务之一。一个解决这个问题的通用范例是训练在子图像上操作的对象检测器，并在所有的场所和尺度上以详尽的方式应用这些检测器。这一范例被成功地应用于经过区别训练的可变形零件模型(DPM)中，以实现检测任务的最新结果。对所有可能位置和尺度的穷举搜索带来了计算上的挑战。随着类数量的增加，这个挑战变得更加困难，因为大多数方法都训练每个类单独的检测器。为了解决这个问题，人们提出了多种方法，从检测器级联到使用分割提出少量的对象假设。 关于对象检测的文献非常多，在本节中，我们将重点讨论利用类不可知思想和解决可伸缩性的方法。 许多提出的检测方法都是基于基于部件的模型，最近由于有区别学习和精心设计的特征，已经取得了令人印象深刻的性能。然而,这些方法依赖于在多个尺度上详尽地应用零件模板，这是非常昂贵的。此外，它们在类的数量上是可伸缩的，这对像ImageNet这样的现代数据集来说是一个挑战。 为了解决前一个问题，Lampert等人使用分支绑定策略来避免计算所有可能的对象位置。为了解决后一个问题，Song et al.使用了一个低维部件基，在所有对象类中共享。基于哈希算法的零件检测也取得了良好的结果。 另一种不同的工作，与我们的工作更接近，是基于对象可以本地化的想法，而不必知道它们的类。其中一些方法建立在自底向上无阶级分割[9]的基础上。通过这种方式得到的片段可以使用自上而下的反馈进行评分。基于同样的动机，Alexe等人使用一种廉价的分类器对对象假设是否为对象进行评分，并以这种方式减少了后续检测步骤的位置数量。这些方法可以被认为是多层模型，分割作为第一层，分割分类作为后续层。尽管它们编码了已证明的感知原理，但我们将表明，有更深入的模型，充分学习可以导致更好的结果。 最后，我们利用了DeepLearning的最新进展，最引人注目的是Krizhevsky等人的工作。我们将他们的边界盒回归检测方法扩展到以可扩展的方式处理多个对象的情况。然而，基于dnn的回归已经被Szegedy等人应用到对象掩模中。最后一种方法实现了最先进的检测性能，但由于单个掩模回归的成本，不能扩展到多个类。 我们的目标是通过预测一组表示潜在对象的边界盒来实现一种与类无关的可扩展对象检测。更准确地说，我们使用了深度神经网络(DNN)，它输出固定数量的包围盒。此外，它为每个盒子输出一个分数，表示这个盒子包含一个对象的网络信任度。 为了形式化上述思想，我们将i-thobject框及其相关的置信度编码为最后一网层的节点值: Bounding box: 我们将每个框的左上角和右下角坐标编码为四个节点值，可以写成vectorli∈R4。这些坐标是归一化的w. r. t.图像尺寸，以实现图像绝对尺寸的不变性。每个归一化坐标是由最后一层的线性变换产生的。 Confidence: 置信度:包含一个对象的盒子的置信度得分被编码为单个节点valueci∈[0,1]。这个值是通过最后一个隐藏层的线性变换产生的，后面跟着一个sigmoid。 我们可以组合边界盒位置sli,i∈{1，…K}为一个线性层。同样，我们可以将所有置信区间ci,i∈{1，…K}作为一个s型层的输出。这两个输出层都连接到最后一个隐藏层 在推理时，我们的算法生成kbound盒。在我们的实验中，我们使用ek = 100和K= 200。如果需要，我们可以使用置信分数和非最大抑制在推理时获得较少数量的高置信框。这些盒子应该代表对象。因此，它们可以通过后续的分类器进行分类，实现目标检测。由于盒子的数量非常少，我们可以提供强大的分类器。在我们的实验中，我们使用另一个dnn进行分类。 我们训练一个DNN来预测每个训练图像的边界框及其置信度得分，以便得分最高的框与图像的groundtruth对象框很好地匹配。假设对于一个特定的训练例子，对象被标记为boundingboxesgj,j∈{1，…，M}。在实践中，pre- dictionary的数量远远大于groundtruthboxm的数量。因此，我们试图只优化与地面真实最匹配的预测框子集。我们优化他们的位置，以提高他们的匹配度，最大化他们的信心。与此同时，我们将剩余预测的置信度最小化，这被认为不能很好地定位真实对象。为了达到上述目的，我们为每个训练实例制定一个分配问题。Wexij∈{0,1}表示赋值:xij= 1，如果第i个预测被赋值给第j个真对象。这项任务的目标可以表示为 其中，我们使用标准化边界框坐标之间的el2距离来量化边界框之间的不同。此外，我们希望根据分配x优化盒子的可信度。最大化指定预测的置信度可以表示为 最终的损失目标结合了匹配损失和信心损失 受式1的约束。α平衡了不同损失条款的贡献。 对于每个训练例子，我们通过解决一个最佳的赋值x*的预测到真实的盒子 约束执行赋值解决方案。这是二部匹配的一种变体，是一种多项式复杂度匹配。在我们的应用程序中，匹配是非常便宜的——每幅图像中标记的对象的数量少于一打，而且在大多数情况下只有很少的对象被标记。然后，通过反向传播优化网络参数。例如，反向传播算法的一阶导数计算w、r、t、l和c 尽管上述定义的损失在原则上是足够的，但三次修改使其有可能更快地达到更好的准确性。第一个修改是对地面真实位置进行聚类，并找到这样的聚类/质心，我们可以使用这些聚类/质心作为每个预测位置的先验。因此，鼓励学习算法为每个预测位置学习一个残差到一个先验。 第二个修改涉及到在匹配过程中使用这些先验:不是将N个groundtruth位置与K个预测进行匹配，而是在K个先验和groundtruth之间找到最佳匹配。一旦匹配完成，就会像之前一样计算目标的置信度。此外，位置预测损失也不变:对于任何一对匹配的(目标，预测)位置，其损失定义为groundtruth和对应于匹配先验的坐标之间的差值。我们把使用先验匹配称为先验匹配，并假设它促进了预测的多样化。 需要注意的是，尽管我们以一种与类无关的方式定义了我们的方法，但我们可以将它应用于预测特定类的对象盒。要做到这一点，我们只需要在类的边框上训练我们的模型。此外，我们可以预测每个类的kbox。不幸的是，这个模型的参数数量会随着类的数量线性增长。此外，在一个典型的设置中，给定类的对象数量相对较少，这些参数中的大多数会看到很少有相应梯度贡献的训练示例。因此，我们认为我们的两步过程——首先本地化，然后识别——是一个更好的选择，因为它允许使用少量参数利用同一图像中多个对象类型的数据 我们使用的本地化和分类模型的网络架构与[10]使用的网络架构相同。我们使用Adagrad来控制学习速率衰减，128的小批量，以及使用多个相同的网络副本进行并行分布式训练，从而实现更快的收敛。如前所述，我们在定位损失中使用先验——这些是使用训练集上的均值来计算的。我们还使用α = 0.3来平衡局部化和置信度损失。定位器可以输出用于推断的种植区以外的坐标。坐标被映射和截断到最后的图像区域。另外，使用非最大抑制对盒进行修剪，Jaccard相似度阈值为0.5。然后，我们的第二个模型将每个边界框分类为感兴趣的对象或“背景”。为了训练我们的定位器网络，我们从训练集中生成了大约3000万幅图像，并对训练集中的每幅图像应用以下步骤。最后，样品被打乱。为了训练我们的本地化网络，我们通过对训练集中的每一幅图像应用以下步骤，从训练集中生成了大约3000万幅图像。对于每幅图像，我们生成相同数量的平方样本，使样本总数大约为1000万。对于每幅图像，样本被桶状填充，这样，对于0 - 5%、5 - 15%、15 - 50%、50 - 100%范围内的每个比例，都有相同数量的样本，其中被包围框覆盖的比例在给定范围内。训练集和我们大多数超参数的选择是基于过去使用非公开数据集的经验。在下面的实验中，我们没有探索任何非标准数据生成或正则化选项。在所有的实验中，所有的超参数都是通过对训练集。 Pascal Visual Object Classes (VOC)挑战是最常用的对象检测算法基准。它主要由复杂的场景图像组成，其中包含了20种不同的对象类别的边界框。在我们的评估中，我们关注的是2007版VOC，为此发布了一个测试集。我们通过培训VOC 2012展示了结果，其中包含了大约。11000张图片。我们训练了一个100框的定位器和一个基于深度网络的分类器。 我们在一个由1000万作物组成的数据集上训练分类器，该数据集重叠的对象至少为0.5 jaccard重叠相似度。这些作物被标记为20个VOC对象类中的一个。•2000万负作物与任何物体盒最多有0.2个Jaccard相似度。这些作物被贴上特殊的“背景”类标签。体系结构和超参数的选择遵循。 在第一轮中，定位器模型应用于图像中最大-最小中心方形作物。作物的大小调整到网络输入大小is220×220。单次通过这个网络，我们就可以得到上百个候选日期框。在对重叠阈值为0.5的非最大抑制后，保留评分最高的前10个检测项，并通过21路分类器模型分别通过网络进行分类。最终的检测分数是给定盒子的定位分数乘以分类器在作物周围的最大方形区域上评估的分数的乘积。这些分数通过评估，并用于计算精确查全曲线。 首先，我们分析了本地化器在隔离状态下的性能。我们给出了被检测对象的数量，正如Pascal检测标准所定义的那样，与生成的包围框的数量相对比。在图1中，我们展示了使用VOC2012进行训练所获得的结果。此外，我们通过使用图像的最大中心面积(max-center square crop)作为输入以及使用两个尺度(second scale)来给出结果:最大中心面积(max-center crop)的第二个尺度(select3×3windows的大小为图像大小的60%)正如我们所看到的，当使用10个边界框的预算时，我们可以用第一个模型本地化45.3%的对象，用第二个模型本地化48%的对象。这显示出比其他报告的结果更好的性能，例如对象度算法达到42%[1]。此外，这个图表显示了在不同分辨率下观察图像的重要性。虽然我们的算法通过使用最大中心作物获得了大量的对象，但当使用更高分辨率的图像作物时，我们获得了额外的提升。进一步，我们用21-way分类器对生成的包围盒进行分类，如上所述。表1列出了VOC 2007的平均精度(APs)。达到的平均AP是0.29，与先进水平相当。注意，我们的运行时间复杂度非常低——我们只使用top10框。示例检测和全精度召回曲线分别如图2和图3所示。值得注意的是，可视化检测是通过仅使用最大中心方形图像裁剪，即使用全图像获得的。然而，我们设法获得了相对较小的对象，例如第二行和第二列的船，以及第三行和第三列的羊。 在本工作中，我们提出了一种新的方法来定位图像中的对象，该方法可以预测多个边界框的时间。该方法使用深度卷积神经网络作为基本特征提取和学习模型。它制定了一个能够利用可变数量的groundtruth位置的多箱定位成本。在“一个类一个箱”方法的情况下，对1000个盒子进行非max-suppression，使用与给定图像中感兴趣的DeepMulti-Box方法相同的准则，并学习在未见图像中预测这些位置。 我们在VOC2007和ILSVRC-2012这两个具有挑战性的基准上给出了结果，在这两个基准上，所提出的方法具有竞争力。此外，该方法能够很好地预测后续分类器将探测到的位置。我们的结果表明，deepmultibox的方法是可扩展的，甚至可以在两个数据集之间泛化，就能够预测感兴趣的定位，甚至对于它没有训练的类别。此外，它能够捕获同一类物体的多种情况，这是旨在更好地理解图像的算法的一个重要特征。 在未来，我们希望能够将定位和识别路径折叠到一个单一的网络中，这样我们就能够在一个通过网络的一次性前馈中提取位置和类标签信息。即使在其当前状态下，双通道过程(本地化网络之后是分类网络)也会产生5-10个网络评估，每个评估的速度大约为1个CPU-sec(现代机器)。重要的是，这个数字并不与要识别的类的数量成线性关系，这使得所提出的方法与类似dpm的方法非常有竞争力。
霍宝锋，生于1977年4月，山东人，2007年毕业于香港中文大学商学院，现为浙江大学“文科领军人才”、管理学院企业管理学系教授、博士生导师、供应链管理研究所所长。研究领域为运营管理、物流与供应链管理、实证研究方法论、结构方程模型等。2010年“新世纪优秀人才计画”入选者，运营管理顶级期刊Journal of Operations Management编委。
科学小论文范文 鱼会说话吗？ 您相信鱼会说话吗？这是一个耐人寻味的事，我想知道鱼是否会说话？ 我家买了两条小金鱼，一条是全黑的，黑的叫乐乐，因为它很快乐。一条红白相间的名字叫欣欣，因为它懂得欣赏，很好玩吧！他俩生活在鱼缸里，这个鱼缸可“非比寻常”。里面有山、花、树、贝壳、彩色石头……。很美吧！让我们一起来观察它！ 9月23日凌晨五点左右，我正要去喂食，我看见这么一个现象，我把鱼食撒到鱼缸里，乐乐吃了一点就不吃了。 9月23 日傍晚5 点15分，我看见鱼缸里的贝壳反过来了，小欣欣看见了，好像以为它——这个小贝壳要死了，连忙游过去，用它的头去抵，抵了近三、四分钟，它就不抵了，它游到乐乐旁边，用自己的尾巴扫了扫乐乐，然后互相碰了一下头，乐乐和欣欣一起游过去，把那块贝壳一起弄回原样了，这一点证明了“团结力量大”。 通过两次的观察，让我知道了人类有人类的表达方式和交流语言，动物也有自己王国的表达方式和交流，这也告诉了我们，如果你不团结，那么你将一无所有，朋友之间的友谊真伟大。同时，我们也要多观察，多发现，但是不能因为你在动物身上作试验，就伤害小动物，因为动物是人类的朋友。 蚂蚁为什么不会迷路？ 蚂蚁，相信大家都很熟悉。那又有谁能真正地了解蚂蚁呢？蚂蚁为什么不会迷路呢？ 带着这个问题，我查阅了一些书籍。书上说，蚂蚁从蚁穴出发到达目的地后，沿途会留下一些气味，返回蚁穴。用触角相互碰一下，通知其他的蚂蚁。科学家曾经就这个问题作了一个试验。科学家先确定一只蚂蚁，将他沿途到达目的地的地方用力擦干净。当这只蚂蚁返回时，在被擦去气味的地方突然间停了下来。原地边转圈边寻找着什么。从而得到蚂蚁是靠气味来辨别方向的。 我为了证实这个结论，我做了个试验。我首先准备了一个十厘米左右的细小树枝，在树枝的一头放上一个诱饵——小糖果。我把这个装置放在一个蚁穴附近。不一会儿，有一只蚂蚁出来探路了。我把他引上木棍后，他到达了糖果的地方，仿佛在闻一闻、嗅一嗅。我趁此机会将木棍的中断部分截下一厘米的木棍。当这只蚂蚁返回的时候，就在被截去的地方左转右转，就是找不到回家的路。 过了一会儿，我又重复了上面的试验，蚂蚁仍然没有找到回家的路。通过这两次实验，我终于知道蚂蚁为什么不会迷路的秘密了。原来蚂蚁是根据气味来辨别方向的。 知道了蚂蚁的这一秘密后，我在想：是否我们可以制作一种蚂蚁报警器呢？当蚂蚁走到报警器附近时，报警器就能“闻”出蚂蚁的气味，然后发出鸣叫声，让我们知道蚂蚁跑到橱柜里了或其他地方 。 蛋壳的秘密“同学们，蛋壳都带来了吗？”老师问。“带来了！”我们异口同声地回答。 为了今天的科学课，老师让我们带蛋壳来。带蛋壳做什么呢？是做不倒翁吗？我们都很好奇。“今天，我们要用这两个半截蛋壳做一个小实验。做之前，请大家先猜猜，我用这枝铅笔朝着蛋壳垂直往下刺，是口朝上的蛋壳先破呢，还是口朝下的蛋壳先破？”“当然是口朝下的先破！”大多数同学都抢着回答。“口朝上的先破！”同桌偏要和大家作对。老师微笑着说：“那好，下面我们就来做做实验，看谁的答案才是正确的。” 老师叫了一名同学上讲台，让他用铅笔对准自己手上口朝上的蛋壳。老师一声令下，同学手一放，铅笔刺到了蛋壳上，蛋壳没有破。老师又让他试了几次，铅笔第三次刺下的时候，终于刺破了蛋壳。接着，老师又让他用铅笔刺口朝下的蛋壳。“一下、两下、三下……”我们一起数着；但那半个蛋壳就像穿了盔甲一样，被刺了十几下还是不破。 “耶！我猜对了！”同桌高兴得手舞足蹈。虽然我们都不服气，但经过多次试验，我们发现，同样的两个半边蛋壳，用铅笔垂直去刺，的确是口朝上的比较容易破。老师告诉我们，这是因为口朝上的蛋壳受力比较集中，而口朝下的蛋壳受力分散，所以就比较坚固。难怪建筑工地里的工人叔叔们都戴着口朝下的安全帽，原来就是这个道理啊！范文1：树干为什么是圆的 在观察大自然的过程中我偶然发现，树干的形态都近似圆的——空圆锥状。树干为什么是圆锥状的?圆锥状树干有哪些好处?为了探索这些问题，我进行了更深入的观察、分析研究。 在辅导老师的帮助下，我查阅了有关资料，了解到植物的茎有支持植物体、运输水分和其他养分的作用。树木的茎主要由维管束构成。茎的支持作用主要由木质部木纤维承担，虽然木本植物的茎会逐年加粗，但是在一定时间范围内，茎的木纤维数量是一定的，也就是树木茎的横截面面积一定。接着，我们围绕树干横截面面积一定，假设树干横截面长成不同形状，设计试验，探索树干呈圆锥状的原因和优点。 经过实验，我们发现：(1)横截面积和长度一定时，三棱柱状物体纵向支持力最大，横向承受力最小；圆柱状物体纵向支持力不如三棱柱状物体，但横向承受力最大；(2)等质量不同形状的树干，矮个圆锥体形树干承受风力最大；(3)风是一种自然现象，影响着树木横截面的形状和树木生长的高矮。近似圆锥状的树干，重心低，加上庞大根系和大地连在一起，重心降得更低，稳度更大；(4)树干横截面呈圆形，可以减少损伤，具有更强的机械强度，能经受住风的袭击。同时，受风力的影响，树干各处的弯曲程度相似，不管风力来自哪个方向，树干承受的阻力大小相似，树干不易受到破坏。 以上的实验反映了自然规律、自然界给我们启示：(1)横截面呈三角形的柱状物体，具有最大纵向支持力，其形态可用于建筑方面，例如角钢等；(2)横截面是圆形的圆状物体，具有最大的横向承受力，类似形态的建筑材料随处可见，如电视塔、电线杆等。 在我的观察、试验和分析过程中，逐渐解释、揭示了树干呈圆锥状的奥秘，增长了知识，把学到的知识联系实际加以应用，既巩固了学到的知识，又提高了学习的兴趣，还初步学会了科学观察和分析方法。范文2：皮鞋为什么越擦越亮 每到星期天，我总要完成妈妈交给我的擦鞋任务。告诉你，这可是我一星期零花钱的来源哦!拿到沾满灰尘的皮鞋后，我先把鞋面的灰尘擦掉，然后涂上鞋油，仔仔细细地擦一擦，皮鞋就会变得又亮又好看了。可这是为什么呢？ 我找了同样牌子同样款式的新旧两双皮鞋进行对比观察。我先用手触摸两双皮鞋的鞋面，发现新皮鞋的表面比旧皮鞋的表面光滑得多。旧皮鞋涂上鞋油，仔细擦过后，虽然亮了许多，但仍无法与新皮鞋相比。皮鞋的亮度是否与鞋面的光滑程度有关呢? 我取来一双没擦过的旧皮鞋，在放大镜下鞋面显得凹凸不平的。然后，我再在皮鞋上圈出两块表面都比较粗造的A区和B区，A区涂上鞋油并仔细擦拭，B区不涂鞋油作空白对照。我发现A区擦拭后，表面明显变光滑了许多，而且放在阳光下也比B区有光泽。为什么两者会产生这样的差别呢? 我想到在物理课上老师曾经讲过：影剧院墙壁的表面是凹凸不平的，这样可以使声音大部分被吸收掉，让观众不受回声的干扰。同样道理，光线照到任何物体的表面都会产生反射，假如这个平面是高低不平的，光线就会向四面八方散射掉；假如这个平面是光滑的，那么我们就可以在一定的方向上看到反射光。 皮鞋的表面原来就不是绝对的光滑，如果是旧皮鞋，它的表面当然更加的不平，这样它就不能使光线在一定的方向上产生反射，所以看上去没有什么光泽。而鞋油中有一些小颗粒，擦鞋的时候这些小颗粒正好可以填入皮鞋表面的凹坑中。如果再用布擦一擦，让鞋油涂得更均匀些，就会使皮鞋的表面变得光滑、平整，反射光线的能力也加强了。 通过实验，我终于知道了皮鞋越擦越亮的秘密啦!范文3：醋对花卉有什么影响 醋是生活中常用的调味品，花卉则能净化生态环境，并美化我们的生活。 你是否想到过，醋和花卉有什么关系呢?我们怀着好奇心，开展了这个课题的探究。据富有种花经验的人告诉我们，对盆栽花卉施些醋溶液，可改善盆花的生长，增加花朵，而且花艳叶茂。这一点我们在实验中很快就证实了。 浓度不同的醋溶液，对花卉有不同的影响吗?这是我们第二阶段的实验。我们选取长势相同的满天星、报春花、月亮花各四盆，分为四组，每组（三盆）各有三种花卉，分别编号、贴上标签。同时，我们取食用白醋配制成1％（pH值为2~3）、0．01％（pH值≈4）、0．0001％(pH值≈6)三种浓度不同的溶液，每天分别给三组盆花固定喷洒一种醋液，第四组盆花洒不含醋的清水。每五天观察记录花卉的生长情况。 这项实验的结果是：喷洒低浓度醋液(pH值≈6)对这几种花卉没有明显影响；喷洒中等浓度醋液（pH值≈4）的花卉明显长得比其他几组好，花苞多，开花期提前，而且花色较浓艳，花期也延长了；喷洒pH值2－3的高浓度醋液后，反而使花朵过早凋萎。 通过这次实验，我们可以告诉你：种花时适当喷洒一些醋液，可使花卉长得更好。不过要掌握好醋液的浓度，醋酸过浓则会伤害花卉。年夜饭中的科学 大年三十，是大家非常喜欢的一个日子，它是根据中国古人能过观察月亮的不同形状（实则称之为月相）而得出的，而这一天，其月相已非常接近于新月。今天不仅可以领到年薪，还可以吃到丰盛的年夜饭，这年夜饭可大有来头，不但有几千年的历史，而且有蕴含着很多的科学道理。 在南方，每年的大年三十必吃的是炒年糕，年糕，由米碾碎，水一搅，成长方体，待成型，放入包装袋中，将里面的空气排尽，就可以上市了。而炒这门基本的烹饪技巧，这也是有原理的。炒年糕，还会加入很多蔬菜，锅里温度高，年糕和蔬菜里的分子都在做无规则热运动，所以蔬菜的味道不仅能渗进了年糕里，而且也可以在空气中运动，所以特别是当年糕快出锅的时候，那扑鼻的香味只让人流口水。而年糕是非晶体，受热后慢慢软化，到一定程度时，就可以装盘了。所以，炒的原理很简单，就是让分子做无规则热运动，从而“入味”。 说完了南方再说北方，北方，过年必吃饺子，而且一般在晚上的11点至次日1点吃，在古代称为子时，意味着“更岁交子”。饺子的外形像元宝，所以一盘盘放在桌子上，有招财进宝的意义。该说饺子的制作方法了，饺子一般制作方法为煮，火慢慢加热，水慢慢升温，到了沸腾的时候，把生饺子放进去，饺子快速吸热，水不停地因沸腾而冒气泡，使饺子自己“跳起舞"，由于饺子受热膨胀，体积变大，因而浮力变大，当浮力大于其本身重力时，饺子就上浮了。一会儿，热腾腾的饺子闪亮登场，由此可见煮就是利用水沸腾让食物吸热。 随着经济，科技和人们对创新的发展，出现了很多专业性厨具，它们只负责一个烹饪方法。 蒸锅，顾名思义，为了蒸而现世，仿照中国古代的笼屉，把它缩小，更换材料，加上人性化设计，进入寻常百姓家。蒸的原理也很简单。底层烧水，水沸腾冒出水蒸气，食物在气体中吸热，慢慢熟透，一般是顶层先熟。可能你要问了，明明是第二层离底层最近，为什么顶层先熟？问得好，顶层有锅盖密封，水蒸气到锅盖下无法继续上升，所以被顶层的食物全部吸热，所以顶层先熟。 高压锅，一个庞然大物，在锅的世界中，名誉响当当。它的任务是炖。放入水，食物，作料。盖上锅盖，安上限气阀。开始！锅几乎是完全密封的，唯有限气阀一个小孔，用于进出气，所以里面空气有限，当温度升高，增大了气压，“顶”起了限气阀，使其基本能完全闭合，高压锅内气压再次提升，从而提高了水的沸点，使水在高于100℃后才可以变成水蒸气，加快了水分子的无规则热运动，有了佐料，可以让佐料溶解到水中，“水”不再无味，同时将这溶液渗进了食物里。所以炖比任何制作方法都味更香，汤更浓。而限气阀非常人性化设计，在气压过高时，排出部分气体以减小气压，排除危险。 烤箱，它为了烤而出现，以前烤是食物直接接触火吸热，虽然色浓味香，但是把握不好就会烤焦，更糟糕的就会发生火灾。而且有些食物不能直接接触火，不然会烤焦，比如蛋挞。烤箱的巧妙之处就是把电能转化为热能，用里面的电阻丝均匀加热，这样就可以给不能接触火的食物加热，方面人们烤制食物。 科学，其实就在我们身边，有时，多一份观察，也许就是对科学界多一份贡献；也有时，多一点耐心的等待，对你自己来说，就可以发现一种科学奥秘；还有的时候；多一点点劳动，就可以与未知的科学邂逅。所以，科学就在我们的身边，研究科学就像奥运火炬一样，在一代又一代人的手里传递，所以，让我们迸发研究科学的热情！1、偶然发现法。一个星期天，松滋的胡长城同学在屋后的小沟边玩耍。沟里有许多小蝌蚪游来游去。忽然，他发现有一个小蝌蚪与其它蝌蚪不和似的，孤独地在一边游。他用小树枝把那脱群的蝌蚪拔到成群的蝌蚪中去，不一会儿，它又孤独地游到一边去了。他感到奇怪，就用瓶子将他和另外成群的几个小蝌蚪分别装起来，放在家里饲养观察。最后，不合群的小蝌蚪成了青蛙，其它长成了癞蛤蟆。通过长期观察，它弄清了青蛙和癞蛤蟆的幼子之别，写出了一篇优秀小论文。 这种选题没有事先考虑，只是对偶然发现的一瞬即逝的现象产生了兴趣，从而抓住不放，追根求源。 2、课堂延伸法。小学自然课《动物与环境》中，同学们研究了蚯蚓与光、温度及水分的关系，弄清了蚯蚓喜欢阴暗、超市、温暖的环境，而且学会了用差异法进行试验以判断失误因果联系。课后，你可用学过的方法研究蜈蚣、蟋蟀、蚂蚁等小动物的生活环境，你可以继续研究蚯蚓的其他奥秘：如蚯蚓有眼睛吗？蚯蚓张耳朵吗？蚯蚓的再生能力、松土能力等。 3、问题探究法。苍蝇这个小东西真讨厌，它是传染疾病的罪魁祸首呢！但他也真怪，它经常接触各种细菌而自己却为什么不会的病呢？ 睡觉可以解除疲劳，恢复精力，那整天在水里悠闲游荡的鱼类也睡觉吗？ …… 日常生活和学习中，你肯定会有一些不懂的问题，你能不能把它作为小论文的研究对象呢？ 湖南省道县五年级学生毛登圣，一天和几个同学一起在学校附近的竹林里玩，为竹子里面究竟是空的还是装有什么东西而争论不休。 细心的毛登圣一直把这个问题记在心里，它课余查资料，做实验，用大量的证据得出了结论：竹子里面不是空的，装有空气，有氧、氮、二氧化碳等气体。据此写的《竹子里面有什么》小论文，荣获了第一届全国青少年科学小论文竞赛一等奖。 4、教师指导法。如果你饲养了一只小动物或栽培了一些花卉，项研究它们但又不知从哪方面入手，你可去请教老师，让老师根据你的实际情况和条件选择课题。 如果你参加了学校的科技小组，你可以把研究的设想告诉老师，请老师确定研究的题目，你再围绕题目去观察、实验。 5、成语、谚语科学验证法。成语大多是人们在长期的社会生活和实践中创造出来的，但有的是来自寓言故事、民间传说，也有些是约定俗成的。其中少数成语不一定符合客观实际。你可以用科学的方法去辨析和验证。 "水滴石穿"这个成语是大家熟悉的，意思是水不住地滴下来，能把石头滴穿，比喻只要坚持不懈，力量虽小也能做出看来很难办到的事情。但常识告诉我们，"水滴"只不过是一滴液体，他力量很小，冲击速度也不算太快，怎么能把坚硬的岩石滴穿呢？成员同学从对这个成语的科学性产生怀疑开始，通过做模拟实验和查阅资料，验证了这个成语的科学性。 "春东风，雨祖宗"是一句流传得比较广泛的气象谚语。一位同学3月份一个月的气温、风向、天气情况作了详细观察记录，然后利用科学统计法得出了这句谚语的适用范围，为气象预报提供了参考基数。 "葵花朵朵向太阳"这还有假吗？但湖南蒋林波同学对这一定论发起了挑战。他通过两年的实验观察，以令人信服的论据得出了"葵花并不是总向太阳转""向日葵跟着太阳转应该是指花蕾期，到开花后，就不转动了"的结论。
张文义， 1978年生，男，云南大理白族人，博士，中山大学社会学与人类学学院副教授。
还好。南宁师范大学，坐落于广西壮族自治区南宁市，学校有明秀、长岗、五合、武鸣4个校区，占地面积共3383.1亩。
考研难易主要看招生单位所处的地域、名气、排名等，因为报考生源不同。一般来说发达地区特别是大城市的重点大学都难考，而非重点大学则相对好考。南宁师范学院是【非211高校】，所在城市位于【广西】。考研难易还要看各人的备考：如果备考充分就不难，否则就难。因为能否被录取是看初试和复试的分数排名。考研难度除了学校的吸引力外，还与报考的专业相关，请各位考研的同学根据自己的目标院校和专业综合考虑报考。
随着现代人对教育的重视程度日益提高，研究生的学历显然已经越来越普遍，报考的人只增不减，在这种极具竞争的条件下，能考上研究生已经非常不易。只要能从南宁师范大学的研究生顺利毕业，在就业市场上也还是很炙手可热的，起码已经超过了大批本科生。研究生无论是在考公还是就业上都会更具优势，研究生学历不仅是对一个人知识储备的认可，同时也显示了这个人的学习能力极强。
南宁师范大学招收全日制研究生。
南宁师范大学位于广西壮族自治区首府南宁市，是自治区人民政府举办的本科师范院校。学校是广西本科第一批次招生学校，广西新增博士学位授予单位立项建设单位，广西一流学科建设单位，2019年自治区依法治校示范校。
学校现有学科专业涵盖哲学、经济学、法学、教育学、文学、历史学、理学、工学、管理学、艺术学等10个学科门类。普通本科专业70个，硕士学位授权一级学科17个、硕士学位授权一级学科未覆盖的二级学科1个，硕士专业学位授权点13个。
特色彰显的教学改革：
学校具有鲜明的教师教育办学特色，获得一批国家级教学成果：教育部高等学校特色专业建设点4个、教育部本科专业综合改革试点1个，国家级一流本科专业建设点9个，国家级教学成果二等奖(主持)8项，省级教学成果特等奖4项、一等奖23项。
国家级一流/精品课程11门，自治区级一流/精品课程89门，广西普通高校示范性现代产业学院3个。3篇硕士学位论文被评为全国优秀硕士学位论文；有全国先进班集体1个，入围“中国大学生年度人物”200强1人，全国“五一”劳动奖章1人。
以上内容参考：南宁师范大学官网——学校简介
2022年，南宁师范大学正式录取1470名全日制硕士研究生，其中，录取第一志愿考生的人数达到1018人，第一志愿录取率为70.14%，较2021年增长11.8%。2022南宁师范大学考研报名录取人数南宁师范大学2022考研，正式录取1470名全日制硕士研究生，其中，录取第一志愿考生的人数达到1018人，第一志愿录取率为70.14%，较2021年增长11.8%，再创新高。第一志愿考生持续快速增长，报考人数达到5275人，较2021年增长60.33%，第一志愿报考率达到358.84%。按照这样的趋势，2023考研报考人数大概率会在6000人以上了！竞争越来越激烈，同学门一定要加把劲！
Wallpaper*是全球比较有影响力的设计生活杂志品牌。自1996年创刊以来，Wallpaper*便肩负着确定生活潮流、传递设计最新资讯的责任，更致力推进创意与新思维，以设计改变世界的面貌。图书馆里有，只是很偶尔的翻一翻，没有太多感觉。但还是觉得它的读者很多，有一定影响力。wallpaper毕竟是一本商业大众杂志，设计也就比较接地气了。版式较为规整，每页放的内容多，它也是会和不同设计师合作来进行内页插画的创作。是由创意单位伦敦的CHAMP CREATIVE与东京分部联手打造的 Ala Champ，是一本基于图形和摄影的半年刊文化杂志。杂志整体设计偏日式，比较简洁，精致，是新手排版很好的参照对象。
基调：为了设计出容易阅读的版面，《 SPIRIT 》杂志采用三种主要技巧：大标题，大图片，同时利用垂直的柱状区域在每一页里重复。 为了让那些一脸疲惫的游客能够有心情阅读这本杂志，《 SPIRTI 》刻意采用一些篇幅较短的文章，这些文章一般只占一两页纸左右。大部分文章只配上一张图片。标题简短有力，而且尺寸非常大。每一个标题只表达一个主题，能够让每一个人都能迅速理解里面的意思（其实，在设计上，无论什么时候都应该这样做）。图片非常大，而且很简单（这很重要），能够让每一个人瞄上两眼就知道是什么东西。如果图片使用过度，只会使版面变得复杂，传达的意思也不直接。这本杂志还有一个很鲜明的特色，那就是翻开这本杂志时你都会看到里面采用的一条垂直的粗线来安排版面，只是不同的页面上颜色有所不同。人物确定主题：该杂志每一期的封面都采用一张大特色的人物图片――这可以说是非常强有力的设计（人的脸部是所有图片中最具吸引力的图片元素）。整体给人一种强有力且呈正方区域的视觉吸引力。 这些采有醒目的人物图片作为封面能够发挥什么作用？不象其它杂志，如运动杂志，时尚杂志，他们能够有一个很鲜明的主题或其它花俏的主题来吸引观众，而这本空中杂志，采用人物的图片来作为主题吸引观众，能够让每一个游客都感觉更亲切。而且还有一个有利的因素，人物图片能够让我们在心理上更快沟通。象上述大图，图片吸引着我们的视线，而右下角则低调地放上几行文字，这使到文字没有对图片进行干扰，而是让我们的整个注意力都放在人物图片上。留意 P 字上的垂直条状物，它的颜色是通过吸管工具在图片上取的颜色，使杂志标题与图片产生更密切的联系。 漂亮字体：大标题需要一种漂亮的字体，而且它能够显得轻巧不笨重。采用 HTF Didot 字体是一种优雅的选择，这种字体充满独特的线条及风格。让我们来仔细看看这各种字体的特点： 这种字体在尺寸非常大的时候显得很优雅，但如果它以小尺寸出现时，那些细小的线条则几乎无法辨认，为此， HTF Didot 有六种尺寸的字体调整样式，以适应尺寸较小时使用。如上小图，其细线明显调整成较粗的线条，使你以小尺寸应用时也可胜任。辅助字体：该杂志采用两种字体来安排正文、引言及其它简短的说明文字。关键是要选择那种中性、不走极端并且有合适比例的字体。 A ：栏目上方的点题文字采用 Bliss2 字体，其边缘同样象 HTF Didot 字体那样锋利，但其线条的变化不强烈，容易阅读。这里的点题文字全部采用大写，字符加宽。 B ：引言部分同样采用 Bliss2 字体，其大小字母都一样清晰，非常适用于文字非常小的标题、说明及引言这些短小的文字。 C ：小标题及正文采用 ITC Cheltenham 字体，这种字体在很多杂志里会经常见到。一种 20 世纪早期出现的字体。作为密集的正文文字字体，该字体具有清晰的阅读性，而且显得很低调。大图片：超大图片――通常横跨两个对开页里――对读者能够产生巨大的冲击力。在处理大图片时关键要做到只有一个视觉焦点，没有复杂的背景。 单个元素更有力：为了使版面产生焦点，那我们就要制造一个焦点！图片中那对冷峻的眼神象是在警告你不要靠得太近。这就是视觉沟通的力量，只用一张图片，一个元素比用上一大堆人物的力量更强。如象上图左那样的图片，一群人只会分散读者的视线。所以在你处理图片时，在心里问一下自己：如果我只有一个元素可以用，我该选择哪一个？ 舞台中心：这个版面的力量来自于中心区域。对角的元素将版面一分为二。标题放置在左边（与脸部轮廓线对齐），而其它文字则放置在右边。背景显得很平淡，甚至略带模糊，使到脸部成为了无可置疑的第一而且是唯一的焦点。垂直柱状区域：正如前文所述，《 SPIRIT 》杂志的垂直柱状区域元素贯穿了整本杂志。这个元素有时用于区域信息，有时用于装饰版面。 垂直的柱状物一般用于区分两种信息。如上图中，它将左边编辑的评论与右边公司的一些大事记区分开来。上述版面其实充满对比：宽和窄的对比，黑色的文字及白色文字的对比。 上方的栏目文字水平区域与垂直的柱状区域在整本杂志上都看到，但垂直柱状区域则根据版面的实际需要则左右移动调整。变化：这条垂直的柱状线条在实际版面应用中可以很灵活，也很有用。它将图片与文字安排得更有整整有条而且更具特色： A ：垂直柱状线条下面是整幅的图片，而在左边则用一则引言来吸引读者的眼光，标题及文字仍然在右边。 B ：右边的图片则好与柱状线条接触，而正文则处于另一边。留意标题放在了页面的下方，但仍然给人是标题的感觉。 C ：这里可以说是一个标准的杂志版面（插图 - 标题 - 正文），这时垂直线条去到了最右边，而同时，它与上方的栏目文字相交接。大元素：将“数字”放大显示并且作为一个单独的元素来排版，是一种有趣而且有效的吸引人的技巧，这些数字其实已经给人是一种“图片”的感觉。 将数字突出处理，使其成为一个类似图片的元素。漂亮的字体（ HTF Didot italic ）使其显得非常养眼。这种处理略显夸张，也不是所有的地方都适用，如，在《美国新闻与世界报道》这些严肃的杂志中使用则有点造作，但对于《 SPIRIT 》这本只给乘坐飞机的读者来说却非常适合。设计系列版面： 这种突出数字的设计可以轻易使多个设计产生一种系列感，其特点是：每一个单页上都有一个非常大的数字，有一个醒目的图片元素（注意是没有背景的，而是沿元素轮廓剪切），但标题却相对来说比较小，正文显得很细小低调，当然，还有那条无处不在的垂直线条
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