为提升我校研究生数据科学素养，锻炼数据科学思维，培养用数据科学方法解决科学研究问题的能力，信息技术中心将于本学期开展数据科学系列讲座。讲座将邀请数据科学领域的专家、学者、政府官员、公司高管、资深技术总监等为我校师生全方位展示数据科学的魅力。

曾德华：唯物史观的形成过程

孙秀丽：社会发展的文化动力

王瀚浥：个人在历史上的作用

中部美洲阿兹特克及米斯特科文明拥有很长的书面“图像-文字”历史，抄本作为这一书面形式的载体是研究土著文明的重要一手资料。同时，在中部美洲南部，大量古典时期的玛雅石碑留存至今，为语言研究提供了珍贵的历史依据。

西班牙人来到新大陆之后，虽然土著民族发生了翻天覆地的变化，但是多数语言还是保存了下来，使用至今。殖民前的古文字形式也跟随着殖民历程发生了巨大变化。

本期讲座将带领大家一同领略中部美洲土著语言文字的发展进程与特点。

徽宗绘制祥瑞花鸟画的主要意图是为了强调自我身份的认同和对圣王形象的塑造。《瑞鹤图》创造性的构图是为了表现并突出祥云与白鹤两种瑞物。白鹤本不属于瑞物系统，其祥瑞符号意义主要来自道教。《瑞鹤图》的瘦金体书法与白鹤图画相得益彰，浑然天成。徽宗所做诗与文在祥云、白鹤出现时间上出现误差，实是诗歌创作的文学表达所造成的，应以所配文字为准。徽宗的《白鹤词》十首涵盖了徽宗《瑞鹤图》配诗所用典故和所体现的意境，对理解此诗有重要的参考意义。《瑞鹤图》所绘白鹤、祥云出现的场景与明堂祭祀、宣示礼器等场合不同，带有「与民同乐」的喜庆色彩，主要为了宣传太平盛世和“圣王在位”的圣德感应。

ChatGPT的出现使得生成式AI被人们熟知。在本次演讲中，李在鎬教授将回顾之前所进行的语料库研究，并以ChatGPT为主题，讨论两个问题。第一个问题是，生成式AI对我们提出了什么问题，我们与AI之间应该建立什么样的关系？第二个问题是，生成式AI将在未来的日语教师的工作中扮演什么角色？李在鎬教授将结合具体的研究案例进行讨论。

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讲座时间

1：The Consolidation of Muscovy2023年11月15日 (周三) 16:30-18:00

2：Failures to Break Out

2023年11月17日 (周五) 13:00-14:30

3：The Soviet Order

2023年11月21日 (周二) 16:30-18:00

4：Economic Transition

2023年11月24日 (周五) 13:00-14:30

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Образ бабочки -- один из устойчивых символов мимолетной красоты. Этот образ имеет давнюю традицию изображения в мировой литературе, в том числе в китайской и руской поэзии. Первое развернутое изображение бабочки в руской поэзии -- стихотворение М.Н. Муравьева "Время" (1775). Наиболее выразительные и эстетически совершенные стихи о бабочках написаны во второй половине XIX -- первой половине XX вв. В лекции дается характеристика содержания и формы пяти стихотворений: А.Фета (1884), И. Анненского, В. Набокова, А. Тарковского, Е. Елагиной (1999). Особое внимание уделено мифопоэтическим ассоциациям образов, а также ритмическим и цвето-световым эффектам стихотворений. Сопоставление текстов позволяет выделить как устойчивые, традиционные смыслы центрального образа, так и индивидуальные черты автоской поэтической манеры.

言语交流者的文化背景制约了个体通过言语与人声编码与解析情绪。本讲座将以嗓音情绪作为研究对象，通过实验心理学范式，结合眼动追踪、门控范式、声学分析、机器学习等方法探讨东西方文化群体在提取嗓音中情绪信息的时间进程上的差异，以及利用嗓音情绪信息解析跨通道视觉信息上的差异，并揭示方言经验对人工智能学习嗓音情绪信息解析时的贡献。

Culture constrains the way how individuals encode and decode emotion in speech. This talk will focus on recent cross-cultural studies on vocal emotion recognition in our lab drawing upon methodologies in experimental psychology, including eye-tracking, gating paradigms, acoustic analyses and machine learning. The findings revealed how eastern and western cultural members extract emotional signals from voices in different time courses, and integrate vocal-facial information in multimodal displays, and showcased how dialectal experience plays a role in training AIs to learn to recognize emotions from human voices in different dialects.