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1. 📝 25年最新《口语交际朋友相处的秘诀》公开课四年级下册语文优质课教学视频【小学语文新课标】 (28次总结)
摘要
本视频是小学四年级语文关于口语交际的优质课教学视频，主题为“朋友相处的秘诀”。罗招丹老师通过分享学生们与朋友的经历，引导学生们探讨朋友相处中遇到的问题，并一起寻找解决问题的方法。课堂上，学生们积极参与小组讨论，记录、整合、筛选意见，最终形成小组的友谊修炼手册。老师还引导学生们思考如何解决与朋友的争执，以及如何劝导朋友改正错误，旨在帮助学生们更好地与朋友相处，共同成长。
亮点
- 🤝 共同爱好和经历是建立友谊的基石，一起学习、一起玩耍能加深彼此的了解和感情。#共同爱好 #共同经历 #友谊
- 📝 记录每个人的想法，整合相似的意见，可以更全面地了解问题，找到解决问题的方法。#小组讨论 #集思广益 #解决问题
- 🌟 互相信任、互相帮助、互相理解是朋友相处中最重要的品质，真诚对待朋友才能建立长久的友谊。#互相信任 #互相帮助 #互相理解
- 🗣️ 表达清晰大方，认真倾听他人的意见，是有效沟通的关键，有助于解决朋友之间的矛盾和误会。#有效沟通 #清晰表达 #认真倾听
- 🌳 友谊需要用心经营和维护，就像一棵树一样，需要我们共同呵护，才能茁壮成长。#友谊长存 #用心经营 #共同成长
思考
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4. 📝 11.法律思维的三大特征之：形式理性和程序优先 - 【上海交通大学】法律思维与法学经典 |经典阅读|法律思维|杨力 (16次总结)
摘要
本视频是上海交通大学《法律思维与法学经典》课程的第11讲，由杨力老师主讲。主要讲解了法律思维的三个重要特征：形式理性、程序优先。视频通过马克思·韦伯的形式理性概念，以及纽伦堡审判的例子，阐述了形式理性的重要性以及局限性。同时，通过选举班长的例子，强调了程序公正的重要性，并以被冤枉逮捕为例，说明了程序不公正可能导致的恶劣后果，如刑讯逼供和冤假错案。最后，老师强调法律真实优先、形式理性优先和程序公正优先是理解法律思维本质的三个核心维度。
亮点
- 🤖 形式理性是指法律的安定性和预见性，如同自动售货机一样，投入什么就产出什么，保证法律执行的确定性。 #形式理性 #法律思维 #确定性
- ⚖️ 形式理性虽然重要，但并非万能，在某些特殊情况下，如涉及伦理道德的复杂案件，完全依赖形式理性可能会导致不公正的结果。 #价值理性 #疑难案件 #伦理道德
- 🗳️ 程序公正的重要性在于确保公平对待每一个人，即使是犯罪嫌疑人，也应享有辩护权和无罪推定，避免刑讯逼供和冤假错案的发生。 #程序公正 #无罪推定 #米兰达规则
- 🚨 刑讯逼供是对程序公正的严重践踏，会导致冤假错案的发生，因此必须坚决杜绝，保障人权和司法公正。 #刑讯逼供 #冤假错案 #司法公正
- 🧠 法律真实优先、形式理性优先和程序公正优先是理解法律思维本质的三个核心维度，需要深刻理解和灵活运用。 #法律思维 #核心维度 #法治进步
思考
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5. 📝 【慕成】舞台剧拉片：卷福的《弗兰肯斯坦》奇异博士化身科学怪人， 戏剧让怪物重生。女权锋芒刺破父权神话，舞美映出人性裂隙，编剧重塑科幻精华。高级表达让IP涅槃重生 (14次总结)
摘要
本视频深入分析了由丹尼·博伊尔执导、卷福和约翰尼·米勒主演的舞台剧《弗兰肯斯坦》，该剧改编自玛丽·雪莱的经典科幻小说。视频从舞台设计、演员表演、剧本改编等多个角度，剖析了该剧如何通过高级的艺术表达，重塑科幻经典，探讨了造物与被造物、父权与女权、文明与野蛮等深刻的哲学议题。同时，视频也对比了原著小说和不同改编版本，探讨了女性视角在科幻作品中的重要性，以及对科技伦理的反思。
亮点
- 💡 舞台设计精妙，运用沙幕、灯光、蒸汽等元素，营造出生命诞生、工业时代的冷酷、以及自然之美的多重意象，增强了戏剧的视觉冲击力和情感表达。#舞台艺术 #视觉盛宴 #意象表达
- 🎭 卷福和约翰尼·米勒交替饰演怪物和博士，模糊了造物主和被造物的身份界限，引发观众对善恶、文明与野蛮的深刻思考。#演员的诞生 #角色互换 #善恶辩证
- 💔 剧本改编深刻，突出了女性视角，批判了父权社会对女性的物化，并探讨了创造者对被造物的责任，以及科技发展可能带来的伦理困境。#女权主义 #伦理反思 #科幻内核
- 🔥 篝火意象象征文明、知识与生命的力量，也预示着危险和被放逐的命运，引发观众对人类与文明关系的思考。#文明之火 #普罗米修斯 #哲学隐喻
- 📚 盲人小屋的场景，通过文学元素的巧妙运用，引导观众重新审视《弗兰肯斯坦》的主题，探讨了创造者与被造物的关系、人性的善恶、社会的不公与偏见。#文学隐喻 #主题升华 #经典重读
思考
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7. 📝 电诈检测！轻松进行动态图异常检测|AAAI'25 (13次总结)
摘要
本视频介绍了南洋理工大学的研究团队在动态图异常检测方面的一项最新研究成果，该成果已被AAAI 2025录用。该研究针对动态图异常检测中数据分布多样、动态特征捕捉困难以及计算成本高等挑战，提出了一种名为GeneralDyg的通用方法，旨在更有效地检测电信诈骗等场景中的异常节点和边。该方法通过提取关键信息、结合全局时间动态和局部结构变化以及构建轻量化框架，实现了在多个数据集和任务上的高性能异常检测。
亮点
- 💡 通用性 (Generality): 现有的异常检测模型往往缺乏通用性，难以在不同数据集和任务中都表现良好。GeneralDyg旨在解决这一问题，提供一种适用于多种场景的通用方法。 #通用性 #异常检测 #GeneralDyg
- 🧩 数据多样性处理: 动态图数据具有高度多样性，包括节点、边以及它们之间的连接关系，且随时间变化。GeneralDyg通过提取节点、边及其拓扑结构的关键信息，有效处理了这种多样性。 #数据多样性 #动态图 #特征提取
- ⏱️ 动态特征捕捉: 动态图中的交互既有局部的小范围活动，也有全局的扩展。GeneralDyg结合全局时间动态和局部结构变化，深入建模动态图中的多尺度动态模式，从而更准确地捕捉异常行为。 #动态特征 #多尺度建模 #时间依赖性
- ⚡ 实时性与计算效率: 在电信诈骗等场景中，实时性至关重要。GeneralDyg构建了一种轻量化框架，能够高效捕获关键动态特征，显著提升计算效率，从而实现快速异常检测。 #实时性 #计算效率 #轻量化框架
- 🎯 子图采样与交替更新: 模型采用Temporal ego graph sampling，关注潜在异常节点的子图，减少计算量。同时，TGN交替应用节点层和编程，实现特征信息的传播与更新，提升了检测效果。 #子图采样 #TGN #特征传播
#电诈检测 #动态图 #异常检测 #AAAI2025 #图神经网络