魏晋文学发展的几个重要阶段？

一、魏晋文学发展的几个重要阶段？

魏晋南北朝文学的发展历程魏晋南北朝文学的发展历程大致可以分为三个阶段，即建安、正始文学、两晋文学及南北朝文学。历时约400年！

建安文学是魏晋南北朝文学的开端，这一时候的代表作家包括曹氏父子即三曹，还有围绕在他们周围的“建安七子”以及女作家蔡琰等。

这一时期的文学作品以描写社会动乱和民生疾苦为主，诗风大都慷慨激昂，悲壮但刚健有力，史称“建安风骨”。

在文学史上，正始文学泛指魏朝后期的文学。这一时期的文人以“竹林七贤”（七贤指阮籍、嵇康、阮咸、山涛、向秀、刘伶、王戎）为代表。

处在魏晋换代之际的正始文学，被司马氏掌权后形成的政治恐怖所影响。这一时期的文人面对政治的黑暗，选择了老庄的“无为而治”做消极抵抗，这一时期的文学

也真实的反映了现实，只是与慷慨悲壮的建安文学相比，这一时期的文学大多是忧生的嗟叹。

两晋文学又分为东晋文学和西晋文学。东晋文学时期，一些代表性的文艺作品在语言上有了新的探索，呈现出对繁缛、对仗等形式美的追求。

这一时期对门阀制度的抗议、寒士不平之鸣的作品尤其突出，成为富有光彩的亮点。

东晋文学最富特色的是山水田园诗，山水诗的代表人物是南朝的谢灵运和齐代的谢眺。

最有成就的田园诗人则是伟大的诗人陶渊明，他擅于从日常的小事情中挖掘出诗意，将自然提升为美的至高境界。

在南北朝文学最有代表性的就是南北朝民歌，这个时期还出现出现了南北方发展不均衡的现象，这一点在南北朝民歌上有很好的体现，南朝民歌大都反映的是人民真挚纯洁的爱情生活，风格清丽婉转，而北朝民歌则反映着北方动乱不安的社会现实和人民的深重苦难，风格粗狂刚健，这些都与当时南北方的社会现实有关。

二、王府井发展的几个重要阶段

王府井集团创立于1955年，前身北京市百货大楼是享誉中外的“新中国第一店”。65年来，王府井集团历经单店经营、专一百货业态连锁发展、多业态规模扩张三大发展阶段，现已成为国内商业零售业规模和影响力最大的集团之一。目前，王府井集团已在31个城市开设66家零售门店，其中包括32家百货门店、15家购物中心、7家大型奥特莱斯、12家标准超市以及网上商城等多种零售业态的组合，涵盖了百货、购物中心、奥特莱斯、超市四大有税业态。集团年规模销售超过400亿元，年商品销售额320亿元。今年6月，王府井集团获得免税品经营资质，因此，集团未来还将涉及免税业态。

在媒体沟通会上，杜宝祥表示，未来，王府井集团的业态组合将包括百货、购物中心、奥特莱斯、超市、免税五大业态和自营、电商，构成“5+2”模式。在有税业态方面，重点推动购物中心和奥莱业态发展，布局核心城市、重点区域，并在现有优势区域推动业态组合发展，坚持轻重并举方式发展，适当增加自持物业，慎重发展投资类项目。力争三年后购物中心和奥莱业态门店收入占有税业态收入的比重不低于50%。在免税业态方面，全力推动项目落地。

作为国内百货集团之一，百货业态一直在王府井集团占据着绝对主力地位。王府井集团2019年年报显示，来自百货的营收占比达70%。然而王府井集团的新战略则意味着，百货将在集团整体发展中失去绝对主力地位。

三、智能网联汽车发展有几个阶段？

智能网联汽车的发展可以分为三个阶段：早期阶段的车联网基础应用，包括辅助驾驶、智能安全、智能导航等功能；中期阶段的汽车互联应用，包括车辆之间的协同、交通灯协同等，为实现智慧城市交通提供支持；后期阶段的全面自动化时代，即自动驾驶技术的成熟应用，将使汽车从传统的机械运输工具转化为真正的移动空间，改变着未来出行和城市规划的面貌。

四、人工智能机器翻译的发展经历了哪几个重要阶段？

“机器翻译”是一个相对模糊的概念，大体上所有利用机器帮助人类进行翻译活动的技术和服务都可以归类为机器翻译。例如在线词典、翻译套件等，在广义上也可以称为机器翻译。现在绝大多数情况下，机器翻译指的是利用机器（电脑）进行完整的句子或篇章翻译的系统。在线词典等在这种定义下都被排除在外。大体上，机器翻译的发展可以分为一下几个阶段：早期探索时期(1933-1956)；第一次热潮时期(1956-1966)；商用的基于规则时期(1967-2007)；统计机器学习时期(1993-2016)；神经网络机器翻译时期，2013至今。

从机器翻译(Machine Translation)这个名词我们就可以看出这项技术有着悠久的历史——至少比电脑 (Computer)出现还要早。虽然人类很早就开始提出利用机器提供翻译服务，早期的提议大多停留在类似“文曲星”词典的快速词典查找设备上。直到1933年，俄罗斯人特洛伊斯基 (Peter Petrovich Troyanskii) 第一次提出了机器翻译模型，并在1937年展示了一个机器翻译系统。这个机器能够自动地找到句子中每个词的翻译——使用的是一种纸带存储设备。（题外：此君参与了苏联大百科全书的编辑，深感翻译不便的他全心投入翻译机器的设计，当然最后并没有成功）。

从这个时候开始，直到1949年机器翻译并没有太多的进展，特洛伊斯基的工作和大多数苏联的工作一样并不为西方世界所知。直到电子计算机的出现，机器翻译的可能性才为人们所重视。特别是Warren Weaver 的雄文《翻译》——是的，这份备忘录的名字就叫Translation。此文现在可以在http://www.mt-archive.info/Weaver-1949.pdf 看到。这篇文章并没有实现任何技术，但是极具里程碑意义地提出了让机器翻译超越简单的词到词翻译的四种可能方法，其中包含了许多今天仍然很有意义的概念，例如通用语，文法转写，破译密码的“解码器”等。机器翻译的研究迅速铺开，并在1956年后开始了为期10年的第一个热潮。

从《翻译》发表之后，整个机器翻译领域就分为两个流派：姑且称为语言学学派和信息论学派。在半个多世纪中，两个门派既有竞争也有合作，直到今日。大体上，语言学学派相信机器翻译需要通过对源语言和目标语言的语法分析，解析其意义，再进行翻译。而信息论学派则从信息论角度出发，认为翻译是一个破解密码的过程——假设我们看到的中文是经过某种加密方法加密后的英文，我们的任务就是通过对大量数据的分析，找出破解密码的方法。早期由于计算机处理能力和数据量的限制，统计方法并不占优。在1954年，Georgetown University和IBM 一起展示了能够翻译49个俄语句子的系统。其实该系统只能翻译250个词，总共就只有6个转写规则…… 然而就是这样一个系统，引发了1956年-1966年期间的巨大的机器翻译泡沫，学者们纷纷开始预测机器翻译很快会得到彻底的解决（是不是有点熟悉的气息？）。

机器翻译的第一个黄金10年如白驹过隙，其中最成功的系统还是前文所诉的GAT系统。经过10年的发展，其系统已经变得相当复杂，包括了复杂的语法分析。当时大部分的机器翻译研究都是由政府资助的（这一情况一直持续到笔者开始机器翻译研究的前五六年），因此在1964年政府成立了一个自动语言处理顾问委员会Automatic Language Processing Advisory Committee (ALPAC)。经过两年的调查，ALPAC发表了其著名的机器翻译研究现状报告，其结论是机器翻译进展缓慢，质量糟糕，价格昂贵，且看不到未来。这一报告刺破了第一次机器翻译泡沫（甚至连带着刺破了第一次人工智能泡沫），使得机器翻译陷入了长达十年的寒冬。在这个寒冬中，失去政府资助的机器翻译研究人员只好转向定制商用系统，基于转写文法（或称为基于规则的方法，Rule-based）的方法往往对特定的定制领域有较好的效果，因此统计方法几乎被抛弃。1967年直到1992年，各种转写文法研究都取得了很大的进展，其基本方法是手写大量的语法解析规则对源语言进行解析，而后用语法转写规则生成目标语言文法，再通过生成规则产生最终文本。这一方法的影响仍然深远，笔者在2007年仍然上过基于语法转写实现机器翻译的课。我们可以将这个时代的机器翻译称作“人工智能”，但是并非“机器学习”，还是处于有多少人工就有多少智能的阶段。

随着电子化的文本语料越来越多，基于语料的机器翻译逐渐占据主流。1993年，IBM的 Brown et al. 发表了The mathematics of statistical machine translation: Parameter estimation。这篇文章奠定了此后20年机器翻译的基础。这篇文章将机器翻译描述为一个信道模型（事实上Weaver在《翻译》中就提出了类似想法），并提出了可行的词到词的翻译模型。这一模型的开源实现GIZA在1999年发表，并在2003年为效率大为提高的GIZA++所取代。笔者在2007年开发的MGIZA++和PGIZA++为GIZA++的并行化版本。这些工具的出现，使得处理大规模的数据成为可能。然而，在词到词模型出现的前10年，并没有获得很大的成功。其原因主要是翻译单元粒度太小，利用上下文的能力过弱。

统计机器翻译的真正崛起，始于Franz Och在2003年的两篇文章Statistical phrase-based translation和Minimum error rate training in statistical machine translation。这篇文章提出了基于短语的翻译模型和最小错误率训练方法。此后直到2015，2016年，这两种方法都是机器翻译的主流方法。2004年，Franz Och加入谷歌，并领导了谷歌翻译的开发。2006年，谷歌翻译作为一个免费服务正式发布，并带来了统计机器翻译研究的一大波热潮。截止2015年，谷歌翻译已经支持了超过100种语言。这个时代的机器翻译质量较以往的方法有了极大的提高，但是仍然有翻译不准确不流畅的问题。随着数据量的增加，系统性能的提高逐渐变得困难。在2012年之后，统计机器翻译逐渐进入了平台期。2013年，在Seattle举行的EMNLP邀请了Brown进行演讲(Brown早已离开机器翻译领域，在金融界取得巨大成功）——当一项技术开始回忆的时候，它就真的老了。2014年，Franz Och离开了谷歌。与此同时，深度学习技术开始兴起，并带来了神经网络机器翻译技术的诞生。

神经网络机器翻译技术仍然是一种基于文本语料的翻译技术，但是采用了完全不同的模型。在神经网络机器翻译技术中，词被映射到高维向量空间的矢量，并通过神经网络映射到目标语言。这种方法解决了传统方法的许多问题，例如调序模型的长度限制等，其流畅性比起以往的方法有极大的提高。2016年，百度，谷歌等公司先后将线上机器翻译系统升级到了神经网络机器翻译系统。由于其质量普遍被认为已经跨过许多应用的实用性门槛，也引发了机器翻译的第二股热潮。这也是我们现在正处于的时代。神经网络机器翻译在许多特定的应用领域终于跨越了实用性门槛。

五、元素周期表发展的几个重要阶段？

四个重要阶段。

以时间为序，将化学元素周期表的发现和发展分为萌芽、突破、发展和展望四个阶段，引用主要史实文献将其串联起来进行解读，以利于周期表的深入教学，并作为相应科学研究之参考

现代化学的元素周期律是1869年俄国科学家门捷列夫(Dmitri Mendeleev)首创的，他将当时已知的63种元素依相对原子质量大小并以表的形式排列，把有相似化学性质的元素放在同一列，制成元素周期表的雏形。经过多年修订后才成为当代的周期表。在周期表中，元素是以元素的原子序排列，最小的排行最先。表中一横行称为一个周期，一列称为一个族。

六、智能信息发展的阶段？

1、起步发展期：1956年—20世纪60年代初 人工智能概念提出后，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序等，掀起人工智能发展的第一个高潮。

2、反思发展期：20世纪60年代—70年代初 人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能期望，3、应用发展期：20世纪70年代初—80年代中 20世纪70年代出现的专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功，推动人工智能走入应用发展的新高潮。人们开始尝试更具挑战性的任务，并提出了一些不切实际的研发目标。然而，接二连三的失败和预期目标落空使人工智能发展走入低谷。

3、应用发展期：20世纪70年代初—80年代中 20世纪70年代出现的专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功，推动人工智能走入应用发展的新高潮。

4、低迷发展期：20世纪80年代中—90年代中 随着人工智能的应用规模不断扩大，专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。

5、稳步发展期：20世纪90年代中—2010年 由于网络技术特别是互联网技术的发展，加速了人工智能的创新研究，促使人工智能技术进一步走向实用化。

6、蓬勃发展期：2011年至今 随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”，诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破，迎来爆发式增长新高潮。

七、高中的几个重要阶段？

高中一共是三年课程，可以分成三个重要阶段。

首先，高一刚开学，第一次月考和期中考试。学生对于高中学习节奏适应性有快有慢，如何快速适应高中学习生活对今后学习有很大影响。

其次，进入高二，数学，物理和化学难度加大，很容易拉开差距。

再次，高三开始高强度复习，查缺补漏，学生情绪波动很大，需要做好心理疏导和安慰工作。

八、我国航空工业发展历经几个重要发展阶段？

我国航空工业发展历经3个重要发展阶段，第一，1970 年中国第一颗人造卫星“东方红1 号”成功升空。

第二，2003 年10 月15 日，中国神舟五号载人飞船升空。

第三，2007年10月24日18时05分，随着嫦娥一号成功奔月。

九、人工智能电影的发展经历了几个阶段？

人工智能电影的发展经历了以下几个阶段：

1. 初期阶段（20世纪前半叶）：在电影史的早期阶段，人工智能的概念并没有得到广泛应用。科幻电影中的机器人和人工智能角色通常被描绘为冷酷、具有超出人类智力的能力，如《大都会》（1927年）中的机器人玛利亚。

2. 机器人时代（20世纪50年代-70年代）：这一阶段的电影将人工智能与机器人联系在一起，开始探讨机器人在人类社会中的角色和关系。例如，《福音战士新世纪剧场版：Air/真心为你》（1987年）中的机器人伊甸园和《星球大战》系列中的C-3PO和R2-D2。

3. 智能计算机与未来思考（20世纪80年代-90年代）：随着计算机技术的发展，电影开始涉及具有智能和学习能力的计算机角色。例如，《2001太空漫游》（1968年）中的HAL 9000和《黑客帝国》系列中的人工智能主体。

4. 人与机器的边界模糊（21世纪初至今）：这一阶段的电影开始关注人工智能在人类生活中的日益普及和影响。故事情节探讨了人工智能与人类之间的关系、道德困境、存在主义等主题。例如，《人工智能》（2001年）中的机器男孩大卫，以及《黑镜》系列中多个与人工智能相关的故事。

需要注意的是，以上阶段仅提供了一个大致的概述，并不能完整涵盖所有的人工智能电影发展历程。随着科技进步和社会变革，人工智能在电影中的表现形式也在不断演变和丰富。

十、党的发展历史经历了哪几个重要阶段？

大致经历了三个时期即革命时期,建设时期,改革时期其中革命时期是指党的成立到1949年中华人民共和国的成立这个阶段，又可以分为土地革命时期,抗日战争时期和解放战争时期。建设时期是1949年到1978年第十一届三中全会的召开，改革时期是十一届三中全会的召开至今