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来源:一分彩2022-09-11 17:48

  

宋词和宋代词人,真的很有趣!******

  中新网北京10月14日电(记者上官云)《清平乐》《梦华录》……近年来,随着上述影视剧的热播,宋代的习俗、风土人情等成为人们关注的热门话题。

  宋代的衣食住行是怎样的?中央民族大学文学院副教授、《宋词里藏着故事(二)》作者之一黄鸣认为,很多宋词中记录了宋代生活的片段,也反映出了作者的性情。

  就像苏轼,性格中既有儒家那种传统的责任感以及刚直的品性,为人又乐观豁达,是中国古代儒释道三家贯通的代表性人物。他懂生活、热爱生活,还发明了赫赫有名的“东坡肉”,流传至今。

制图:张舰元图片来源:中国新闻网 制图:张舰元

  淡泊名利的林逋

  “疏影横斜水清浅,暗香浮动月黄昏。”这首脍炙人口的《山园小梅》,作者就是宋代词人林逋,“梅妻鹤子”的典故也与他有关。

  “宋代初年,林逋生于吴越之地,从中年起就隐居在杭州西湖边的孤山中,二十年不入城市。”黄鸣说,林逋将整个人生都寄寓在了青山之中,真正拥有一种淡泊名利的个性。

  多年来,林逋一直不仕不娶,终生只爱两件事:一是种梅花,一是养鹤。“世人送了个一个雅号‘梅妻鹤子’,他做了一辈子的单身隐士。”黄鸣解释。

  林逋对梅花的推崇,也可以让人们看出这位隐士人品的高洁。《山园小梅》不过寥寥数语,形神兼备地写出了梅花的丰姿,堪称咏梅绝唱。

  “宋仁宗曾征召林逋入朝为官,但他固执的拒绝了一切头衔,宋仁宗只好惋惜作罢。在我看来,林逋的隐居是真隐。”黄鸣说。

  苏轼性格中的豁达与责任感

  说到宋代词人,必定会提到苏轼。黄鸣认为,苏轼性格中既有儒家那种传统的责任感以及刚直的品性,为人又乐观豁达,是中国古代儒释道三家贯通的代表性人物。

  比如,苏轼被贬到南方,岭南有瘴气,但他在给参寥子的信中说“北方何尝不病”,黄鸣认为,这说明了苏轼的豁达,“他还写道,‘参寥闻此一笑,当不复忧我也’,很想得开。”

  黄鸣觉得,今天我们仍然可以从苏轼的为人、著作中得到启示。比如现代社会生活节奏快,压力大,很多人心理上会出现难以调适的紧迫感,但苏轼恰恰就是最会调理心情的那个人。

  “他很善于给自己减压。被贬到黄州时,有一次苏轼和朋友去沙湖游玩,看到一条小溪,水往西流,他很快心有感悟,写了一首著名的词。”黄鸣说。

图片来源:中国新闻网 制图:张舰元图片来源:中国新闻网 制图:张舰元

  这首词中提到,“谁道人生无再少,君看流水尚能西,休将白发唱黄鸡。”黄鸣说,在苏轼看来,就算我们年纪大一点,也不必因为一时的挫折放弃希望。

  黄鸣还讲了另外一个故事。苏轼住在惠州嘉佑寺时,曾在松风亭附近散步。他想去看看这个亭子,但距离尚远,自己又走得很累。是一口气走到松风亭再休息,还是原地休息后再走?纠结之后,他想通了:想歇随时就可以歇,何必执着于去松风亭再休息呢?

  “生活中,我们往往觉得要不达目标誓不罢休。但苏轼给我们一种启发,随时都可以休息,这是为了更好地实现目标。由此可以看出,苏轼对生活真意理解得非常深刻。”他说。

  一位热爱生活的词人

  其实,苏轼本身就是一个很有趣的人。在网络时代,与他有关的话题也时不时登上热搜。

  “少年时代,苏轼读书相当勤奋。”黄鸣说。现在有的家长会因为孩子淘气、不听话而头疼,苏轼、苏辙小时候也有类似的情况,苏轼的母亲程夫人却很好地解决了这个问题。

  程夫人采用的是言传身教法:她经常叮嘱家中的小孩与仆人,不要捕杀鸟雀。长此以往,苏家宅院里的鸟雀都不怕人,将巢筑在花木的低枝上,珍贵的桐花凤鸟也成群结队而来。

  她也极有原则,家中仆人在租来的宅子内偶然挖出两个大罐子,想要打开,程夫人连忙制止,并令仆人原地埋藏。这些事情春风化雨般地被年幼的苏轼看到,终身铭记。

  “在历史上,苏轼确实有点‘大嘴巴’,得罪的人很多,这也是他后来被贬时,那么多人落井下石的原因之一。”然而黄鸣认为,这也证明了苏轼是个敢言敢说、有原则的人。

  总体来说,苏轼懂生活、热爱生活,在黄州时没什么钱,就去买便宜的猪肉,顺便发明了一种烹饪方法,就是赫赫有名的“东坡肉”,流传至今。

  宋词中的衣食住行

  实际上,很多宋词作品往往是作者真性情的自然流露,也展示出他们最贴近生活的一面,默默地记录了宋代生活的许多片段。

“宋词里藏着故事”系列。图片来源:出版社供图“宋词里藏着故事”系列。图片来源:出版社供图

  “唐宋女子喜欢穿大袖衫子,宋代理学兴起,风气相对保守一点,女子一般会在这种衫子里加一层夹衫。”黄鸣说,李清照写过一首《蝶恋花》,其中便提到“乍试夹衫金缕缝”。

  黄鸣介绍,再比如说,女性爱美,喜欢留指甲、染指甲,这在古代也是一种装饰风俗。著名的“守宫”,就是一种染指甲的染料。南宋词人刘克庄有一首咏海棠的词,就提到“滴尽守宫难可染”。此外,凤仙花也可以用来染指甲,在宋词中也有反映。

  “像发髻样式、簪钗、步摇,以及脂粉、戒指、玉佩等等,这些在宋词中都有反映,可以说,宋词中所记载的事物,就是当时人们生活的一部大百科全书。”黄鸣称。

  在今天,读宋词、了解宋代词人的故事有什么意义?在《宋词里藏着故事(二)》中,黄鸣写道,“这一个个历经千百年而历久弥新的词人形象,能启发我们的文思,壮大我们的胸怀,开阔我们的眼界——原来这人世间,还曾有这么一些有趣的灵魂存在过。”

  “古人和我们的生活相差较大,但很多情感是共通的,当你通过他们的作品,看到各种各样的人生,就有可能忽然被某种似曾相识的情感击中内心,也能得到一些启发。”黄鸣称。(完)

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                                                                                                                                                                                                                                                    医学手术通常要求高精度操作。以玻璃体视网膜眼科手术为例,理想手术操作精度要求为10微米,是头发直径的1/8。而医生手部物理抖动幅值一般为100微米,这意味着完成一台高精度手术对医生的要求极其苛刻。

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                                                                                                                                                                                                                                                    配备机器视觉、图像识别等技术,动车组检测机器人已经拥有了动车一级检修作业能力。

                                                                                                                                                                                                                                                    它由检测机器人、中心服务器、手持移动终端、列位检测和信息管理平台等五大模块组成,可全自动检测所有型号动车组车底和转向架可视部件,具备数据无线传输、故障自动判断等功能,作业效率是人检的2.75倍。

                                                                                                                                                                                                                                                  图源:pixabay

                                                                                                                                                                                                                                                    05

                                                                                                                                                                                                                                                    做刑侦

                                                                                                                                                                                                                                                    日本机器人公司SBRH研发了一款机器人Pepper,可以对人类的面部表情进行识别和解读,与人脸识别技术相伴而生。通过对人类情感甚至是心理活动的有效识别,使机器人获得类似人类的观察、理解、反应能力,可应用于机器人辅助医疗康复、刑侦鉴别等领域。

                                                                                                                                                                                                                                                  图源:中国机械工程学会

                                                                                                                                                                                                                                                    06

                                                                                                                                                                                                                                                    助行走

                                                                                                                                                                                                                                                    2014年,世界杯开幕式首次由一位瘫痪少年负责开球。这位少年借助先进的机械外骨骼结构,通过大脑意识从轮椅上站起来大脚开球。

                                                                                                                                                                                                                                                    机械外骨骼结构被视作“可穿戴的机器人”,兼具有机器人的智能性与人体骨骼的仿生性:外骨骼通过各类传感器探测脑内电极和肌肉电信号,将活动信号传输给机器人,机器人再进行具体的机械动作。

                                                                                                                                                                                                                                                  图源:环球网

                                                                                                                                                                                                                                                    07

                                                                                                                                                                                                                                                    做清洁

                                                                                                                                                                                                                                                    目前使用最普遍的是清洁机器人。随着技术的迭代升级,清洁机器人的功能逐渐多样化,也可以满足多样化清洁需求,已经应用至交通枢纽、写字楼、园区等诸多场景。同时,清洁机器人的产品品类也日渐多元化,除了可以地面清洁之外,还出现了泳池清洁机器人以及解决幕墙清洗难题的高空清洁机器人

                                                                                                                                                                                                                                                  图源:pixabay

                                                                                                                                                                                                                                                    08

                                                                                                                                                                                                                                                    忙配药

                                                                                                                                                                                                                                                    零售药店沃博联(WBA)正在研究使用机器人技术来配药。目前该公司配置了9个自动化“微型配送”中心,机器人可以配制80种不同的药物,为2000多家药房提供支持,每小时最多可以处理300张处方的配药,这与一家人手充足的药房一天配药数量相同。

                                                                                                                                                                                                                                                    这不仅是为了节省劳动力成本,还可以缩短病人在药房里的等待时间,药剂师可以投入更多精力为病人提供咨询服务,处理紧急处方需求等。

                                                                                                                                                                                                                                                  图源:pixabay

                                                                                                                                                                                                                                                    09

                                                                                                                                                                                                                                                    进厨房

                                                                                                                                                                                                                                                    美国连锁餐厅Chipotle Mexican Grill (CMG)最近开始在洛杉矶测试机器人Chippy,这款机器人专门用来制作玉米片。它能把玉米片浸入热油中,搅动油锅中的篮子,然后用盐和酸橙调味。CMG首席技术官库尔特·加纳(Curt Garner)称,虽然仍然需要人工打包和上菜,但在订单激增的午餐高峰期机器人是不可或缺的。

                                                                                                                                                                                                                                                  图源:pixabay

                                                                                                                                                                                                                                                    10

                                                                                                                                                                                                                                                    帮搜救

                                                                                                                                                                                                                                                    哈佛大学的研究人员从蚂蚁中获得灵感,利用“光激素”设计出一组机器人RAnts。这种机器人可以相互响应,协同工作,并对环境做出反应。RAnts 仅通过简单的本地规则进行编程,遵循光敏场的梯度,避开光敏素密度高的其他机器人,并在光敏素密度高的地方捡起障碍物,然后将它们扔到光敏素密度低的地方。

                                                                                                                                                                                                                                                    根据这些规则机器人可以实现复杂的集体“越狱”行动,并在未来应用于解决复杂的问题,如建筑、搜救和防御。

                                                                                                                                                                                                                                                  图源:网络

                                                                                                                                                                                                                                                    机器人的功能多样化离不开其3D视觉系统、位置测绘以及机械工程的进步。“集群智能”(swarm intelligence)也越来越帮助机器人共享任务并一起工作。此外,通过5G或Wi-Fi网络连接,可以实现对机器人的远程监控、编程和故障排除。

                                                                                                                                                                                                                                                    知识的量化与技术的进步不断为机器人带来新变化,而对于人本身而言,其最宝贵的智慧与灵性终究不可量化。如何做好机器与人的协同共生是未来我们共同面对的课题。

                                                                                                                                                                                                                                                    审核:张宁 策划:李政葳  撰文:穆子叶 编辑:李飞

                                                                                                                                                                                                                                                    参考 |新华社、参考消息网、科学网、科技日报、虎嗅

                                                                                                                                                                                                                                                    (文图:赵筱尘 巫邓炎)

                                                                                                                                                                                                                                                  [责编:天天中]
                                                                                                                                                                                                                                                  阅读剩余全文(

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                                                                                                                                                                                                                                                  2024-02-23
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                                                                                                                                                                                                                                                  2024-01-25
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                                                                                                                                                                                                                                                  2023-09-13
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                                                                                                                                                                                                                                                  2024-05-27
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                                                                                                                                                                                                                                                  2024-02-01
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                                                                                                                                                                                                                                                  2024-02-15
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                                                                                                                                                                                                                                                  2023-07-17
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                                                                                                                                                                                                                                                  2023-08-03
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                                                                                                                                                                                                                                                  2023-09-15
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                                                                                                                                                                                                                                                  2024-05-14
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                                                                                                                                                                                                                                                  2023-08-14
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