青山軒

• after all is said and done

  归根结底

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  风马牛不相及

• (bang) on the money

  不能再对了；非常确切

• black sheep

  害群之马

左、右

一横一撇这个「𠂇」在大部分字中都是从手演化来的，但在这之中，有些是左手有些是右手。

有人问，那这个偏旁是左是右有什么区别吗？有的，区别在于笔顺。左手是先横后撇，右手是先撇后横。

就拿「左」和「右」两个字举例吧，它们在甲骨文中就是一只左手和一只右手，到了小篆里，一个加了「工」，一个加了「口」。

在隶书里，要写这么一只手的话，是先写指头，也就是弯笔，再写主干，也就是直笔。但「右」的这只手往上挪了，逐渐摞到了头顶。右手弯笔跑到了左手直笔的地方，右手直笔跑到了左手弯笔的地方，这才导致了两只手的笔顺不同。

凡例

1. 歸詞牌名為目，按拼音首字母排序；目内按年代先後排序。

2. 每首詞正文前各附有兩個標簽，例：十七 質陌錫職緝 | 17 ik ɨk，前者表示該詞的韻在《詞林正韻》中所屬的韻部，後者表示該詞的韻在 unt 重訂宋詞韻部中所屬的韻部。由於《詞林正韻》是清代總結歸納的，有其局限性，故增加 unt 家韻部以供對照。入聲部表如下：

   《詞林正韻》入聲部	對應《平水韻》部
   十五	屋沃
   十六	覺藥
   十七	質陌錫職緝
   十八	物月曷黠屑葉
   十九	合洽

   unt 重訂宋詞韻部入聲部	參考擬音
   15	it ut
   16	ip
   17	ik ɨk
   18	ɛt at ɔt
   19	ɛp ap
   20	uk
   21	ak

3. 古體詩在換入聲韻前標注韻攝。

4. 詩詞正文中的粗體字為押入聲韻字。

5. 出韻字在句末標明該字所在的韻部。

桂枝香

金陵懷古【北宋】王安石 🔗

十五 屋沃 | 20 uk

登臨送目，正故國晩秋，天氣初肅。
千里澄江似練，翠峰如簇。
歸帆去棹殘陽裡，背西風酒旗斜矗。
彩舟雲淡，星河鷺起，畫圖難足。

念往昔、繁華競逐。
嘆門外樓頭，悲恨相續。
千古憑高，對此漫嗟榮辱。
六朝舊事隨流水，但寒煙衰草凝綠。
至今商女，時時猶唱，後庭遺曲。

引言

这是一个不再有大师的时代。

我想要说的，前人们都说过了；我想要做的，有钱人都做过了。

因此，作为一个籍籍无名的学生，我写在公选课^[1]结课作业里的话，肯定没有一句是新鲜话，也没几句话经得起推敲。即使如此，我也想写点儿上完这个课、读完这本书^[2]的课后感、读后感，权当给自己留个档了。

20251205 论文写作工作坊课后作业

按照课上所学，请你在第一章作业当中，找至少 5 篇自己论文进行精读，然后进行标题和摘要分析，要写清楚。

1. 文章标题用了哪种命名方式？和其他标题的区别和联系。
2. 文章的摘要包含了哪些内容？和常规的摘要区别在哪。

第一篇

[1] Zhang J, Xie Y, Wang Y, Xia Y. Inter-Slice Context Residual Learning for 3D Medical Image Segmentation[C/OL]//IEEE Transactions on Medical Imaging, 2020, 40(2): 661-672. https://doi.org/10.1109/TMI.2020.3034995.

1. 类型：Learning 机器学习
   亮点：Inter-Slice Context Residual 切片间的上下文残差网络
   场景：3D Medical Image Segmentation 三维医学图像分割
   由三部分拼接起来的中规中矩的标题。

2. 摘要包含了研究背景「三维医学图像分割的重要性」、之前方法的不足「DCNNs 精确度不够高」、提出自己的方法「精确分割的 ConResNet」、ConResNet 的结构、实验结果与对比「在脑瘤分割方面比六种顶尖方法更准确」。
   这篇文章主要的创新在于 ConResNet 这一网络，因此在摘要中花大篇幅介绍了网络结构设计。