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篮网阵容点评:童子军包打天下 卡特唯一老兵
日02:05  
腾讯体育讯 翻看篮网新赛季的花名册,会有这么一些令人哭笑不得的事实。全队年龄最大的成员是32岁出头的纳胡拉,全队只有一人有着10年的球龄,全队80后的成员占到了近4分之3……这些意味着什么呢?意味着篮网是一支彻头彻尾的童子军团。
不过在满足了球迷“我们球队的前景可能非常美好”的幻想后,这支童子军还需正视缺乏经验的现实。大量的菜鸟,准菜鸟和球龄五年以下的新兵,很有可能会在常规赛里被狡猾的老家伙们折磨至崩溃。当然篮网欠缺的不仅只是经验,最要命的还缺乏可以应付群雄的战力!
简单来讲,篮网的问题多如牛毛。杰弗森离去后谁来填补这22.7分的差额?指望与西蒙斯只是一种美好的设想,但账面损失却是实实在在的。同时杰弗森走人还带来一个现实的问题,谁将出任主力小前锋一职?
按照常规用兵来看,西蒙斯理应占据这个位置。但问题在于上赛季由西蒙斯出任小前锋时,的三号位被贬为联盟最差……因此摆在弗兰克面前的有两种方案,一是将卡特移到小前锋的位置,但如此一来势必会牺牲高度;而另一种方案则是让易建联客串这个角色,但如此一来势必又会牺牲速度。总而言之,三号位的软肋,将会成为篮网在新赛季里最大的麻烦。
当然篮网的麻烦不仅只有三号位,在内线如何调配方面,也会让弗兰克抓破脑袋。“卷毛”克里斯蒂奇离开后,篮网内线主要轮换将由菜鸟洛佩斯,准菜鸟易建联和肖恩-威廉姆斯,以及三年级菜鸟布恩组成(斯威夫特和纳胡拉都会成为替补乃至边缘角色)。
在总共四年球龄的四名长人中挑选两位先发,也真是难为了弗兰克,而更让少帅叫苦的是四名球员目前看起来各有长处也各有短处。洛佩斯在斯坦福大学期间很好很强大,但上帝才知道他能否在里也很好很强大;易建联上赛季先抑后扬,其发挥起伏不定简直神鬼莫测;布恩打球很勤勉,也很扎实,但天赋毕竟有限;而威廉姆斯在进攻端无法起到作用,只能充当篮下捍卫者的角色……在这四名功能迥异的大汉中得费心选出最合适球队的两位,弗兰克怎一个囧字了得。
唯一可以让篮网球迷聊以自慰的还数后场。卡特虽已过去式,但至少还具备20+5+5+的能力,他肯定将成为这支球队当仁不让的领袖。而哈里斯尽管被认为缺乏稳定的得分手段,不过其年龄与潜力还是让人相信他会有一个美好的未来。有着哥俩搭档,篮网的后场至少不会像前场那么不堪。同时该队今年夏天还引进了乱战好手杜林,外线炮台海耶斯,并在选秀中摘到了状元罗斯的伙伴CDR(克里斯-道格拉斯-罗伯茨,后场的深度也进一步被充实。
(杨威利)
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Copyright & 1998 - 2018 Tencent. All Rights Reserved周志华 CAIS 大会现场演讲:人工智能的探讨 | CAIS 2017-ZAKER新闻
9 月 12 日上午,南京金秋洽谈会 "2017 中国人工智能峰会(CAIS 2017)" 在南京国际博览会议中心盛大开幕。本次峰会以 " 创新、变革、突破 " 为主题,并设两大主题论坛,共吸引了 30 余位人工智能领域著名的科学家、企业领袖亲临现场,1500 余名专业观众报名参会,雷锋网作为受邀媒体参加了本次峰会并进行了报道。在大会上,南京大学计算机系教授、欧洲科学院外籍院士周志华回顾了人工智能的发展以及机器学习兴起的由来,并介绍了 " 学件 " 的思路。周志华教授称,经过人工智能发展的第一个阶段即上世纪六十年代,机器所具有的推理能力就已经达到了人类的巅峰水平,之后人工智能相继进入知识工程和机器学习阶段。在大数据时代,机器学习得到了长足的发展,直接导致了今天的人工智能热潮。但技术上仍存在诸多局限,为此,周志华教授提出了 " 学件 "(Learnware)的概念,期望经过 10 到 15 年的探索以后进入一个新局面。周志华教授在现场还列举了一组数据,在今年的 IJCAI 大会上,中国本土相关研究论文数录用数量首次超过了美国,占到了差不多全世界三分之一,其中北京占约 30%,江苏省占 14%,居全国前两位。周志华教授认为,江苏有国内前列的人工智能研究实力,同时有国内前列的人工智能产业基础。" 在国内的各个省份里面,同时具有这两个条件的地方并不是很多。"以下是雷锋网根据周志华教授演讲现场记录稿整理的主要内容,已获得大会授权:我本人是从事人工智能方面研究的。经常有人问," 比人类更聪明的人工智能什么时候能够出现?",这样的问题对我们来说非常难回答,这是为什么呢?因为谈到人工智能,其实可以说有两种完全不同的观点,或者说差别非常大的观点。第一种我们把它叫做 " 强人工智能 "。目的是希望研制出和人一样聪明、甚至比人更聪明的机器;另外一种是 " 弱人工智能 ",主要目的是觉得我们人做事的时候很聪明,那么能不能向人借鉴一下,让机器做事的时候更聪明。实际上在人工智能科学界,大家探索的主要是在第二个方面。有一个或许更容易理解的类比:一百多年前,人们看到天上鸟在飞,然后大家就想那我们能不能做一个东西飞起来。后来经过空气动力学研究,现在我们有了很好的飞机。但是如果现在问:这个飞机到底有没有比鸟飞得更好?这个问题可能就很难说了,因为飞机虽然飞得比鸟更远更高,但是未必有鸟飞得灵活。但不管怎么样,我们原来的目的已经达到了,我们已经有能够帮我们飞起来的工具。人工智能做的事情和这件事情非常的相似,就是我们看到有很多智能行为,希望借鉴这些东西做出一些工具,能够帮助我们做更强大的事情,实际上这就是我们真正在研究人工智能的时候所主要考虑的内容。所以人工智能研究的主要目的并不是 " 人造智能 ",而是 "intelligence-inspired computing",智能启发的计算。人工智能的三个发展阶段 搞人工智能的人到底在做什么呢?今天我们一般说人工智能作为一门学科诞生在 1956 年,那时候计算机的能力还非常弱,但已经有很多的学者在想,那么这样计算能力发展下去,我们是不是可以做一些更复杂的事情,那么这些事情到底是什么呢?在那年夏天在达特茅斯学院开了这么一个会议,在这个会议上后来被称为人工智能之父的约翰 · 麦卡锡,为这个学科就起了一个名字叫做人工智能。经过了 60 多年历史,如果从主流研究内容来看,人工智能的发展大概经历这么三个阶段:第一个阶段大概是在 50 年代中期到 60 年代,这个阶段主要是在做逻辑推理。这是为什么呢?大概因为我们理工科的都对数学家有一种自然的崇拜,觉得数学家非常聪明,能够证明一些非常复杂的定理,那这个背后的能力就是逻辑推理能力。所以在那个时候大家就想,如果我们能够把逻辑推理能力赋予计算机系统,那么这个机器做事情就会聪明起来,所以那个时候有很多很重要的研究结果,例如图灵奖得主西蒙和纽厄尔研制出来的 " 逻辑理论家 " 程序就是一个典型代表。那么这样的研究成果达到了什么样的水平呢?在上个世纪有两位伟大的逻辑学家罗素和怀特海,他们写了一本书叫做《数学原理》,用逻辑把整个数学系统建构起来。为了证明这本书里面的定理,他们花了十年时间,而这个程序证明这所有的定理只用了不到两个月的时间,而且其中有一条定理的证明比这两位伟大的逻辑学家证明出来的还要巧妙,更加简短、更加容易读懂。所以我们可以看到,在上个世纪 60 年代,机器所具有的推理能力就已经达到了人类的巅峰水平。但那个时候机器做事情并没有真的变得很聪明,所以大家慢慢地就意识到其实光有逻辑推理能力是不够的,即便是数学家,为了证明数学定理除了要有逻辑推理能力,还要有数学知识。所以人工智能的研究很自然的就进入了第二个阶段,在这个阶段大家就想的是我们能不能把知识总结出来教给计算机系统,所以这就进入了我们所谓的一个 " 知识工程 " 时期,这里面的代表人物例如后来的图灵奖得主,被称为知识工程之父的爱德华 · 费根鲍姆。在这个阶段大家主要做的事情就是希望把人类专家解决问题的知识总结出来,比如说," 如果看到岩石里面渗出红色,那么这个里面很可能是铁矿 ",把这样的知识总结出来,然后编程放到计算机系统里面,由此就产生出很多 " 专家系统 ",确实解决了很多应用问题。但是后来慢慢的大家就发现,要把知识总结出来再交给系统非常的困难。一方面有时候我们人类专家能够解决一些问题,但是这个知识是什么可能说不清楚。有的人类专家可能还不太愿意分享他的知识。然后大家就想那么这时候我们该怎么办?因为我们的人的知识其实主要是靠学来的,所以先驱们很自然地就想到那么我们能不能让机器自动的去学知识,所以从 20 世纪 90 年代开始,人工智能的主流研究就进入到第三个阶段,这个阶段一直持续到今天,就是我们的机器学习阶段。大数据时代的机器学习 所以我们可以看到机器学习最早诞生出来,它是为了解决知识获取这么一个瓶颈而出现的。机器学习的经典定义是 " 利用经验改善系统自身的能力 "。不论什么样的经验,一旦放在计算机系统中,它必然是以数据的形式存在的,所以机器学习要研究怎么去利用经验,他就必须要对数据进行分析,所以这个领域发展到今天,实际上主要研究的是怎么样利用计算机来对数据进行分析的理论和方法。我们可以看到,其实机器学习走上历史舞台是因为要解决知识获取的瓶颈,但恰恰在 20 世纪末,我们人类发现自己淹没在一个数据的海洋里面,我们需要对数据分析,我们需要这样的技术,而机器学习恰恰在这个时候走上舞台了,所以给我们提供了这个机会,我们对他的需求就迫切的高涨。今天我们都说是在 " 大数据时代 ",但其实光有大数据并不意味着得到了价值。大数据就好比是一个矿山,我们拥有了矿山,如果要得到里面的价值,必须要有很强大的数据分析技术,而这个数据分析技术是什么呢?今天我们主要就是要靠机器学习。所以在大数据时代要让数据发挥作用,就离不开机器学习技术。所以可以看到,机器学习已经可以说是无处不在了,不管是互联网搜索还是人脸识别,还是汽车自动驾驶,还是火星机器人包括美国总统大选甚至军队的战场数据情况分析,任何地方只要你有数据只要你希望用计算机来帮助你做数据的分析,你就可能使用机器学习技术。可以说今天我们在这里有这个论坛,是因为人工智能现在很热,而人工智能有这个热潮,其实恰恰就是因为机器学习,尤其是里面的深度学习技术在过去十来年里面取得了巨大的发展,在大数据时代发挥了巨大的作用。我们现在有很多的问题,有很多的企业是基于深度学习技术来做的,它可以解决很多问题,但是大家要注意到深度学习、机器学习、人工智能这三者之间的关系:深度学习是机器学习的一个分支,而机器学习又是人工智能的核心领域,但它并非人工智能技术的全部。深度学习虽然取得了巨大成功,但并不能够包打天下,还有很多其他的机器学习技术在很多方面在发挥作用。机器学习的技术局限与下一步发展关于机器学习下一步发展的看法,下面谈谈我个人的一些粗浅的思考,这些看法很可能是错的,仅供大家批评参考。我们今天谈到机器学习的时候,很多对机器学习熟悉的人会想到什么呢?可能有些人想到的是算法,有些人想到的是数据。我们可以说,今天的机器学习就是以 " 算法加数据 " 这么一种形态存在的。在这种形态下,我们的技术上存在哪些技术局限?我来列举一些。数据需求大首先,我们可能需要大量的训练样本。大家可能说今天我们是大数据时代,那么大量的训练样本这件事情可能已经不再是问题,其实这里面有几个典型的情况能够告诉我们,这其实还是一个很大的问题。首先在有些应用里边,可能我们的样本总量很少,比如说我们在做油田定位的时候,那这个数据必须通过人工诱发地震才能获得,所以你要获得这样的数据成本是非常高的,不可能有大量的数据去用;第二种情况是数据可能很多,但是我们真正关心的很少,比如说我们在做银行的这种欺诈检测的时候,每天一个银行的信用卡交易数据可能有几百万上千万,但是其中真正的信用卡欺诈的数据可能很少;还有一种情况,我们数据的总量很多,但是我们已经标注了结果的东西很少,比如说我们要做软件的缺陷检测,我们有大量的程序代码,但是程序代码里面真正把缺陷标记出来的,这样的数据是非常少的;环境适应弱第二,我们今天训练好了一个机器学习模型,之后环境如果稍微发生变化,就可能导致这个模型失效,至少是大幅度降低它的性能。比如说在我们一个传感器的世界里面,我们放出去一百个传感器,一个月之后有 60 个传感器失效了,这时候我新部署 60 个传感器,那你说我还是一百个,那我原来的模型能不能用呢?很抱歉,这时候模型的性能会大幅度衰减,因为你很难把新的传感器放到原来的位置,它发出来的信号质量和强度和原来也会有很大的变化,这时候我们的模型可能就已经很难适应了,所以这又是一个很重要的问题。可解释性差第三个问题很多人都知道,今天的机器学习系统绝大多数都是黑箱,我们能做出预测,甚至是非常精确的预测,但是我们很难解释为什么做出这样的预测,这就会导致这样的系统在一些高风险应用里面很难使用,比如说我们要做地震预报,我们说明天要地震,请大家撤离。领导肯定会问那你凭什么做出这样的决策?如果这个模型是黑箱,他只能告诉你,我就告诉你肯定是这样,具体什么理由我也不知道,如果是这样的话,谁也不知道是不是瞎蒙的,那这件事情肯定不太容易采纳这个建议。性能差异大这其实还有很多别的问题,比如说今天我们在使用机器学习技术的时候,即使对同样的数据,普通用户所能得到的结果和专家所能得到的结果,这中间的差别可能非常的大,怎么样使用这个数据怎么样使用这个模型,大家的知识和经验的差别会导致结果模型巨大的差异。数据分享难此外还有一个问题可能提到的人比较少,我举一个例子,比如说我们现在有大医院,他有很多的病例数据,如果我们现在要做智慧医疗,那他基于这些数据可能做出非常好的诊断系统。而我们的社区医院的病例数据可能比较少,直接基于它的数据很难做出这样好的模型,现在社区医院说你这个大医院能不能帮帮我?大医院说我很愿意帮你,但是这件事情就算它愿意帮这个忙,可能也很难帮得上,因为一旦它要分享他的病例数据,马上就会涉及到数据隐私、数据所有权、数据保护等等的问题,所以这里面有一个数据分享的墙。学件还有很多其他问题。对于几个每个方面,今天我们都有研究者在做相关的探索,但是如果把所有这些方面割裂的一个一个的去解决,可能就很难摆脱头疼医头、脚疼医脚这样的一种现状。所以我们就想,有没有可能在一个整体性的框架之下全面的去考虑这些问题。最近我们提出了一个想法,我们它叫做学件(Learnware)。这是个什么样的想法呢?很多人可能在自己的机器学习的应用中已经建立了很好的模型,他们也很愿意把这些模型分享出去。那假设我们有一个市场让大家来分享这些模型,以后一个新用户想要做他自己的机器学习应用时,就不用自己从头去建模型,而是可以先到 " 学件 " 市场上找一找有没有合适的,可以拿来用做基础。比如说,用户要找一把切肉刀,那他肯定不会自己从采矿打铁开始重新造一把刀,而是先看看市场上有没有这样的刀,如果有合适的更好,即便没有合适的,比如说找到一把西瓜刀,那他就可以拿回去然后用自己的数据重新 " 打磨 " 一下,可能这就成为很适用的工具了。所以,这个想法的关键是希望能够部分重用他人的结果,而不必 " 从头开始 "。为了达到这个目的,我们设想的学件是由两部分组成,一部分是模型(Model),另一部分是用于描述这个模型的规约(Specification)。模型需要有满足三个重要的要求:可重用性、可演进性、可了解性,规约要能够给模型提供足够的描述。这些在技术上现在大概都有一些初步的想法和探索,今天就不展开了。如果学件真能成为现实的话,可能我们刚才提到的这些问题都可以得到全面的解决。我们期望也许经过 10 到 15 年的探索以后,也许我们机器学习可以从 " 算法加数据 " 这种形态过渡到未来的这么一种学件的形态。最后,因为我今天是代表江苏省人工智能学会,用两分钟谈谈我们江苏省的人工智能事业。我们可以做两个判断,江苏省有国内前列的人工智能研究实力,还有国内前列的人工智能产业基础。在国内的各个省市里面,同时具备这两个条件的地方并不多。下面给大家看几个数据,是关于人工智能研究力方面的一点反映。在 2017 年的国际人工智能领域的顶级会议 IJCAI 上,我们中国本土单位的录用论文数首次超过了美国,这个里面各个省区的分布,北京大概占 30%。江苏省 14%,居第一和第二位。我们再看看过去这几年发展增长的速度,中国计算机学会人工智能大会在 2013 年的时候,北京录用论文是江苏省的两倍多,2017 年江苏是北京的两倍,这在一定程度上反映出过去这么几年的时间里面,江苏的人工智能基础人才发展可能有一个快速的增长。江苏省人工智能学会 8 月 28 号在省科协指导下成立,得到了省科技厅、经信委、民政厅等很多单位以及高校科研院所和企业的支持,也反映出各方面对人工智能事业的发展非常重视。在人工智能时代什么东西最贵?什么最缺?答案大家都很清楚,那就是人工智能人才。可以说,有多好的 " 智能人工 ",才可能有多好的 " 人工智能 "。江苏省在这方面有很好的基础,所以我相信江苏的人工智能事业前途应该一片光明。谢谢大家。(雷锋网整理)
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沧州武术节:沧州武术节-简介,沧州武术节-背景_沧州武术节
本文话题:沧州武术节,传统文化,物质文化遗产河北沧州武术节在1989年10月中旬创办首届,以后每年金秋季节举办一届,至2003年已举办了七届。沧州武术节是全国举办武术节最早,而且经验最丰富,比赛表演项目最多的一个群众性武术节日,在海内外有较高的知名度。沧州武术节_沧州武术节 -简单介绍河北沧州武术节在1989年10月中旬创办首届,以后每年金秋季节举办一届,至2003年已举办了七届。沧州武术节是全国举办武术节最早,而且经验最丰富,比沧州武术节赛表演项目最多的1个群众性武术节日,在海内外有较高的知名度。沧州历届党委、政府高度重视武术工作,武术节活动已连续举办了七届。本届武术节由原来地方单独举办升格为国家和省市联办,主要活动有“中国武术散打王擂台赛”、“中国舞狮南北狮王争霸赛”,配套活动有“中国沧州武术资源开发论坛”、“沧州武术交流展示大会”,共3大类六项活动。本届武术节采取政府办节、市场运作方式进行,在弘扬武术文化,盘活武术资源,做强武术产业的同时,努力提升沧州城市品位,促进对外开放和招商引资,拉动经济和社会发展。沧州武术节融武术、文化、经济为一体,重点突出沧州传统武术的特点与优势,充分体现武术节的群众性、传统性、学术性与国际性。历届举办节日邀请原苏联、美国、比利时、日本、新加坡、香港等国家和地区的武术界朋友,参加“传统武术国际恳谈会”、经贸洽谈会、名优特产精品展销会、国际精武联谊研讨会、武术竞技赛、表演赛等各种活动,提出弘扬“爱国、修身、正义、助人”的精武精神,发扬“精武一家”的优良传统,扩大了沧州“武术之乡”的影响。沧州武术节_沧州武术节 -背景沧州是全国唯一地市级武术之乡,这里武术发展历史悠久,拳械门派众多,名家名师辈出,群众基础雄厚。在南莆田、中登封、北沧州的中国武术发展大格局中占有重要地位。“武健泱泱,拳涛滚滚”是沧州习武盛况的生动写照,“镖不喊沧”让沧州武术名闻遐迩,霍元甲、王子平、佟忠义等武林豪杰将沧州武术推向极至。近年,沧州武术进1步弘扬光大,目前全市武术馆校达600多所,习武人数上百万,武术这一特有的传统文化体育项目,已成为宣传沧州、推介沧州的名片。沧州武术节_沧州武术节 -特点沧州武术节最突出的特点,就是每届武术节开幕的前一天,要举行盛大的武术环城游行。在各单位体育团体组织的彩车上,扮演者手持刀枪剑棍,表演各式武术动作,老拳师们披红戴花,接受节日的祝贺;全城各中小学的武术爱好者组成方阵表演武术套路,街道两旁人山人海,锣鼓喧天,浩浩荡荡的队伍首尾相连,犹如一条彩色缤纷的武术长龙贯穿沧州全城,从中可以看出沧州人民对武术的热爱是何等的深厚。练武、尚武精神已蔚然成风,习武人数已达30万,规模性武术学校如沧州林冲武术学校等有3所,大小拳社近百家,武术被列为中小学校体育课教学内容,占全年体育课课时的1/4,参加武术活动的学生超过19万,占在校学生的90%,有300多所中小学建立武术队。街头巷尾、公共场所从早到晚,无论是年近花甲的老翁,或是几岁的幼童,都会玩刀枪剑棍,他们平时练武,既强身又是1种特殊爱好。沧州武术流传至今,与当地党政领导重视和祖祖辈辈的言传身教是分不开的。沧州武术节_沧州武术节 -发展战略沧州始终不渝地把武术作为得天独厚的文化品牌来经营,但效果不理想。无论是作为1个经济门类的总体规模而言,还是自身特质上衍生开来的社会效果,都差强人意。当然,在国内外重大比赛中取得若干奖牌,也显示出沧州深厚的武术文化底蕴和强劲的实力,像过去一样在武林中独具风采,然而从这恰恰反衬出武术这张牌还没有打好,还没有找到武术与市场经济、时代文化共同繁荣的路径。武乡感受压力近年来,国内外成功举办的一系列关于武术的重大活动,使一些地区和人物名声鹊起,收到了不菲的经济和社会效益,切实使我们作为全国惟一一家地级武术之乡的紧迫感和压力感倍增。当今,发展已经不是逆水行舟不进则退了,而是小进、慢进也是退。产生这种现象的根本原因就是在市场经济条件下,资源的流动性发挥得淋漓尽致,有资源的地方未必有优势,没有资源的地方却可以通过恰当的运作,无中生有,变得后来居上,更加强大。最起码现在沧州武术还远没有对社会形成足够的影响力,更谈不上带动其它行业,开创繁荣和发展的新局面。山东、河南等地武术运动的开展,在声势和实际效果上,已经对我们形成了强大的压力。   去年以来,市委、市政府决定在全市实施“迎接‘两节’,开展‘五城同创’”活动。武术节,再一次承担起展示沧州文化和当代沧州人精神风貌的重任,也将带着沧州人的梦想,对市场经济条件下的社会发起新一轮的冲击。节会经济已经成为21世纪新兴的产业经济。以文化为底蕴为基础的成功的节会经济,不仅可以提升一座城市的形象,扩大影响,更能刺激经济,产生良好的经济与社会效益,推动城市全面发展。如何使这次机遇转化为武术发展的新成果,以及举办1个什么样的武术节,如何办好武术节,并由此带动全市人民进1步增强自信,拓展思路,推动2个文明建设,就成为全市人民1个重大命题。政府担当“导演”举办武术节,政府肯定要充当第一责任人的角色,除此之外没有任何组织与机构能够负起这样巨大的责任。但第一责任并非全部责任,真正负好了第一责任,也并不意味着整个节日就能够办好。事实上过来几届武术节,都是由政府包打天下。以至于很多人都将这一责任全盘归到政府头上。花钱多少、热闹与否等等,全在政府。甚至断章取义地与外地举办的这节那节相比较,归结到人家花了多少钱,咱们才花多少云云。至于效果,初衷是否实现,倒很少问及。   办节不是花钱买热闹,更不是满足虚荣心。是让武术等陪伴了我们若干斯年的优秀文化现象,能够在新的形势下掀起发展与繁荣的新高潮,从而带动本地人的全面进步与发展。武术节真正的主角,是武术,是整个社会,而不是政府。政府的作用就是搭起台子,当好导演,制定规范并且模范地执行规范,让武术有秩序地唱大戏,而不是由政府来包打天下。北京的国际服装节、青岛的国际啤酒节等,之所以具有国际影响,正在于其确立了“政府引导,企业承办,市场运作,社会参与”的模式,遵循了节庆市场的规律。这样,行政主导变为市场主导,政府在宏观上加以引导,强化服务,为整个节日打造良好环境和氛围。民间各路豪杰,则各显神通,充分发挥创造精神,使节日始终在保持广泛参与性、足够的娱乐性、观赏性,独特的文化内涵得以弘扬。商家赢利、百姓受惠。这样,就产生了旺盛持久的生命力。
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