机器、思维与信息的哲学考察与莱布尼茨的二进制级数和现代计算机科学的关系

本文的目的在于给出一个简单的论证,机器本身没有智能,但人有智能,所以机器有助于人类的思维,但是我们应该对"什么是信息"这个问题持非常谨慎的态度,因此不仅需要在科学上而且也需要在哲学上需要进一步进行论证,这就是哲学家不可或缺以及国际哲学界何以在新世纪伊始将信息哲学称为第一哲学的理据。与此同时,我们还介绍了莱布尼茨为什么被控制论事后追认先驱的典型并从真理再发现的角度将中国《易经》中的那段"筮法"按照数理逻辑的能行可计算理论而不是按先前数论中的同余式进行了重新解释。最后,从科学史的方面将莱布尼茨的二进算数或二进制级数作了一些比较详细的考察,认为它与现代的计算机科学根本没有任何关联。     

同心合意建圣殿——福州铺前基督教堂新堂建设见证

编者语:今日中国教会在神学思想建设发展下,各地新建、重建教堂如雨后春笋,但我们也看到,某些地方在建堂过程中因为意见分歧而争吵不休,结果教堂未建起,教会則已分裂,众信徒心灵破碎,主的心也因此伤痛.这里我们刊出福州铺前堂的一些建堂经验,虽语言短小朴实,却值得我们各地建堂时注意.     

骨外固定——微创肢体重建的利器

骨外固定以其独特的环形、铰链和螺杆等的简单构型,用于复杂创伤及创伤后遗症,复杂的肢体畸形的治疗,可以获得其他方法不可比拟的效果,堪称肢体重建的一把利器.本文从以胫腓骨中段的短斜型闭合骨折为例,详细阐述了外固定器治疗骨折的优势.以复杂的足踝畸形病例为例,阐释了以Ilizarov技术为代表的骨外固定用于肢体畸形矫正并创造神奇效果的秘密.骨外固定顺应了肢体损伤、肢体畸形发生发展的客观规律,由外而内,提供一个适宜的重建方向,符合生物学要求,可以实现骨与软组织的自然修复与重建.     

骨外固定——微创肢体重建的利器

骨外固定以其独特的环形、铰链和螺杆等的简单构型,用于复杂创伤及创伤后遗症,复杂的肢体畸形的治疗,可以获得其他方法不可比拟的效果,堪称肢体重建的一把利器.本文从以胫腓骨中段的短斜型闭合骨折为例,详细阐述了外固定器治疗骨折的优势.以复杂的足踝畸形病例为例,阐释了以Ilizarov技术为代表的骨外固定用于肢体畸形矫正并创造神奇效果的秘密.骨外固定顺应了肢体损伤、肢体畸形发生发展的客观规律,由外而内,提供一个适宜的重建方向,符合生物学要求,可以实现骨与软组织的自然修复与重建.     

道德困境研究的范式沿革及其理论价值

通过评述道德困境研究范式的发展过程, 系统阐释了经典两难法、加工分离法、CNI模型法和CAN算法的优缺点和理论价值。后来的研究范式均在一定程度上克服了之前研究范式的局限。加工分离法克服了经典两难法的加工纯粹性假设等局限, CNI模型法在加工分离法基础上进一步分离了道德困境决策的多种心理过程, CAN算法则修正了CNI模型法的序列加工的不恰当预设。研究范式的沿革启示研究者综合应用新方法来解决研究争议和重新审视以往道德理论, 合理应用新方法来探索其他具有潜在冲突性的研究议题。总之, 本文为道德困境及相关研究提供了方法学参考。     

如何利用开源工具分析fMRI数据：基于多体素模式的有监督机器学习算法介绍

摘要：目前,多体素模式分析（MVPA）日渐普遍地应用于脑影像研究。近些年,机器学习的模式分类等算法在MVPA方法中被广泛应用,因其具有能够抽取高维数据模式,提高数据利用率的优点。其中一种典型的应用是利用解码的思想来解决神经表征问题,本文主要介绍了利用基于Python语言的工具库中有监督学习算法分析数据的过程。除介绍Nilearn结合Scikit-learn分析数据的步骤外,还比较不同算法的效率,为算法的选择及参数设备提供具体参考。     

“文化唯物主义”辨析

如何构建马克思主义的文化理论,这是时代提出的一个理论问题。或者用法国哲学家加罗蒂的话说:"在今天新的历史条件下所呈现出来的种种文化问题,要求我们进行一种富于创造性的理论尝     

山川胜概应称最 楼阁奇观此独仙——记滇南石屏乾阳山

乾阳山道教活动场所一直香火鼎盛。改革开放以来,石屏道教文化再兴,乾阳山这一道教名山正在逐步重建,相信不久的将来,将重现往日的风采。     

题库结构对原始题在线属性标定准确性之影响研究

目前已有研究证明可达阵在认知诊断测验编制中起重要作用,但迄今为止并没有引起普遍注意。本文主要讨论当题库缺少某些可达阵对应的项目类,对原始题的属性向量在线标定的准确性的影响。本文对含6个属性的独立型结构进行了模拟试验,结果显示：如果题库不充要,原始题的属性标定准确性受到影响,题库中非可达阵中项目对标定有一定的弥补作用。间接印证了可达阵在认知诊断题库起到非常重要的作用。     

认知诊断CAT中项目曝光控制方法的比较

项目曝光率关系到题库建设和测验安全,是计算机化自适应测验(Computerized Adaptive Testing, CAT)需要考虑的重要问题。在认知诊断 CAT 情形下,首先基于传统 CAT 中 a-分层方法的思想提出按项目信息量对题库分层的分层多阶段(Stratified Multistage, SM)选题方法;然后将 SM 方法与项目合格(Item Eligibility, IE)方法相结合得到SMIE方法。在此基础上,开展模拟研究比较SM、IE、SMIE、最大修正优先指标(Maximum Modified Priority Index, MMPI)方法、限制阈值(Restrictive Threshold, RT)方法和限制进度(Restrictive Progressive, RPG)方法的选题表现。总体上,它们的测量精度从高到低依次为IE、SM、SMIE、RT、RPG和MMPI方法;项目曝光分布均匀性的优劣次序为MMPI、RPG、SMIE、RT、SM和IE方法;SMIE和RT方法能较好地平衡测量精度和项目曝光均匀性要求。