论学庸的引诗用诗——《大学》与《中庸》血脉关系的新探讨

关于学庸研究方面的某些基本问题至今聚讼纷纭。采取“二重证据法”的研究方法,即通过详细地辑录二书文本引诗用诗的“文本材料”,并与郭店楚简和上博简文等新出土的“地下材料”相互释证,证实二者均惯用“诗云”或“子曰”的引语样式,而到了孟、荀则改用“孔子曰”的通常写法,文字习惯的演变轨迹,可证学庸有血脉关系。另外二书引诗论诗的在文本内涵上有固定化的趋向;语气与风格类似;在运思方法上,也有极强的脉络性;特别是学庸引诗论诗均注意挖掘“诗”文本背后潜藏的象征因素与抽象含义,注重发挥“诗”中所蕴有的“心性”成分,这与后世笃守古义的训诂考证之学迥然不同,具有重要的思想史意义。     

基于动态最优停止模型的组织学习转换时机

从探索性学习到应用性学习的适时转换有利于降低企业成本,提高企业绩效。本文在分析企业从探索性学习到应用性学习转换过程的基础上,利用动态最优停止模型分析了从探索性学习到应用性学习的最优转换时机的存在性和影响因素。该模型揭示了企业探索性学习成果的创新性程度和知识管理导向等因素与企业从探索性学习到应用性学习的最优转换时机之间的关系。     

一种动态感知器的设计

应用神经网络对非线性过程进行辨识的优点之一是,无需有关被辨识过程的事先假设,因而受到了广泛的注意．多层感知器构成的神经网络是一种常用的静态神经网络,可用于对非线性函数的逼近,但因不含有记忆单元,故难于实现对一些动态非线性系统的辨识．而实际中,对一个有一定因果关系的非线性离散时间系统而言,其实际输出常与系统的输入、过去一定时间上的输入和状态有关,故静态多层感知器神经网络难以对这样的系统进行辨识．一个非线性离散时间系统的输出ｙ（ｋ）是系统实际输入ｘ（ｋ）和过去的输入ｘ（ｋ－ｉ）及输出ｙ（ｋ－ｉ）的非…     

基于项目的学习模式在数字逻辑课程设计中的应用

基于项目的学习模式是一种主动的探究性学习模式．根据“数字逻辑”课程的特点,将基于项目的学习模式应用于“数字逻辑课程设计”中,给出了设计流程,并在教学过程中引入必要的控制,取得了较好的教学效果．实践结果表明：基于项目的学习模式提高了学生学习的积极性和主动性,变被动学习为主动学习,培养了学生在实际工作中的实践能力、应用能力、获取知识的能力、发现并解决问题的能力,促进知识向能力的转化。     

改进的回归型支持向量机学习算法

通过对标准的回归型支持向量机进行改进,得到一种新的学习算法.这种新的学习算法不仅能减少计算的复杂性,提高学习速度;同时在一定程度上能提高回归估计的精确性,特别是用于解决大规模样本问题.     

基于协同工作技术的远程教育平台问题的研究

本文针对远程教学交互有限、不可嵌入的现状,提出了集成化的协同交互概念,基于计算机支持的协同工作（CSCW）群体协同技术,结合视频会议系统,建立虚拟公共区域共享白板、讨论区、批注区,构建分布式集成化的协同工作环境,提供嵌入式虚拟交互平台;融合多媒体压缩传播技术解决高带宽网络实时传输问题;建立教师评价模型,实现智能化评语生成和成绩评定。     

开放式创新模式下组织间知识转移、环境动荡性对企业创新绩效的影响研究

理论推演出开放式创新模式下组织间知识转移、环境动荡性对创新绩效影响的概念模型,并展开实证研究。研究结果表明:组织间知识转移对创新绩效的提升具有显著的正向影响,技术动荡性对企业创新绩效的影响不显著,市场动荡性对企业创新绩效具有显著的正向影响,技术动荡性和市场动荡性调节效应均不明显。深入探讨实证结果的理论与实践意义,提出相应的策略建议。     

基于ART1和FAM神经网络的认知引擎

认知引擎是认知无线电关键技术之一,其核心是利用人工智能算法完成认知学习、推理与决策功能。自适应满足环境变化和用户需求。提出一种基于ART1和FAM神经网络的认知引擎。该引擎基于MATLAB 802.11a仿真平台模拟无线通信环境,通过对环境信息的学习训练,结合信道特征和用户需求推理决策出系统最优工作参数,实现认知无线电自适应配置。仿真结果表明,该认知引擎能有效实现认知无线电学习推理功能,且算法精度和稳定性均优于SVM及BP网络模型。     

基于深度卷积神经网络的肺结节检测与识别

应用卷积神经网络将肺结节从含有背景、噪声的胸腔区域里检测并识别出来。首先,对图像进行预处理,获得肺实质图像。然后,应用Faster R-CNN多特征融合算法检测肺结节候选区域,再利用多角度特征融合方法滤除假阳性结节。接着,通过数据增强法、残差学习法、优化初始参数等对卷积神经网络的性能进行优化。最后,应用迁移学习方法对数据集进行训练,得出最终的检测结果。抽取LIDC数据集中含有肺结节图像数据,检测并识别肺结节的准确率达到98. 1%。实验结果表明,该算法优于其他3类算法,实现了肺结节的精确检测和识别,在保证检测和识别出正确结节的前提下,降低了过拟合率及训练时间,提高了算法效率,研究成果为早期肺癌的诊断提供参考依据。     

系统动力学在国内外的发展历程与未来发展方向

回顾了系统动力学的国内外发展历程,特别是对20世纪90年代以来,系统动力学在宏观领域、项目管理领域、学习型组织领域、物流与供应链领域所取得的成果进行了综述。最后指出了在基于主体的建模,心智模型、制订动态决策与学习,组织和社会的进化等理论领域和模拟软件等技术领域系统动力学未来面临的挑战和发展方向。