从接受美学看古诗英译中的创造性判逆

我国的传统译论受传统美学文论的影响,从文本出发一味追求译作文本与原作本文的全方位的契合,这实际上只是一种幻想。勃兴于20世纪60年代,以姚斯(Robert Jauss)和伊瑟尔(Wolfgang Iser)为代表的接受美学冲破了传统文论专注于作者与作品的研究樊篱,第一次从本体论的高度提出了以往被忽视的读者与阅读接受的问题。从接受美学的角度来研究古诗英译中的创造性叛逆只不过是跳出了过去以原文文本为中心的研究范式,给翻译研究一个新的视角。     

体系工程“钻石”模型与数智孪生

 基于复杂事物演化发展的视角，阐述了体系的产生背景与概念定义，分析了体系概念里主体、关系与环境的内涵，并对系统与体系进行了比较。阐述了对体系工程的认识与概念定义，提出体系工程“钻石模型”方法与基于信息活动的体系结构框架，介绍了其基本内涵、实施过程与治理机制。基于现代科技发展趋势，提出了数智孪生概念框架，阐述了数智孪生的内涵意义，探讨了数字智能时代体系工程的发展方向。     

既判力与民事诉讼终局程序问题探析

既判力的不确定性,是民事审判不公正的主要表现之一,而审级制度及再审程序的缺陷,则是导致既判力不确定的主要原因。应对审级制度和再审程序进行改革,建立有条件的三审终审制度,从而完善我国的民事诉讼程序制度,确保司法的公正。     

论预决事实的适用

预决事实作为民事证据使用有其特殊性，按照我国法律规定及既判力理论，对预决事实的特别适用主要体现在刑事判决和民事判决对民事诉讼的预决关系中。     

关于广义积分的判敛

文中针对广义积分比较判敛法的弱点，提出了根值判敛和数值判敛方法。     

群智演化协同计算的研究进展与趋势

群体智能是通过聚集群体智慧协同求解大规模复杂问题的智能方法,其思想最初源于对自然界中社会性生物群体智能行为的模拟。群体生物通过分工合作、相互协调、协同演化,可涌现出整体性的智能行为,完成复杂任务,具有高度的自组织、自适应、自学习能力。受此启发,国内外学者运用数学和计算机工具对群体智能行为进行模拟,从不同角度发展了一系列群体智能涌现与演化的机理和模型。近年来,随着互联网的发展,人类社会基于物联网的群智协同和演化现象进一步拓宽了群智演化计算的范畴,呈现出广阔的应用前景,也对群智演化的理论模型和应用提出了新挑战。2017年,《新一代人工智能发展规划》明确将群体智能列为需重点发展的人工智能理论与技术方向之一。文章将从生物群体、智能体群体和人类社会群体等不同视角,从群智演化协作的模型和机理、群智演化协作的组织结构、群智演化协同决策及群智演化协同计算的应用等角度,总结群智演化计算的主要研究问题,对国内外的最新研究进展进行综述和对比分析,并对该方向未来的发展趋势和主要科学问题进行展望。     

群智感知网络研究现状与发展

群智感知网络由于能很好地解决大规模感知网络中部署维护成本高这个关键难题, 近年来成为物联网研究的热点。笔者主要对群智感知网络的最新研究现状进行综述。阐述了群智感知网络的基本定义、起源和架构, 分析了其特点以及与传统感知网络的区别与联系; 分别从环境感知、公共基础设施感知以及社会感知3 方面对群智感知网络的研究现状进行总结; 分析和指出了群智感知网络未来3 个重要的研究方向和挑战, 为深入研究提供参考和借鉴。     

一般对称型的Cheeger不等式和谱隙存在性判准

就一般对称型建立Ｃｈｅｅｇｅｒ不等式和谱隙的存在性判准。     

意境生成：意象选择与悟觉思维——现代派诗歌的古典阐释

意境的创造，在中国传统诗歌中是一个重要的美学追求。戴望舒、卞之琳、何其芳为中心的“现代派”诗歌，根植于中华民族的传统文化，尤其是传统诗艺，以中国艺术传统固有的价值标准和审美趣味为基础，在现代新诗中重构东方式现代诗的意境。首先表现为对意象的注重。运用感性形象烘托暗示人类心灵情思，摈弃架空的理想抒情。在意象选择上表现出浓郁的古典特色，创造了不言情而情自无已的诗歌境界；同时在意境构建中承继传统意境创造中的悟觉思维：以象为基础、情为中介、理趣为归宿。达到“诗情智化”，是对古典诗歌精髓继承中的现代性超越。     

基于用户分类可靠性的群智感知任务分配机制研究

群智感知系统利用智能移动终端上的传感器,可以快速、便捷、低成本地收集到大量的数据.任务分配是群智感知中的关键技术,然而现有研究对用户的可靠性问题考虑不足,所设计出的分配机制难以满足实际系统的需求.针对该问题,文章假设用户所提交的数据可能是不可靠的,且同一个用户完成不同类型任务的可靠性也有差异.所设计的机制迭代进行,每次迭代以实现数据消费者的最大最小公平作为优化目标,贪心地选择一个任务与用户完成匹配,直到所有数据消费者的收益均无法提高为止.在每次任务完成后,所设计机制还会根据用户所提交的数据质量不断更新用户的分类可靠性.最后,通过仿真实验验证了所设计机制的有效性.