产褥热病原发现的方法论模型研究

产褥热的发现一直被当作是假说一演绎模型的经典案例,后又作为最佳说明推理的中心案例。文章比较了假说一演绎、溯因和最佳说明推理几种模型;并从塞麦尔维斯发现产褥热的过程分析其方法论模型,认为其更适合于溯因模型;最后,从案例中理解科学哲学中的一些基本问题。     

溯因推理在人机交互中的作用

从认知心理学范畴内研究溯因推理在人机交互中的应用是近年来认知科学和人工智能研究的焦点问题。溯因是日常推理的一种形式,是人们在不确定的情境下通常会使用的推理方式。溯因能帮助我们更好地理解人机交互的必要条件,以及其在真实环境下较之在实验室环境下发生的概率要高的一个事实。人机交互中应用溯因推理能够增强我们的思维能力和实际行为,同时有助于我们在日常生活和科学研究中发挥创造性以获取更大的自由。     

语义指称论与表征论的对比研究

本文对比分析了两种主要的语义学的研究方法。指称论以客观主义为哲学基础,认为语义是外部世界直接映射的结果,与认知者的百科知识和认知理解过程无关。表征论以认知语义学为代表吸收指称论,认为语义与认知者的经验结构、认知方式、概念框架、范畴形成有密切关系,并提出了经验现实主义。     

语义指称论与表征论的对比研究

本文对比分析了两种主要的语义学的研究方法。指称论以客观主义为哲学基础,认为语义是外部世界直接映射的结果,与认知者的百科知识和认知理解过程无关。表征论以认知语义学为代表吸收指称论,认为语义与认知者的经验结构、认知方式、概念框架、范畴形成有密切关系,并提出了经验现实主义。     

ChatGPT与因果性

ChatGPT是新一代人工智能技术驱动的自然语言处理模型。文章围绕因果性深入讨论了ChatGPT的因果规则、因果表征与因果解释,通过分析ChatGPT因果认知与学习中的底层逻辑得出以下三个认识：一是ChatGPT将相关性作为其底层因果规则,在深度神经网络、大语言模型与统计分析的驱动下,以概率形式实现了因果性在人工智能中的嵌入。二是通过实现对人类因果认知、因果语言与因果推理能力的模拟,ChatGPT在自然语言的生成中拥有了与人类智能相似的表征。三是依托智能生成的计算因果解释和因果涌现解释两条路径,ChatGPT实现了从符号与信息的输入到“数据知识”的输出,并以一种涌现的方式获得新的能力,实现了人工智能领域的“因果革命”,构建出未来人工智能发展的蓝图。     

双关语的显性隐性表述分析

双关语是一种在各种文体当中都可以见到的修辞方式。本文从认知学的角度对双关的操作模型进行解析,运用徐盛桓的“基于心理模型语用推理”理论,探讨对双关语的理解分析和人们运用语言的认知机制,力求丰富和深化对双关语的研究。     

转喻的认知阐释及其间接言语行为推理

转喻在本质上是人们言语行为中很普遍的一种思维认知方式。Thornburg＆Panther从认知的角度提出言语行为脚本模式。这为转喻认知功能提供了理论依据,对间接言语行为研究提出了转喻解释理论,从而揭示了间接言语行为的转喻本质,为间接言语语用推理提供了另一种可行的途径。     

遥感技术在大同矿区地质灾害调查中的应用

煤矿是我国国民经济的支柱产业之一。而采矿引起的一系列地质灾害不仅威胁矿区安全,而且影响和制约着经济的发展,从而引发一系列社会问题和矛盾。大同地区最主要的矿山地质灾害是以煤矿开采引发的地面塌陷。而遥感作为信息获取的快速、有效的工具,具有宏观性好、更新周期快、人为因素干扰小等优点,可以直接为地质灾害监测的决策者提供丰富的客观数据,还可以通过推理、演绎和归纳等科学方法,提炼出需要的科学数据,这样不仅丰富了地质灾害监测决策的技术手段,还大大提高了决策的效率。     

多义动词的认知语义研究——以“Get”为例

多义动词的语义研究很早以前就已经成为语言学关注的一个热点。以传统的结构语义学和形式语义学派为例。结构语义学采用语义成分分析法来研究多义动词的语义。他们认为词义是词的所有特征的总和。形式语义学派认为句法和词义都能用一种精确的理论来解释。显然,这两个学派都带有一定局限性。本文试从认知语言学的角度对多义动词＂Get＂的语义构建过程和构建机制进行分析,总结get不同意义之间的关联性,从而能帮助英语学习者更好地掌握多义动词的使用。     

溯因思维中的概念链接生成

皮尔士等人揭示的溯因推理形式不是形成解释性假说的程序、逻辑运作或逻辑形式,而是假说形成后的论证推理形式。溯因中存在有规则的、连贯的概念链接关系。溯因首先是对所观察到的现象或其部分进行概念化,得到其所属的概念模式;然后根据所得的概念模式在已知领域搜寻与之关联的现象概念模式,得到另一概念模式;后面一个概念模式要么就是观察到的现象的原因假说,要么就是所观察到的对象的属性假说。     

嵌入合作的信息查寻与检索社会认知模型

借鉴认知心理学的研究成果,构建了信息检索的认知过程模型,指出基于认知的信息获取可能是单用户完成,或是单用户通过社会求助完成,或是直接在群体范围完成。把信息查寻与检索认知模型的研究历史划分为个体认知和社会认知两个阶段,评述了两个阶段中的主要理论模型,发现无论个体认知还是社会认知都无法解释说明查寻检索过程中的合作实践。借鉴Ingwersen整体认知观思想,嵌入合作信息查寻与检索过程构建了信息查寻与检索的社会认知模型,并详述了该模型的运行机制。该模型不仅集成了系统导向与用户和认知导向的信息检索研究范式,并为合作查寻与检索找到了合理的学科位置归宿。     

面向知识发现的药物ADMET情报预测方法

【目的/意义】挖掘药物筛选工作中的隐性知识,借助机器学习的预测能力替代生物实验方法,减少制药流程的研发时间和经济成本。【方法/过程】提出一种面向知识发现的ADMET情报预测理论框架,以4种传统机器学习方法和2种集成学习方法,分别构建6种分类预测模型,提取药物的隐性知识,比较不同模型的优越性,评估最优模型的经济价值。【结果/结论】以药物分子描述符信息预测ADMET具有可行性,6种模型性能表现综合排序结果为随机森林、梯度提升决策树、Logistic回归、支持向量机、K近邻、高斯朴素贝叶斯。前沿信息技术能够有效应用于药物知识发现,信息经济学分析可预见创造可观收益,是未来制药工艺降本增效的重要手段。【创新/局限】未来应融合专家知识、追加试验验证、丰富参考指标。     

Design of a model-based online management information system for interlibrary loan networks

The inputs to mathematical models of library operations require periodic updating. The data collection effort necessary for such updating can be quite expensive. However, if the data collected can serve multiple purposes, the costs can perhaps be justified. A management information system offers a vehicle for multiple uses of data and thus, offers an appropriate environment for implementation of models of library operations. Within this paper, the design of a model-based management information system is discussed in terms of mathematical /statistical, information processing, and human factors issues. A prototype system for interlibrary loan networks is discussed.     

永久/暂时模型及信息分享模型下交叉上市公司价格发现研究——基于A+H股上市公司的实证检验

根据Gonzalo和Granger(1995)的永久/暂时模型(Permanent/Transitory)及Hasbrouk(1995)的信息分享模型(Information Share),以同时在A股市场和H股市场交叉上市的公司为研究对象,就A股市场和H股市场的价格发现能力进行了评估。实证结果表明:虽然A股、H股价格存在差异,但是两者的变动存在协整关系且相互进行调整;就价格发现能力来看,A股、H股市场都发挥了重要作用,但是A股市场的贡献要高于H股市场。     

Cognitive systems for intelligent business information management in cognitive economy

This paper will present new theoretical and applied solutions for intelligent data analysis and information management in the fields of cognitive economics. Intelligent data analysis and information management are performed by information systems called cognitive systems, dedicated for semantic interpretation of acquired business information. To interpret the meaning of the analysed data, complex linguistic algorithms must be used, based on which it is possible to find the core information elements for business processes forecasting and economical knowledge management. The presentation of selected methods of semantic data analysis in cognitive economy, which allow to perform both local and global information management forms the main subject of this paper. Here, semantic analysis methods are dedicated to cognitive economics problems, namely the interpretation, analysis and assessment of the meaning of selected sets of economic/financial ratios. The meaning of the interpreted data sets is assessed by analysing the layers of meaning contained in data analysed sets. Obtained semantic information may be used in future business processes evaluation and forecasting.     

外审专家信息的更新与维护

【目的】提出一种切实可行的外审专家信息更新方法,解决稿件送审困难的问题。【方法】 通过分析编委对期刊提出的意见,确定外审专家信息缺失是影响编委送审的主要问题,得出外审专家信息维护的必要性。通过对获取编委信息渠道的讨论及对微软办公软件的研究,提出外审专家信息更新维护的方法。将提出方法用到2013-2014年为IJAC审理过稿件的外审专家数据库上。【结果】为了评估提出方法的性能,定义了信息缺失率和期刊退回率。数据表明,通过提出的信息更新方法,外审专家的信息缺失率为9.14%,即90.86% 的外审专家信息不缺失。IJAC为这90.86% 的外审专家寄送样刊,期刊的退回率仅为0.99%。可以看出,提出的外审专家信息更新方法可以极大地提高外审专家信息的全面性和准确性。【结论】 面对外审专家信息缺失的难题,提出的方法可以有效地解决由于信息缺失导致的稿件送审难题,进而促进期刊稿件质量的提升和编辑部的长远发展。     

知识应用与软件过程的融合

提出了软件过程与知识应用的融合，其作为信息融合时代的一种新模式两者之间相互促进，能整合知识资源、改进企业的软件开发过程，从而提高软件产品的质量。讨论了软件过程与知识应用的融合模式，介绍了软件过程与知识应用的融合实例——知识应用平台。     

共享身体表征：心智阅读起源的具身匹配论

有关人类心智阋读的起源一直是发展心理学与心灵哲学的“难问题”。匹配论作为一种旨在解释该问题的元理论,提出了自我与他人的经验匹配观,但囿于核心机制的匮乏而陷入困境。伴随具身认知科学的兴起和镜像神经元的发现,使得经典匹配论的假设得以在具身认知视角下进行检验。具身匹配论认为人类心智阅读源自镜像系统的“共享身体表征”作用。这种具身化的方式将自我与他人的经验直接匹配起来,并最终实现自我与他人的同一性。     

大数据背景下主流融媒体热点发现机制研究

【目的/意义】为提升主流融媒体意识形态建设和舆论引导能力,解决大数据时代背景下主流融媒体多模态 信息资源管理的困境,构建高效的热点发现机制。【方法/过程】笔者着眼于主流融媒体热点发现需求构建需求体 系,然后利用Scrapy-Redis框架、HBase数据库和MapReduce实现了数据的精准采集、有序存储和高效处理,再基于 多模态信息融合的理念,借助 NLP技术对信息资源的特征进行提取,最后利用 LDA2vec模型和 Single-Pass算法实 现了信息归集和热点的发现与更新。【结果/结论】仿真实验结果表明,本研究所使用的方法,能够较好地实现多模 态信息的归集和热点的提取,效果较同类模型有明显提升。【创新/局限】但是在运用NLP技术处理多模态信息时各 处理环节的衔接尚不够流畅,后续仍需进行改进提升。