发现抑或人工生成:科学实验与规律的双重关系

自然规律是随着宇宙的演化而自然生成的,而人类能够通过自己的实践活动实现新规律的人工生成。科学实验作为科学研究的重要基础和手段,人们能够通过纯化简化实验发现自然界原本存在的自然规律,也能够通过强化激化及特殊实验和技术科学实验人工生成自然界原本不存在的新规律。人工生成新规律,改变了人与规律关系的传统认识,并使人们充分认识到在科学研究和技术开发活动中,设定新技术目标、加强实验仪器和设备的研制、加强稀有资源的研究开发与保护、加强技术科学研究等具有特别重要的意义。     

Ethics and Artificial life: From Modeling to Moral Agents

Artificial Life (ALife) has two goals. One attempts to describe fundamental qualities of living systems through agent based computer models. And the second studies whether or not we can artificially create living things in computational mediums that can be realized either, virtually in software, or through biotechnology. The study of ALife has recently branched into two further subdivisions, one is “dry” ALife, which is the study of living systems “in silico” through the use of computer simulations, and the other is “wet” ALife that uses biological material to realize what has only been simulated on computers, effectively wet ALife uses biological material as a kind of computer. This is challenging to the field of computer ethics as it points towards a future in which computer and bioethics might have shared concerns. The emerging studies into wet ALife are likely to provide strong empirical evidence for ALife’s most challenging hypothesis: that life is a certain set of computable functions that can be duplicated in any medium. I believe this will propel ALife into the midst of the mother of all cultural battles that has been gathering around the emergence of biotechnology. Philosophers need to pay close attention to this debate and can serve a vital role in clarifying and resolving the dispute. But even if ALife is merely a computer modeling technique that sheds light on living systems, it still has a number of significant ethical implications such as its use in the modeling of moral and ethical systems, as well as in the creation of artificial moral agents.     

高新技术项目投资风险的人工神经网络综合评价模型

高新技术项目投资具有高风险、高收益等特点，科学准确的风险评价对项目投资至关重要。在分析高新技术项目投资风险影响因素的基础上，并根据投资风险分级标准，建立了高新技术项目投资风险进行综合评价的人工神经网络模型，能有效地避免层次分析等传统评价过程中的人为影响。仿真实验表明，采用该方法能获得令人满意的结果。     

吲哚美辛栓剂用于人工流产200例分析

采用吲哚美辛栓剂肛塞用于人工流产前孕妇２００例，观察到可以明显减少流产时各种症状的发生，减轻术中疼痛．与未用药组１００例进行对比分析，Ｐ＜０．０１．不良反应少．并对使用该药的优点进行初步探讨     

合成生命之探索——人造噬藻体

人造生命是多种学科交叉、高新技术集成的系统工程,随着科学技术的发展,特别是基因组全人工合成技术的形成,这个梦想的实现开始变得可能。噬藻体是原核藻类（蓝细菌）的病原,结构相对简单,人工合成噬藻体、阐明其感染并杀灭蓝细菌的分子机制,有望实现对水华蓝藻的噬藻体控制,并可为人工合成更复杂的生命形式奠定理论基础和技术基础。     

RS-ANN在消费信贷个人信用评估中的实证研究

针对神经网络个人信用评估方法训练时间长和网络结构较复杂的缺点,提出基于粗糙集和神经网络的个人信用评估模型。通过对比实验,结果表明RS-ANN模型在个人信用评估中表现出了较优的预测效果;并对如何改进消费信贷中个人信用评估工作提出了一些建议。     

模拟电路故障诊断技术研究

模拟电路故障诊断的研究是新的研究热点。在详细介绍模拟电路故障诊断分类的基础上,然后分析了模拟电路故障诊断的常规诊断方法的原理及特点,并指出了该技术的发展趋势。     

中低技术产业集群中企业产学研合作行为研究

集群区域技术创新活动绩效与官、产、学三方互动配合的契合程度高度相关.本研究以三螺旋模型理论及吸收能力理论为基础,探讨中低技术集群中学研机构的作用,分析了企业产学研合作行为的影响因素.以90家梧州人工宝石产业集群企业为样本进行实证研究后得出结论:中低技术集群中产学研合作是一个包含了复杂联系机制的系统:并非所有的集群企业都可以有效地获取和利用学研机构的知识资源,其根源在于企业吸收能力制约着企业产学研合作的选择行为及创新效率.综合研究成果,探讨了中低技术集群企业深化产学研合作的努力方向及对政府集群政策的借鉴意义.     

人脸表情识别研究的新进展

人脸表情识别是当前计算机视觉、模式识别、人工智能等领域的热点研究课题。它是智能人机交互技术中的一个重要组成部分,近年来得到广泛的关注,不同领域的研究者提出了许多新方法。本文综述了国内外近年来人脸表情识别技术的最新发展状况,对人脸表情识别系统所涉及到的关键技术:人脸表情特征提取和人脸表情分类,分别做了详细分析和归纳。最后,总结了人脸表情识别的研究现状,并指出了其未来的发展方向。     

信任视角下数据智能与专家知识的对比实证研究

[目的/意义]从信任视角对比用户对数据智能与专家知识的感知,有助于了解用户当前对这两类典型的决策信息源的信任状态及差异,进而为数据智能的深化应用、数据智能与专家知识的有效融合提供建议。[方法/过程]基于信任的经典二维度划分,即认知信任和情感信任,设计包含两对、四个潜在变量的测量量表。采用问卷调查法,获取342份有效样本,利用描述性统计和配对样本t-检验方法进行数据分析。[结果/结论]研究发现,用户对数据智能的认知信任显著高于专家知识,而对数据智能的情感信任显著低于专家知识。