Constructivisms and Relativisms: A Shopper‘s Guide

Diverse forms of constructivism can be found in the literature today. They exhibit a commonality regarding certain classical positions that they oppose - a unity in their negative identities - but a sometimes wild multiplicity and incompatibility regarding the positive proposals that they put forward. In particular, some constructivisms propose an epistemological idealism, with a concomitant relativism, while others are explicitly opposed to such positions, and move in multifarious different directions. This is a potentially confusing situation, and has resulted in some critics branding all constructivisms with the charge of relativism, and throwing out the baby with the bath water. In addition, since the epistemological foundations of even non-relativist constructivisms are not as familiar as the classical positions, there is a risk of mis-interpretation of constructivisms and their consequences, even by some who endorse them, not to mention those who criticize. Because I urge that some version of constructivism is an epistemological necessity, this situation strikes me as seriously unfortunate for philosophy, and potentially dangerous for the practice of education.     

表象训练法在背越式跳高教学中的应用

将表象训练的原理运用于背越式跳高技术的教学过程中,为改进传统的教学方法,提高教学质量进行了有益的探讨和尝试.     

浅析电视广告对儿童成长的影响

随着经济的迅速发展,特别是传播媒介的快速发展,广告的问题日益突出.本文通过一些具体广告案例,分析电视广告对儿童成长的影响,探讨了如何使电视广告“兼具销售效果与社会责任“两大重任,从而促进儿童的健康成长,呼吁社会各界在广告宣传中关注儿童的成长,受益全社会.     

学术期刊开展广告经营的4个认识误区

学术期刊作为我国社会中的一支重要传媒,在传播科技成果、信息、知识中具有举足轻重的地位,但作为广告信息传媒,其作用还微乎其微.这对于我国广告业来说无疑是一种极大的资源浪费.学术期刊广告经营职能缺失,广告经营启动如此困难,原因很多,其中与人们主观认识上存在的4个误区不无关系.     

基于无监督图神经网络的学术文献表示学习研究

学术文献特征表示,是学术文献搜索、分类组织、个性化推荐等学术大数据服务的关键步骤。研究表明,图神经网络能够有效学习文献的特征表示,然而当前研究主要集中在有监督学习方法上,不仅对数据集的大小和质量的要求较高,且学习到的文献特征表示与具体任务高度耦合。基于此,本文将四种无监督图神经网络方法引入学术文献表示学习,从Cora、CiteSeer和DBLP (database systems and logic programming)数据集的引文网络、共被引网络和文献耦合网络中学习文献的表示向量,并应用于文献分类和论文推荐两大下游任务。研究结果表明,(1)深度互信息图神经网络适合于文献分类任务,对抗正则化变分图自编码器则在论文推荐任务上性能更佳;(2)Cora数据集上的结果表明,相较于共被引和文献耦合网络,引文网络更适合于学习通用的文献表示向量。     

质性知识构造与量化知识分析综论:兼论学术对标法理论基础

文章在简要综述知识基因、知识单元、知识表示和知识图谱的基础上,探讨知识的质性构造和量化分析基础,指出知识具有表型(外型)、构型(内型)和量型(量值)三型特征。用逻辑分析法从现象到本质揭示知识表型特征,包括语言文字型、公式符号型和图表图谱型;知识构型可用学科类别和特征概念标识;知识量型可基于数据或信息计算知识量。进一步提出用知识花图式和知识花程式展示质性知识构造与量化知识分析。由知识三型特征引出知识变换三假设以及学术评价"对标法";揭示质性知识构造适合解析静态知识特征,量化知识分析可延伸处理动态知识演化。质性知识构造与量化知识分析同时适用于剖析知识客体和知识主体,并独具学术评价应用价值。倡导通过知识分析创新图书情报学,同时也通过图书情报学促进知识之花盛开。     

基于广告的竞争情报初探

本文从理论和实践两个方面对基于广告的竞争情报作了初步研究.文章首先指出广告信息源对于竞争情报研究的意义,然后回顾了目前学术界和产业界关于基于广告的竞争情报的相关研究和实务的现状,接着论述了广告信息源与竞争情报的关系,并阐述了主要广告内容的竞争情报特征,在这基础上提出了和竞争理论、博弈论、信息不对称理论结合的研究思路,最后对基于广告信息源竞争情报工作和研究的难点作了探讨.     

信息检索可视化基本问题研究

信息检索可视化的基本问题有:信息检索模型、信息内容描述、可视化映射技术、可视化显示技术、全局映射与局部映射、实时可视化和人工参与的可视化等。可根据实际情况合理选择,可选择一种,也可把多种技术组合在一起。表1。参考文献21。     

Inverted Index Compression Using Word-Aligned Binary Codes

We examine index representation techniques for document-based inverted files, and present a mechanism for compressing them using word-aligned binary codes. The new approach allows extremely fast decoding of inverted lists during query processing, while providing compression rates better than other high-throughput representations. Results are given for several large text collections in support of these claims, both for compression effectiveness and query efficiency.     

政府网站信息资源知识元模型与可视化表征研究

[目的/意义]利用知识元模型理论研究政府网站知识服务效果的优化路径,辅以可视化表征技术,以降低大数据环境下政务用户信息获取的操作负载和知识加工的认知负荷。[方法/过程]依据相关知识元模型研究推理出符合政府网站信息资源属性特征的六元组知识元表示方法和四元组知识元本体结构,采用TextRank与HDP算法分别抽取政府网站信息资源关键词和主题词,并由领域专家根据抽取结果确定知识元,构建包含知识元本体库生成和可视化知识服务的政府网站信息资源领域知识元可视化表征模型。[结果/结论]通过政府网站发布的共享单车实例检验知识元可视化表征模型的有效性和可行性,为实现政府网站粗粒度信息服务转向以知识元为单位的细粒度知识服务范式开辟了新的研究思路,可视化知识服务模式增强了政务信息导航的结构化和用户解读领域文本语义的效果。