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91.
谢鸿昆 《河南师范大学学报(哲学社会科学版)》2002,29(1):1-5
“认识之成为可能”不仅取决于主体人的认识能力,更直接地决定于主体预先赋予认识对象的规定性和适当的认识方法。“认识何以可能”包含着认识什么,如何认识,验证及认识的限度何在等具体问题,在对象特性方面,认识要成为可能,其对象就必须是个别存在物及其全体(事实上认识目标却是个别存在物及其全体的一般存在状态和存在方式),从一般认识过程来看,假设是认识的关键环节,是使认识得以跨赵个别与一般,有限与无限之间的逻辑鸿沟的唯一桥梁,验证则是认识的最终决定环节;只有能假设并能被验证的,才是可认识的,假设及其验证是认识方法方面使认识成为可能的基本条件,所有以上这些因素最终将认识限定为人类经验的扩展,限定在可经验领域。 相似文献
92.
文章首先分析了验证性实验过程中的人为因素使实验过程缺乏研究性、探索性,导致该验证性实验颇受诟病而逐渐被弱化,然而验证性实验教学是一种不可或缺的教学形式,对它进行改革是必要的。文章把基于问题式实验教学引入验证性实验教学,对该教学形式进行改革。详细阐述了基于问题式的实验教学及其应用实例,并对改革后验证性实验教学效果进行了定量分析。定量分析的结果说明基于问题式的实验教学改革后的验证性实验教学取得了良好的教学效果。 相似文献
93.
Jonas Richiardi Andrzej Drygajlo Plamen Prodanov 《Journal of The Franklin Institute》2006,343(6):574-595
Speaker verification is a biometric identity verification technique whose performance can be severely degraded by the presence of noise. Using a coherent notation, we reformulate and review several methods which have been proposed to quantify the uncertainty in verification results, some with a view to coping with the effects of mismatched training-testing environments. We also include a recently proposed method, which is firmly rooted in a probabilistic approach and interpretation, and explicitly measures signal quality before assigning a reliability value to the speaker verification classifier's decision. We evaluate the performance of the confidence and reliability measures over a noisy 251-users database, showing that taking into account signal-domain quality can lead to better accuracy in prediction of classifier errors. We discuss possible strategies for using the measures in a speaker verification system, balancing acquisition duration and verification error rate. 相似文献
94.
孙中才 《信阳师范学院学报(哲学社会科学版)》2008,28(1):101-105
从常规科学学科的基本结构出发,讨论农业经济学的科学基础,焦点是其科学活动的内容和方法。讨论结果阐述了农业经济学中数理分析、测度计量与实际验证这3个活动层次的科学性的定义和功能。从而探讨了学科在科学化进展中需要解决的基本问题,强调了学科建设的基本方向。 相似文献
95.
96.
97.
本系统基于实际的企业应用,其目的主要是为计量器具的检定、台账管理提供一个综合的应用平台,达到降低企业成本,减少人为因素对检定计划的误发、漏发和增强台账准确性的目的。本系统利用的是VS2008开发工具和SQL2005数据库,开发过程侧重于存储过程和中间层Webservice的编写和设计。该系统界面简洁,易于操作,达到了设计的目的。 相似文献
98.
对语言的哲学探讨是20世纪哲学的中心任务,其中,"语词的意义是什么"是最重要的话题之一。语言学家和哲学家们围绕着这个问题进行了深入的探讨,发展和构建了意义的指称论、观念论、成真条件论、证实理论等众多的意义理论。但是,在普特南看来,他们都没有很好地说明意义是什么,从而使得语义学理论长期以来一直处于"黑暗"之中。 相似文献
99.
针对科技期刊论文参考文献著录错误较高的情况,提出了核查与校对参考文献的方法:在编辑加工时重视参考文献著录审核和加工;在校对阶段,可运用通读、前后对照、熟记业务内常用信息、利用常识质疑等方法,做好参考文献的校对工作。 相似文献
100.
《Information processing & management》2022,59(3):102927
Due to the harmful impact of fabricated information on social media, many rumor verification techniques have been introduced in recent years. Advanced techniques like multi-task learning (MTL), shared-private models suffer from many strategic limitations that restrict their capability of veracity identification on social media. These models are often reliant on multiple tasks for the primary targeted objective. Even the most recent deep neural network (DNN) models like VRoC, Hierarchical-PSV, StA-HiTPLAN etc. based on VAE, GCN, Transformer respectively with improved modification are able to perform good on veracity identification task but with the help of additional auxiliary information, mostly. However, their rise is still not substantial with respect to the proposed model even though the proposed model is not using any additional information. To come up with an improved DNN model architecture, we introduce globally Discrete Attention Representations from Transformers (gDART). Discrete-Attention mechanism in gDART is capable of capturing multifarious correlations veiled among the sequence of words which existing DNN models including Transformer often overlook. Our proposed framework uses a Branch-CoRR Attention Network to extract highly informative features in branches, and employs Feature Fusion Network Component to identify deep embedded features and use them to make enhanced identification of veracity of an unverified claim. Moreover, to achieve its goal, gDART is not dependent on any costly auxiliary resource but on an unsupervised learning process. Extensive experiments reveal that gDART marks a considerable performance gain in veracity identification task over state-of-the-art models on two real world rumor datasets. gDART reports a gain of 36.76%, 40.85% on standard benchmark metrics. 相似文献