文本诠释意义饱沃度与诠释典范

"思想单位"是有意义的思维情境,包含情境构作、情境处理与情境融合三个层面。借由"思想单位"研究方法,检视《论语·学而》第一章,指出该章涉及思想单位的问题要素包括有什么、会怎样、是什么三个型态的问题,且隐含着要怎样或应怎样的思考,但缺少了"所以然"的情境处理。通过考察何晏《论语集解》、皇侃《论语集解义疏》、邢昺《论语注疏》、朱熹《朱子集注》及简朝亮《论语集注补证述疏》等,比较各家对《论语·学而》第一章诠释中多层次"所以然"的情境处理及不同的思想单位,根据明晰性、关联性、一致性、解释性、预测性、实用性、合宜性、价值性等判断标准,对比各家诠释意义的饱沃度,进而说明经典诠释典范之特性。

墨家思维方法的发展与应用

本文首先从墨家表达方式所内含的:实况描述、问题解决与理论整合,抽提出一种“用而未讲”的思维方法,相应发展为“思想单位”的三层次:情境构作、情境处理与情境融合。其次,从墨家提问方式加以分析归纳,相应发展出“思想单位”中的纲要性问题:有什么、是什么、为什么、会怎样及要怎样。“思想单位”是具有内容的思维形式,藉由此一方法的操作,可应用于传统文献的解析、诠释方法、教育上思考力、理解力之提升,提供科际整合上的共通架构,以及建立人文学研究成果在评价上,相对客观的评量标准。

VGG16衍射光子神经网络及情境依赖处理

针对电子计算中摩尔定律不断减慢、电子晶体管的规模接近物理极限等造成的计算速度难以进一步提高的问题,提出了一种基于VGG16的衍射光子神经网络(VGG16-DONN)结构。该结构利用光衍射层作为VGG16的光学前端,替换了VGG16中计算耗时占比最大的第一层电卷积层,分别对CelebA数据集和猫狗数据集进行分类(分类精度分别达到86.34%和88.53%),实现了与电子神经网络相当的分类精度。此外,基于此结构,提出了一种面向情境依赖处理(CDP)的VGG16-DONN方法,对CelebA数据集进行分类(平均精度为83.10%),同样达到了与电子神经网络相当的分类精度。不难看出,VGG16-DONN以及其与CDP模块相结合的方式,除了能够借助光计算速度快的优势克服电子神经网络计算慢的问题外,还能够达到与电子神经网络相当的精度,这对于图像处理、医疗、通信等领域都具有重要意义。