胡塞尔是表征论者吗?——一个重审

为了克服意识的“困难问题”,当代表征论者把现象属性奠基在意向属性之上:弱表征论者认为现象属性随附于意向属性;强表征论者则把现象属性等同于一种意向属性。就具体的观点而言,胡塞尔的意识现象学虽反对强表征论者的主张,但仍能与弱表征论者达成一致。胡塞尔还依据特定的桥接法则来阐明意向性和现象意识的关联。

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。

方言词汇对指称论与表征论的适用

当今语义学的研究方法主要有两种：指称论和表征论。指称论认为，语言和现实存在直接关系；表征论则认为语言和现实之间还有．一个层面——心理表征。指称论强调语言与外部世界的关系；表征论强调语言与概念结构之间的关系。该文以山东部分地区方言为例来说明指称论与表征论并不是完全分离开的。

义学研究中指称论和表征论

指称论认为语言和现实直接相关,把一个词与现实世界联系起来的行为就是意义,表征论则认为在语言和现实之间还有一个层面—心理表征层面。指称论和表征论是语义学研究的两条思路,二者各有所长,相互补充,共同促进语义学的发展。

如何成为一名反表征论的实在论者?--经由语用中介的表达论策略

表征论认为心灵内的观念是关于外部世界中事物的表象,在此意义上,表征论必然预设承诺外部世界实存的实在论立场。将表征论和实在论捆绑在一起的通常理解是值得商榷的,我们可以在反表征的意义上成为一名实在论者。早期维特根斯坦在《逻辑哲学论》中试图分离表征论和实在论,其策略是用纯粹形式化的命题图画来“显示”世界,其问题在于无法直接谈论外部事物,认为任何试图超出思维范围外的“言说”均是“胡说”。借助布兰顿哲学及其对后期维特根斯坦的阐释,经由语用中介的表达论策略.将逻辑图画直接放入世界之中,我们就可以在后继的主体间的语义交往活动中阐明(表达)世界内容,这在保障实在论的同时,也未陷入表征论。

晚清女诗人刁素云诗作“德”之表征论

刁素云的诗歌表现出对传统"妇德"与"母德"意识的自觉表现和遵从,明确显露其创作的"德"之表征。通过对刁素云诗集《红薇阁诗草》细致的文本解读,即可了解"德"是认知其生平经历和诗歌创作的关键词,组诗《春闺十二咏》更是典型具有不涉艳语的悱恻情致。刁素云及其《红薇阁诗草》所呈现出的"德"性色彩,与明清江南女性创作的总体风貌不尽相同,亦为更为全面、切实地识见中国女性文学的历史面目提供管窥之机。

创造社现代主义都市表征论——兼及新感觉派与创造社的精神关联

创造社被认为是现代文学史上的浪漫主义文学流派,却明显具有现代主义都市性这一美学特征,特别是该流派呈现的"新感觉"特色,这表明创造社与新感觉派之间存在明显的前后精神关联。

产品设计的形态表征论

作为产品设计的物质显现形式和设计工作的重要构成,产品形态既是产品设计理念的物化载体,也是用户认知产品、明晰设计的重要途径与媒介。产品形态的表征达成与设计构思、产品属性、人的需求和相关系统等诸多因素密切相关,是其区别于其他人造物的重要特质,亦是其依托学理广博、构成机理复杂与兼顾面广的诠释和体现。

超长柔性悬挂固体充填刮板输送机异常工况表征及自主调控方法

固体充填刮板输送机是固体充填开采技术的关键装备,其高效智能化的程度制约着固体智能充填开采技术的进步,暂难突破超大采长、大功率、高可靠性的瓶颈,运行状态受地质条件、充填工艺等主控因素影响显著,异常工况自主调控问题亟待解决。总结了固体充填刮板输送机特征;构建了固体充填刮板输送机位姿形态与运输状态表征方法;通过分析异常工况的形成机理,选取异常工况判别指标,结合位姿与运输状态表征方法,给出了其空间位姿、牵引状态等异常工况判别准则与典型异常工况的调控路径,揭示了多工况状态下固体充填刮板输送机运载调控机制,提出了实时调控充填材料运输量、直线及水平程度组合的异常工况自主调控方法。全国首个260 m工作面长固体充填工程案例表明:通过异常工况自主调控,平均最大水平偏移距每减少100 mm,刮板链牵引力可减少85 kN,输送功率损耗可减少55 kW;平均最大垂直偏移距每减小100 mm时,输送功率损耗可减少7.2 kW;单位长度货载运量每减少100 kN/m,刮板链牵引力可减少31.9 kN,输送功率损耗可减少38.2 kW。所提出的异常工况自主调控方法可显著提升固体充填刮板输送机的输送效能,可助力实现固体智能充填开采。

行业产教融合共同体实体化运行的具象表征、实践逻辑与推进策略

行业产教融合共同体是促进产教布局高度匹配、服务高效对接、支撑全行业发展的产教融合新型组织形态。行业产教融合共同体具有运行方式合作化、团体属性多重化、建设任务具体化的特征。行业产教融合共同体实体化运行应基于人才培养逻辑、产业发展逻辑和教育内生逻辑。通过规范搭建产教融合共同体领导架构,夯实产教融合共同体实体化运行决策基础;合理设置产教融合共同体工作组织,保证产教融合共同体实体化运行有序开展;建立健全产教融合共同体运行机制,保障产教融合共同体实体化运行规范有序;科学设计产教融合共同体建设任务,奠定产教融合共同体实体化运行工作目标;全面优化产教融合共同体运行环境,加固产教融合共同体实体化运行社会支撑等策略提升运行效果。

基于深度表征学习和遗传算法的军用座舱色彩设计方法

军用座舱色彩设计作为载人军事设备工业设计中较为主观的一部分,设计的合理性至关重要。为提高军用座舱色彩设计的科学性,提出一种基于深度表征学习和遗传算法的军用座舱配色方法。利用深度表征学习模型预测军用座舱配色方案,并根据色彩感知理论建立军用座舱配色模型,将其作为生成方案的限制条件。同时,引入交互式遗传算法到智能配色系统中,通过人工引导的方式优化神经网络的参数,对预测的配色方案进行有效迭代。实验结果表明:该方法生成的配色方案符合军用座舱配色模型,结合遗传算法的模型预测准确率比单一的深度表征模型提高了16%~18%。相较于人工色彩设计方案,军用座舱智能配色方法生成的方案满意度略优、设计周期缩短了80%~88%,色彩稳定性提高了6%~12%。

竞技运动专家的认知优势及其形成机制——基于自动性特点和抽象化表征

目前对于竞技运动专家如何从长期训练中获得和迁移、提炼和更新专业知识与技能的机制尚未有清晰的阐释。基于专家-新手范式的研究表明,从表征学习的角度看竞技运动专家的认知优势主要体现在注意优势和记忆优势两方面,而竞技运动专家知识与技能的自动性特点和抽象化表征是其认知优势效应形成的两个关键原因。从生成模型的角度探讨竞技运动专家知识系统的抽象化表征机制,为能更好地理解竞技运动专家的认知优势效应,助其突破认知局限性提供了新的理论依据。

基于事故表征和案例推理的煤矿瓦斯爆炸预测研究

为更好地通过案例预测煤矿瓦斯爆炸事故结果,在融合事故树分析和防御性悲观思想后,提出煤矿瓦斯爆炸事故表征方法,包括事故表征结构模型、表征规范和案例库编码规则;为提升案例推理精度,通过专家置信度改进层次分析法的主观影响,提出针对不同类型表征信息的相似度计算方法,引入时间衰退系数修正案例时效性。通过山西某煤矿瓦斯爆炸事故案例对该方法进行验证,结果表明,该方法的预测结果与实际结果相吻合,并能推荐事故预防措施。研究结果可为煤矿安全管理提供支持。

从表征到生成:在线课堂生成性取向再议

在线课堂情境中,表征主义认识论、知识观下的“离身”认知愈演愈烈,“课堂空间在场感”的消弭在淡化知识产生情境的过程中无形地对“预成性”教学起到了强化和塑造的作用,进而涌现了知识与知识产生情境的分离、知识与知识产生过程的割裂的教育症结。面对在线课堂的表征症结,从生成论哲学转变视角,厘清身体与认知表征的实质,重新审视身体在教育和教学中的价值和意义,已然成为探索课堂生成与知识建构的新路径。具身技术作为离身认知环境向具身认知学习环境转变的纽带,既推动着知识产生情境的立体延伸,也维持着知识产生过程的动态循环,更是“用生成之名”来超越知识表征论的局限、混淆,切实促进学习者心智、身体与环境三者之间的具身交互。以具身认知为科学支撑的设计实践也将赋予在线课堂一种新的生成方式——技术性生成,从而实现在线课堂的生成性转向。

基于图像识别的叶丝形态表征及其数值模拟

【背景和目的】研究一种叶丝颗粒的粒度和粒形表征方法,表征结果可用于其数值模拟的建模。【方法】采用图像分析技术,确定分散放置在二维平面上的每根叶丝的等面积圆当量径、最大弗雷特(Feret)径、圆形度和纵横比。【结果】(1)利用提出的叶丝颗粒图像采集和处理方法,通过对叶丝样品数据的统计分析,确定叶丝物料粒度和粒形的概率密度分布曲线,实现了长丝、中丝、短丝和碎丝4种长度叶丝物料的颗粒粒度和粒形表征,表征参数可定量的反映不同样品的颗粒尺寸和形状的差异。(2)离散单元法数值模拟结果表明叶丝的粒度和粒形性质对物料堆积高度有重要影响。本文基于实验测量得到的粒度和粒形概率分布曲线,生成了与实际形态分布一致的叶丝颗粒的数值模型,数值模拟结果与实验结果的偏差在1.3%以内。【结论】提出的方法从粒度和粒形对叶丝颗粒进行定量表征,表征结果一方面能反映不同物料的性质差异,另一方面可直接用于建立与实际情况接近的数值模型,从而准确预测不同长度叶丝颗粒的堆积高度。

五倍子单宁酸微胶囊的制备、性质表征及“双抗”活性评估

为掩蔽单宁酸的涩味,提高其接受性,并且提高其生物活性的稳定性,该文以魔芋葡甘聚糖为壁材,并结合冷冻干燥技术进行单宁酸微胶囊的制备。以单宁酸包埋率为评价指标优化包埋工艺,并对微胶囊的微观形态、结构、热力学性能、缓释性以及抗氧化性和抑菌活性进行综合分析。结果表明,单宁酸微胶囊的最佳制备工艺为:芯壁比1∶15(质量比),壁材质量浓度20 g/L,反应温度45℃,搅拌时间2.0 h,在此条件下制备的单宁酸包埋率为75.33%;呈无规则状,表面稍有裂缝。红外光谱及差式扫描量热分析均表明,单宁酸成功地被封装于胶囊内,且具有良好的热性能。与未处理的单宁酸相比,单宁酸微胶囊化后具有一定的缓释作用,单宁酸组以及微胶囊组在口腔消化阶段的质量浓度分别为0.98、0.57 mg/m L,有效解决单宁酸适口性的问题。包埋后并没有影响单宁酸的抗氧化性和抗菌生物活性,单宁酸对DPPH自由基、ABTS阳离子自由基清除率IC_(50)值分别为9.20、9.58μg/m L,单宁酸微胶囊则分别为9.08、8.99μg/m L;且单宁酸微胶囊化前后对4种肠道致病菌的均具有一定的抑菌作用,其中对金黄色葡萄球菌和大肠杆菌的抑制作用较强,单宁酸对金黄色葡萄球菌和大肠杆菌的抑菌率达(87.06±2.28)%、(84.44±6.85)%,而微胶囊的抑菌率分别为(96.02±3.11)%、(79.34±3.97)%,单宁酸能够使细菌的细胞膜受损,影响细菌的生长繁殖,起到较好的抑菌作用。因此,单宁酸微胶囊化为单宁酸在不同领域中的应用提供了有益的思路。

原子级制造测量与表征研究现状综述

原子级制造是指将能量作用于原子,通过原子级材料的可控去除或者原子/分子级结构的大规模操控及组装,实现产品性能与功能跃迁的前沿制造技术,是一种可以大规模、批量化的先进制造技术。该过程需要在10-10m空间尺度下精确操控原子。同时,制造过程中原子的键合时间、电子动力学变化均发生在飞秒(10-15s)至阿秒(10-18s)量级。因此,只有具备超快时间和空间分辨在线检测与表征能力,才能够深入了解并利用原子级制造过程中原子尺度的新原理、新效应,保障原子级制造的可达性与可控性;只有实现原子级制造过程的高通量、大范围的在线监测,才能保障原子级制造的可靠性。基于此,原子级制造的测量与表征是指在原子级的时间、空间、能量尺度上对材料、结构或器件进行精确的测量和表征,以保障原子级制造的可达性、可控性与可靠性。本文介绍了原子级制造所需的测量表征手段的研究现状,从原子级超快动力学过程观测、原子结构演变原位表征、原子级制造过程在线质量监测三大方向进行系统梳理,总结了目前原子级制造测量与表征的挑战并针对未来发展给出建议。

不同干燥条件对白魔芋精粉性质的影响及其结构表征

为了研究不同干燥条件对白魔芋精粉性质的影响,该研究以新鲜白魔芋为原料,探讨自然干燥、真空冷冻干燥、热风干燥(低温干燥、高温干燥、分段干燥)5种不同的干燥条件对白魔芋精粉色泽、魔芋葡甘聚糖(konjac glucomannan,KGM)含量、乙酰基含量、流变学性质等特性的影响,并通过分子质量、红外光谱(Fourier transform infrared spectrometer,FT-IR)、X-衍射(X-ray diffraction,XRD)、扫描电镜(scanning electron microscope,SEM)进行结构表征。结果表明,自然干燥效率低,所得样品品质较差,真空冷冻干燥虽然能得到较高品质的样品,但对设备要求比较高,干燥效率低。综合考虑,使用100℃→60℃的热风分段干燥为最佳方法,此时得到的魔芋精粉KGM含量为64.63%、乙酰基含量为23.49%、分子质量为1102 kDa、色泽较好、结晶度高、颗粒完整且表面光滑,所得水溶胶具有较好的流变学性质。综上,分段干燥方式可以用于白魔芋及其他魔芋的干燥中,所得的魔芋精粉品质良好,为白魔芋的开发应用及干燥工艺提供一定的理论参考。

缓控释肥硅基膜材的制备与表征

以钙镁磷肥、硅丙树脂为主要原料,加入甲基硅酸钠作粘结剂,制备了缓控释肥硅基膜材,并采用撒粉离心包衣、底喷式流化床工艺制备了密封型硅钙镁磷肥、粘结型硅钙镁磷肥、改性硅丙树脂3种包膜尿素,通过静水试验研究了此3种包膜尿素的释放特征。结果表明,3种包膜尿素的释放周期分别为60、79、96 d,在水中均能保持完整球形,耐水性较好。通过扫描电镜、红外光谱、X-射线衍射法对膜材形貌特征和结构进行表征,发现钙镁磷肥和硅丙树脂为成膜材料;甲基硅酸钠作为密封剂和防水剂参与了成膜反应,有效增加了膜材的塑性和韧性,此复合材料可用作缓控释肥的胶结剂和包膜剂。

基于多视图表征的虚假新闻检测

社交网络已经成为人们日常生活中获取和分享信息的主要渠道,同时也为虚假新闻的传播提供了捷径。如今,针对网络虚假新闻的检测问题受到学术界的广泛关注,但目前的检测方法缺乏基于新闻多个视角的深度探索或忽视了新闻中不同信息传播方向不同的问题,有待改进。文章提出一种基于新闻内容、用户信息和新闻传播3种视角的多视图表征和检测的模型MVRFD(Multi-View Representations for Fake News Detection),为虚假新闻检测任务提供更全面的视角。首先,利用协同注意力机制表征新闻内容中的多模态信息,使用具有不同方向的图神经网络聚合新闻传播过程中的用户信息和观点信息;然后,利用双协同注意力机制实现多个视角间的信息交互;最后,将新闻内容特征和新闻上下文特征进行融合。在公开数据集上的实验结果表明,文章所提出的模型实现了96.7%的准确率和96.8%的F1值,优于主流的文本处理模型以及基于单视角的检测模型。